Les militants de la vie privée ont applaudi cette semaine Facebook décision de bloquer Grande entreprise d'assurance britannique Admiral d'utiliser les données des médias sociaux des jeunes pour aider à définir leurs primes d'assurance automobile. Mais ce n'est que le début d'un débat sur l'utilisation de l'information sur les médias sociaux à de telles fins. En mettant de côté les questions de confidentialité pour un moment, il y a une raison sociale très valable pour cela. En fait, cela pourrait profiter à un nombre incalculable de personnes.

Admiral voulait utiliser les conversations et les «likes» de Facebook de jeunes clients (avec leur permission) pour évaluer s'ils étaient des conducteurs à faible risque et s'ils avaient droit à des réductions allant jusqu'à £ 150. Mais Facebook a rapidement annoncé que c'était contre leurs conditions d'utilisation, contrecarrant le plan de l'amiral.

Quel que soit le côté que vous prenez sur cette question, il est important de comprendre la science derrière le plan de l'amiral et derrière des plans similaires sûrs de venir des entreprises grandes et petites. En effet, mes recherches suggèrent que l'utilisation de données de médias sociaux pour faire de telles prédictions pourrait être très précise.

Dans 2015, l'utilisateur moyen de Facebook avait aimé 225, des films aux politiciens, ainsi que des déclarations telles que "J'aime marcher sur des feuilles croquantes ».

Mes collègues et moi-même avons collecté des données auprès des utilisateurs de 6m sur Facebook à travers une enquête opt-in qui mesurait leur personnalité et leur donnait des commentaires sur leurs résultats. Nous avons ensuite mesuré à quel point leur activité Facebook pouvait prédire leur personnalité en utilisant un numéro entre 0 et 1. Plus le nombre est élevé, plus la corrélation est forte.

Lorsque nous avons utilisé les "j'aime" des utilisateurs de 60,000 pour prédire leurs traits psychologiques autodéclarés, nous avons trouvé que la corrélation entre "Likes" et la personnalité était 0.56. Pour mettre cela en perspective, si vous demandez au collègue de travail de quelqu'un de prédire leur personnalité, l'exactitude est 0.27, les amis peuvent prédire à 0.45, la famille à 0.50 et même le conjoint de quelqu'un ne peut prédire à 0.58. En d'autres termes, l'ordinateur vous connaît presque aussi bien que votre mari ou votre femme - et mieux que presque tout le monde.

"Sensation seekers" (extravertis qui cherchent des expériences nouvelles, variées et risquées) sont un mauvais risque d'assurance automobile. Sur Facebook, ce sont les gens qui aiment "rafting" et "saut à l'élastique", et utilisent des phrases telles que "chillin", "great night" et, bizarrement, "soooooooo".

Nous pouvons être très confiants dans un tel système parce que les données en ligne sont étonnamment difficiles à simuler. Tout ce qui arrive sur Facebook est horodaté, donc si la veille de votre demande d'assurance automobile, vous avez soudainement envie d '«échecs» et de «lecture» (prédicteurs de l'introversion) - après des années de conversation et de boire - le système peut facilement ramassez ça.

avantages sociaux

Pour le compte rendu, je pense qu'il est dommage que, dans ce cas, les données sur les médias sociaux aient été interdites à une utilisation qui pourrait profiter aux jeunes et à la société. La plupart des jeunes prennent la conduite au sérieux et beaucoup ne font jamais de réclamation d'assurance, mais ils n'ont aucun moyen de se distinguer de la minorité dont les accidents de recherche de sensations fortes et coûteux augmentent les primes pour tout le monde.

Les conducteurs plus âgés ont eu le temps d'accumuler leurs bonus. Mais les nouveaux conducteurs se ressemblent tous à travers la lentille des données démographiques et géographiques traditionnelles utilisées pour fixer les primes. Les jeunes dont les données de médias sociaux indiquent qu'ils sont matures et auto-contrôlés pourraient avoir eu l'occasion de prouver qu'ils sont dignes d'un rabais de £ 150. Cela aurait été une bonne économie étant donné que la couverture d'assurance complète la moins chère pour les 17-22-year-olds au Royaume-Uni £ 1,287 par an.

Il y a de nombreuses façons d'utiliser nos données de médias sociaux pour et contre nous, et c'est pourquoi nous verrons beaucoup d'autres batailles comme celle-ci. L'affaire Admiral pourrait bien être considérée comme le début d'un va-et-vient tortueux sur l'utilisation des empreintes digitales dans la modélisation financière. Autres réseaux sociaux, téléphones portables, stocker des cartes de fidélité et les milliards de capteurs qui forment le soi-disant Internet des Objets (IoT) tous recueillent des données qui peuvent prédire les traits psychologiques.

Il y aura beaucoup d'appels serrés à mesure que nous débattrons de ces questions d'utilité sociale par rapport à la vie privée, mais à mon avis ce n'était pas l'un d'entre eux. Tant que les entreprises utilisent nos données de manière transparente et avec notre consentement, pourquoi ne pas permettre aux deux parties à une transaction d'assurance de se fier à ce qui semble être des données très précises?

A propos de l'auteur

David Stillwell, maître de conférences en analyse de données massives et en sciences sociales quantitatives, Cambridge Judge Business School

Cet article a été publié initialement le The Conversation. Lis le article original.

Livres connexes:

at Marché InnerSelf et Amazon