Privacy e app: gli smartphone ci ascoltano?

Il Garante della privacy ha avviato un’indagine su una serie di app che potrebbero accedere al microfono per profilare gli utenti.
Ne ha parlato Nereo ai microfoni di 2024, il programma di Enrico Pagliarini su Radio24.

Pochi giorni fa il Garante della Privacy ha aperto un’indagine sulla possibilità che alcune app accedano al microfono del telefono per carpire informazioni su quello che ci piace, non piace o a cui siamo interessati.
In realtà, la critica è più direzionata a quelle app che richiedono di accedere al microfono per essere installate sullo smartphone, sospettate di “rubare i nostri dati” e venderli a società attive nel mondo della pubblicità online.

Nereo Sciutto ha fatto una chiacchierata sull’argomento con Enrico Pagliarini per 2024, il programma di tecnologia di Radio24. Nonostante la tecnologia sarebbe in grado di ascoltare le nostre conversazioni, non è così che veniamo profilati: storia di navigazione, condivisioni, luoghi che frequentiamo sono tutti segnali che le grandi aziende riescono facilmente a raccogliere a costi decisamente inferiori e con ottimi risultati.
Puoi ascoltare tutta l’intervista direttamente qui.


 

Il Garante ha avviato questa istruttoria per esaminare una serie di app e verificare cosa dice l’informativa privacy che gli utenti devono accettare prima di scaricare l’app.
Ricapitoliamo allora alcuni concetti base della profilazione e del funzionamento della pubblicità online.

N. S.: La pubblicità digitale ha bisogno di essere efficace e mirata, a differenza di quella televisiva che per anni ha fatto vedere la stessa pubblicità, nello stesso momento a un’intera famiglia. L’advertising online cerca di capire qual è il miglior contenuto pubblicitario che può interessarmi, per fare meno rumore. Il problema è che oggi gli utenti chiedono maggiore protezione dei propri dati e della privacy e questo rischia di tradursi in maggiore pressione pubblicitaria e annunci meno interessanti.

Quindi, in sostanza, se vogliamo più privacy dobbiamo aspettarci molta più pubblicità. E la leggenda – perché mai nessuno lo ha effettivamente dimostrato – degli smartphone che ci ascoltano e utilizzano quello che noi diciamo per profilarci è davvero da accantonare?
Oggi gli esperti ci dicono che non c’è nessun bisogno di ascoltare, in realtà, perché i sistemi di profilazione sono già di per sé molto sofisticati.

N.S.: Se le app ci ascoltassero davvero, questo processo costerebbe tantissimo: dietro a una risposta che troviamo su Google spesso non ci rendiamo conto che ci sono Data Center, ricerche, sistemi che analizzano il web alla ricerca di aggiornamenti quotidiani. Sarebbe un investimento decisamente non fruttuoso per le grandi aziende, i cosiddetti OTT, che possiedono sistemi operativi o app molto utilizzate da cui traggono, con semplici algoritmi e molto meno sforzo, tantissimi dati e informazioni sui nostri interessi.

C’è chi ha fatto un esperimento con alcuni smartphone a cui si sono fatti ascoltare alcuni messaggi, cos’è successo?

N.S.: Hanno preso due cellulari, Android e Apple, e con le loro app attive li hanno messi in una stanza insonorizzata e hanno cominciato a fare girare in loop una pubblicità di prodotto. Nel mentre hanno analizzato anche eventuali cambiamenti del consumo della batteria e il consumo dei dati. Il risultato è che non ci sono state anomalie di questo tipo e, aprendo le app per vedere se venisse offerta la stessa pubblicità erogata nella stanza per 1-2 ore, in realtà questa non veniva proposta.
É sicuramente una dimostrazione empirica che andrebbe analizzata con più tempo e più strumenti a disposizione ma è una prima dimostrazione del fatto che analizzando alcuni segnali esterni si può facilmente capire se il cellulare lavora un po’ troppo.

Oggi molti di questi servizi si basano sul Machine Learning e, mi dicevi tu, molti dei tecnici che lavorano nel tuo settore ormai faticano a capire come i sistemi facciano le profilazioni perché basati su segnali che sono difficili da interpretare. Ci fai capire meglio tu?

N.S.: Intanto è bene specificare che Machine Learning non è intelligenza artificiale ma è semplicemente il fatto che una macchina provi ad analizzare molte più variabili e segnali apparentemente scorrelati rispetto a quelli che noi esseri umani siamo in grado di vedere. Cerca di fare predizioni costruendo pattern, comportamenti delle persone.
Facciamo un esempio: se io ed Enrico cerchiamo la stessa keyword grazie all’analisi di questi comportamenti, la macchina capisce se Enrico ha una probabilità più alta di me di comprare quella marca specifica che offre una pubblicità su un determinato prodotto. Quindi non offre quella pubblicità a me in quel momento ma, in base alle informazioni che ha raccolto, mi scarta per investire direttamente su Enrico.

Il podcast della puntata di 2024 “Microfono dello smartphone e pubblicità, Waze, Tom Tom e il traffico a Milano, stratup digitali B2B” è disponibile qui.

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