Kampanye privasi minggu ini bertepuk tangan dengan Facebook keputusan untuk memblokir perusahaan besar Inggris Admiral menggunakan data media sosial kaum muda untuk membantu menetapkan premi asuransi mobil mereka. Tapi ini baru permulaan perdebatan tentang penggunaan informasi media sosial untuk tujuan tersebut. Menyisihkan masalah privasi sejenak, ada alasan sosial yang sangat valid untuk melakukan ini. Sebenarnya, itu bisa menguntungkan banyak orang.
Laksamana ingin menggunakan percakapan Facebook pelanggan muda dan "suka" (dengan izin mereka) untuk menilai apakah mereka adalah penggerak berisiko rendah dan berhak mendapatkan diskon hingga £ 150. Tapi Facebook dengan cepat mengumumkan bahwa ini bertentangan dengan persyaratan penggunaannya, menggagalkan rencana Admiral.
Apapun sisi yang Anda ambil dalam masalah ini, penting untuk memahami sains di balik rencana Laksamana dan di balik rencana serupa pasti datang dari perusahaan besar dan kecil. Memang, penelitian saya menunjukkan bahwa menggunakan data media sosial untuk membuat prediksi semacam itu bisa sangat akurat.
Di 2015, pengguna Facebook rata-rata menyukai hal-hal 225, mulai dari film hingga politisi, juga pernyataan seperti "Saya suka menginjak daun renyah".
Rekan-rekan saya dan saya mengumpulkan data dari pengguna Facebook 6m melalui survei opt-in yang mengukur kepribadian mereka dan memberi mereka umpan balik mengenai hasilnya. Kami kemudian mengukur seberapa baik aktivitas Facebook mereka dapat memprediksi kepribadian mereka menggunakan angka antara 0 dan 1. Semakin tinggi jumlahnya, semakin kuat korelasi.
Saat kami menggunakan "suka" pengguna 60,000 memprediksi ciri psikologis mereka yang dilaporkan sendiri, kami menemukan bahwa korelasi antara "Likes" dan kepribadian adalah 0.56. Untuk menempatkan itu dalam perspektif, jika Anda meminta rekan kerja seseorang untuk memprediksi kepribadian mereka, ketepatannya adalah 0.27, teman dapat memprediksi di 0.45, keluarga di 0.50 dan bahkan pasangan seseorang hanya dapat memprediksi di 0.58. Dengan kata lain, komputer mengenal Anda hampir sama seperti suami atau istri Anda - dan lebih baik dari hampir semua orang lainnya.
"Sensation seekers" (ekstrovert yang mencari pengalaman baru, bervariasi, dan berisiko) adalah risiko asuransi mobil yang buruk. Di Facebook, ini adalah orang-orang yang menyukai "arung jeram" dan "bungee jumping", dan gunakan ungkapan seperti "chillin", "great night" dan, anehnya, "soooooooo".
Kita bisa ekstra percaya diri dalam sistem seperti itu karena data online sangat sulit untuk dipalsukan. Semua yang terjadi di Facebook adalah timestamped, jadi jika pada hari sebelum Anda mengajukan asuransi mobil Anda tiba-tiba menyukai "catur" dan "membaca" (prediktor introversi) - setelah bertahun-tahun membicarakan pesta dan minum - sistem dapat dengan mudah ambil itu
Keuntungan sosial
Sebagai catatan, saya rasa sayang sekali, dalam kasus ini, data media sosial dilarang memanfaatkan orang muda dan masyarakat. Sebagian besar orang muda melakukan perjalanan dengan serius dan banyak yang tidak pernah membuat klaim asuransi, namun mereka tidak memiliki cara untuk membedakan diri mereka dari minoritas yang mengalami kecelakaan mendebarkan dan mahal meningkatkan premi untuk semua orang.
Pembalap lama punya waktu untuk membangun bonus tanpa klaim mereka. Tapi driver baru semua terlihat sama melalui lensa data demografi dan geografis tradisional yang digunakan untuk menetapkan premi. Orang muda yang data media sosialnya menunjukkan bahwa mereka dewasa dan dikendalikan sendiri dapat memiliki kesempatan untuk membuktikan bahwa mereka layak mendapatkan diskon 150. Ini akan menjadi penghematan yang bagus mengingat bahwa cover asuransi komprehensif termurah untuk 17-22-year-olds di Inggris biaya £ 1,287 per tahun.
Ada banyak cara data media sosial kita dapat digunakan baik untuk dan melawan kita, dan karena itulah kita akan melihat lebih banyak pertempuran seperti ini. Kasus Admiral bisa diingat hanya sebagai awal berliku-liku berulang kali menggunakan jejak kaki digital dalam pemodelan keuangan. Jaringan sosial lainnya, ponsel, menyimpan kartu loyalitas dan milyaran sensor yang membentuk apa yang disebut Internet of Things semua mengumpulkan data yang bisa memprediksi sifat psikologisnya.
Akan ada banyak panggilan dekat yang akan berlanjut saat kita memperdebatkan isu-isu tentang kegunaan sosial versus privasi ini, namun menurut saya ini bukan salah satunya. Selama perusahaan menggunakan data kami secara transparan dan dengan persetujuan kami, mengapa tidak membiarkan kedua belah pihak melakukan transaksi asuransi untuk mengandalkan data yang tampaknya sangat akurat?
Tentang Penulis
David Stillwell, Dosen Besar Data Analytics dan Ilmu Sosial Kuantitatif, Cambridge Hakim Business School
Artikel ini awalnya diterbitkan pada Percakapan. Membaca Artikel asli.
Buku terkait:
at Pasar InnerSelf dan Amazon
