Sosyal medyadaki '10 Year Challenge' çılgınlığı veri topluyor

Son günlerde '10 Year Challenge' etiketiyle yayınlanan fotoğraflar dikkatinizi çekmiştir. Belki siz de 10 yıl önceki ve şimdiki fotoğrafınızı paylaşmış olabilirsiniz. Ancak Kate O'Neill bu duruma farklı bir açıdan yaklaştı ve ortada geniş ölçüde yüz tanımlama ve kişisel veri senaryosu olduğunu vurguladı.

İşte Kate O'Neill'ın dikkat çekici yazısı:

"İnsanlar eski ve yeni fotoğraflarını paylaşıyor. Bu konuda Tweet mesajı attım ve bu tweet etkileşim aldı. Ancak yüz tanıma senaryosunun geniş ölçüde mantıklı olduğunu ve insanların bilmesi gereken bir eğilim oluştuğunu da biliyordum. Paylaşılan kişisel verilerin derinliğini ve genişliğini dikkate almaya değer bir durum.

Teorimi eleştirenlerin çoğu, fotoğrafların zaten mevcut olduğunu savunuyor. Tezimi çürütmek için "Bu veriler zaten mevcut. Facebook tüm profil fotoğraflarını almış" durumda deniliyor. Sosyal medyayı kasıp kavuran '10 Year Challenge'ta ilk profil fotoğrafı veya resmi yanında, 10 yıl sonraki halinin de konulması gerektiği söyleniyor. Evet, bu profil resimleri var. Çoğu kişinin resmi de açık durumda, ancak işin farklı bir yönü daha var. Bunu biraz daha açmak istiyorum.

Yaşa bağlı özelliklere, yaş ilerlemesine veya başka nedenlere göre (Mesela insanların yaşlandıkça nasıl görüneceği olasılıklarını içeren) bir yüz tanıma algoritması geliştirmek istediğinizi düşünün. İdeal olarak birçok insanın fotoğrafının bulunduğu, geniş, düzgün, kronolojik bir veri istersiniz. Belirli bir süreyi bilseydiniz bu konuda size oldukça yardımcı olurdu.

Elbette, profil fotoğrafları için Facebook'un her yerine bakılıp, çıkarılabilir. Kayıt tarihlerine veya EXIF verilerine de bakabilirsiniz. Ancak bu profil fotoğrafları çok işinize yaramayabilir. Çünkü insanlar kronolojik sıraya göre güvenilir şekilde fotoğraf yüklemezler ve kullanıcılar kendinden başka şeylerinde fotoğraflarını yükleyebilirler. Örnek vermek gerekirse, biri ölmüş köpeğinin fotoğrafını profil resmi yapmış olabilir. Bir başkası çizgi film karakterinin resmini kullanırken, diğerlerinde ise soyut desenler veya başka şeyler olabilir. Yani maden büyük, ama düzgün ve yalın değil. Hatta karmaşık. İşte bu yüzden temiz, basit, sıralı ve faydalı şekilde etiketlenmiş olan bir dizi fotoğraf işe yarayacaktır.

Dahası da var, Facebook'taki profil fotoğraflarında, fotoğrafın yayınlama tarihi ile çekildiği tarih birbirine uymayabiliyor. Fotoğraftaki EXIF verileri bile tarihi değerlendirmek için her zaman güvenilir olmaz. Çünkü insanlar çevrimdışı fotoğrafları tarayıp koyabilir, yıllar içinde birden fazla fotoğraf yüklemiş olabilir. Bazı insanlar başka yerde bulunan fotoğrafların ekran görüntülerini alıp, yükleyebiliyor. Bazı platformlar gizlilik için EXIF verilerini de çıkarıyor.

Sosyal medyada fırtına estiren '10 Year Challenge' bu bağlamda düzgün, kronolojik bir veri oluşturuyor. İnsanlar 10 yıl öncesi ve sonrası fotoğraflarına da bilgi ekliyor. Mesela '2008'de şu üniversitede çekilmiştim, 2018'de ise yurtdışı tatilinde buraya geldim' gibi bir şeyler ortaya çıkıyor. İşin ucunda çok büyük ve sıralı bir veri kümesi var.

Bazı insanlar bu kadar fazla verinin veya bilginin kullanılmayacak çok olduğunu söylüyor. Ancak veri araştırmacıları ve bilim insanları bu verilerin nasıl hesaplanacağını, kullanılacağını biliyor. Sahte fotoğraflara gelecek olursak, görüntü tanıma algoritmaları insan yüzünü tanıyacak kadar karmaşık yapıda.

Facebook '10 Year Challenge' olayında herhangi etkileri olmadığını söylüyor. Bir sözcü yaptığı açıklamada, '10 Year Challenge kendi başına viral olan ve bir kullanıcı tarafından oluşturulmuş bir şey. Bir internet memesi. Facebook olarak başlatmadık, bundan bir şey kazanmıyoruz' dedi.

Bu konu için sosyal mühendislik durumu yok diyelim, ancak son birkaç senedir veri toplamak için tasarlanan birçok sosyal oyun örnekleri var. Mesela herkesin bildiği Cambridge Analytica skandalı.

Yüz tanıma algoritması geliştirmek için birinin Facebook fotoğraflarını kullanması kötü bir şey mi? Bu yüzden tüz tanıma için farklı senaryolar var.

İyi senaryoyu ele alırsak, yüz tanıma teknolojisi kayıp insanları, çocukları bulmada yardımcı olabilir. Geçtiğimiz sene New Delhi polisi yüz tanıma teknolojisini kullanarak, dört günde 3000 kayıp çocuğun izini buldu. Eğer çocuklar uzun süreden beridir kayıp olsaydı, biraz daha farklşı görünebilirlerdi. Yaş ilerleme algoritması burada oldukça faydalı olabilir.

Diğer bir senaryoya geçelim. Yaş tanımlama, yaş ilerleme algoritması reklamcılık için faydalı olabilir. Yaş gruplarına uyarlanabilen, özellikleri ve ayırt edilebilir reklam gösterimleri yapılabilir. Diğer yandan bu veriler konum izleme, yanıt verme veya satın alma davranışları gibi diğer verilerle birlikte birleştirince ürkütücü bir etkileşime sebep olabilir.

Ortaya çıkan çoğu teknoloji gibi kötü niyetli kişilerin elinde dolandırıcılık için kullanılması durumu da var.

Amazon, 2016 sonunda gerçek zamanlı yüz tanıma hizmetini kullanıma sundu. Daha sonra bu hizmeti Orlando, Oregon'daki polis departmanları gibi kanun güçlerine ve devlet kurumlarına satmaya başladı. Polis suçlular ve şüpheliler için bu teknolojiden yararlandı. Ancak bu teknoloji büyük gizlilik endişelerini de dile getirdi. Amerikan Sivil Özgürlükler Birliği, Amazon'dan bu hizmeti satmasını bırakmasını istedi.

Teknolojinin insanlığı nasıl etkilediğini tam olarak vurgulamak zor. İnsanlığı daha iyi hale getirmemiz için bir fırsat var, ancak bunu yapmak için kötüye gidebileceği yolları da tanımak ve bilmek zorundayız.

İnsanlar fiziksel ve dijital dünya arasındaki bağlantı noktası. Nesnelerin İnterneti'ni ilginç kılan şeylerin çoğunluğu. Verilerimiz, işletmeleri daha akıllı ve karlı yapan bir yakıt. İşletmelerin verilerimize saygılı davranmasını talep etmeliyiz, aynı zamanda kendi verilerimize de saygı göstermeliyiz. "