Как и зачем собирают наши персональные данные

Спрятаться от всевидящего ока практически невозможно

В конце февраля турецкое приложение GetContact произвело в России настоящий бум. Сервис стал популярным сетевым развлечением, он позволяет узнать, под каким именем ты записан в телефонах знакомых. К концу февраля GetContact занял первое место по количеству скачиваний в магазине приложений App Store в России. Однако чтобы получить доступ к сервису, нужно дать ему доступ к телефонной книге. Так к середине марта создатель сервиса собрал по всему миру более 3,5 млрд номеров с именами владельцев, как указано на сайте приложения. Согласно пользовательскому соглашению эти данные разработчики могут использовать в маркетинговых целях или передавать третьим лицам.

На сегодняшний день объем российского рынка информации о пользователях эксперты оценили в сумму не менее 3,3 млрд руб., а его потенциал — до 30 млрд. Как и для чего о нас ежедневно собирают информацию? Сейчас объясним.

Есть несколько способов сбора пользовательской информации, о которых мы не подозреваем: например, через телефон или даже кассу в магазине. Самые распространённые пути — через трекеры, Wi-Fi и онлайн-банк.

Через трекеры. К всплывающему окошку о сборе cookies (данных о поведении пользователя на сайте) все уже привыкли и перестали считать чем-то опасным, а зря. Российский интернет входит в топ стран по количеству установленных трекеров. Трекер — это встроенный невидимый счетчик, который собирает cookies со всего интернета. Все действия в интернете — от маршрута поиска на сайте до количества минут, проведенных на определенной странице — составляют пользовательский портрет, который сайты автоматически продают сразу нескольким сторонним компаниям.

Через Wi-Fi. Операторы публичных точек доступа раздают интернет не просто так: они монетизируют информацию о собранных mac-адресах — идентификаторах мобильных телефонов. Для того, чтобы оператор забрал личную информацию, даже не нужно подключаться: роутеры собирают адреса всех, у кого включен поиск Wi-Fi. Данные в итоге загружаются оператором на рекламные платформы, которые составляют пользовательские портреты и таргетируют на них рекламные предложения.

Через банк. Банк — не оплот безопасности даже в плане хранения информации. Через мобильные приложения они занимаются сбором cookies клиентов, с помощью которых находят их в интернете для показа персонализированной рекламы. Самый яркий кейс — Сбербанк и Segmento (платформа по закупке рекламы в интернете; контрольный пакет принадлежит Сбербанку). По такой схеме платформа организовала промо-кампанию «Макдоналдса»: получив данные о нескольких миллионах человек, которые расплачивались в кафе сети картой Сбербанка, Segmento показала им ролики нового бургера Greek Mac. А после проанализировала поведения и реакцию пользователя — проследила, кто из увидевших ролик купил Greek Mac.

Для чего в итоге используется эта информация? Во-первых, для таргетированной рекламы: вам покажут именно то, на что вы, скорее всего, кликнете. Например, компания Infobip для продвижения услуг такси из аэропорта через SMS нацелила рекламу на мужчин и женщин от 25 до 44 лет, которые тратят на связь не менее 500 рублей в месяц и в данный момент находятся в аэропорту. Такая узкая сегментация позволяет компаниям более точно нацелиться на своего клиента и наверняка привлечь его деньги.
Во-вторых, для скоринга — оценки платежеспособности заемщиков. Если использовать несколько ресурсов для сбора информации — через телефон, интернет, соцсети — то вместе они дадут точную картину реального дохода клиента банка.
В-третьих, для маркетинга. Данные, собранные в цельные портрет любого типа потребителя, помогают компаниям создавать новые продукты. Результат анализа похож на отчет обычного устного опроса, однако он основывается на данных миллионов реальных покупателей. Такая широкая воронка дает тысячи дополнительных показателей, чтобы товар наверняка попал в свою аудиторию и принес компании наибольшую прибыль.

Правительство обсуждает повышение подоходного налога

К каким последствиям могут привести изменение ставки и переход к прогрессивной шкале

В правительстве начали обсуждать изменение подоходного налога. НДФЛ — это 13% от начисленной зарплаты, которые идут на образование, медицину, оборону, инфраструктуру и другие бюджетные расходы. Сейчас речь идет повышении налога на два пункта, до 15%. Аркадий Дворкович, вице-премьер РФ, заявил: «Я не думаю, что разница между 13 и 15% такова, чтобы люди побежали сразу в другие юрисдикции». Однако специалисты думают иначе. Как дополнительные 2% изменят экономическую ситуацию?

1 марта в ежегодном послании Федеральному собранию Владимир Путин рассказал о планах повысить расходы на некоторые статьи бюджета, в частности социальную политику и оборону. По подсчетам BBC, на их развитие президент обещает выделить не менее 15 трлн рублей, однако источники средств он не обозначил.
Вместе с тем на одном из первых после выборов совещаний правительства Дмитрия Медведева обсуждалось изменение подоходного налога на 2 пункта, до 15%. Пока решение окончательно не принято, однако стоит оценить, к чему приведет повышение налога.

По мнению Ведомостей, это повышение сильно ударит по потреблению. Именно активный рост потребления был одним из драйверов развития экономики в 2017 году. По словам ВЭБ, в этом году связь между покупками и ростом доходов будет еще сильнее, а дополнительные сборы могут не только свести этот рост на нет, но и дополнительно увеличить цены.

Большинство экспертов сходятся во мнении, что повышение ставки НДФЛ на два пункта пойдёт на пользу российской экономике. Так,  научный руководитель НИУ ВШЭ профессор Евгений Ясин считает, что говорить о поднятии сборов с доходов стоит только после общего повышения зарплат в стране: «Чтобы было больше доходов в бюджете, не нужно обирать бедных, следует развивать экономику и стимулировать инвестиции. Думать о сокращении расходов и одновременном повышении государственных доходов за счет населения неправильно».

Однако в случае введения налогового вычета для малообеспеченных слоев населения (то есть если дополнительные сборы будут взиматься только с определенного уровня дохода) повышение НДФЛ может быть разумным шагом, считает декан факультета экономики Европейского университета в Санкт-Петербурге Юлия Вымятнина. С другой стороны, отмечает эксперт, «повышение НДФЛ снизит реальные доходы населения, что может угрожать экономическому росту, так как его основной драйвер на данный момент — потребление». Вместе с тем основным негативным фактором может оказаться психологический аспект дополнительных сборов: «Люди почувствуют, что у них «отбирают» что-то, а чувство потери, как учит нас поведенческая экономика, делает людей непропорционально осторожными и бережливыми. Так что вполне возможно, что эта мера приведёт к дальнейшему замедлению экономического роста в стране».

Существующая в России практика — плоская шкала НДФЛ — действует с 2001 года. Это единая для всех налогоплательщиков система со ставкой 13%: все, вне зависимости от размера зарплаты, платят от нее одинаковый процент в бюджет страны. Плоская шкала была введена в России ради повышения уровня собираемости подоходного налога, однако вызвала неожиданный эффект. «В настоящее время увеличение собираемости налога происходит в основном за счет менее обеспеченных граждан, что влечет за собой неуклонное возрастание разрыва в доходах самых богатых и самых бедных слоев населения», — рассказывали депутаты, предлагающие заменить порядок налогообложения.

В последние годы активно обсуждается возможность возвращения к прогрессивной шкале. В таком случае устанавливаются несколько налоговых ставок, в зависимости от суммы доходов, причем для большей суммы налоговой базы устанавливается большая ставка налога. Однако и у такого подхода есть минусы. По мнению Евгения Ясина, переход к прогрессивной шкале — также не выход из ситуации: «Я категорически против прогрессивной шкалы, поскольку она может способствовать большому количеству злоупотреблений. Принцип «забери у богатых — отдай бедным» не восстановит социальную справедливость. Изменение шкалы приведет к утечке капиталов за рубеж и к сокращению вложений в экономику».

Искусство в чашке Петри

Что такое сайнс-арт и для чего нужен симбиоз науки и искусства

В традиционном понимании место науки — в лаборатории, на узкоспециализированных конференциях и лекциях, но не в галерее современного искусства. Но иногда ученые находят точки соприкосновения с художниками и месте создают работы на стыке науки и искусства.

Что такое сайнс-арт 

Сайнс-арт — это направление современного искусства, которое граничит с наукой. Сайнс-арт использует методы и искусства, и науки для исследования и популяризации накопленного знания.

У этого направления есть и практическое применение. К примеру, художники Тур ван Бален и Ревитал Кохен в проекте «Золотой голубь» разработали технологию, которая сделает голубей санитарами города — особые бактерии превратят фекалии птиц в моющее средство для стекол. Подобный проект относится к подкатегории сайнс-арта — «биологическому искусству».

Начался сайнс-арт с робо-арта, интерес к которому был обусловлен модой на трансгуманизм конца прошлого века. Пионер сайнс-арта — почётный профессор искусства и робототехники Университета Карнеги-Меллона Стеларк — изготовил себе механическую третью руку, сконструировал экзоскелет, а с десяток лет назад внедрил в локоть искусственное ухо из полимеров, которое транслирует звук по Wi-Fi.

Что происходит с сайнс-артом в России

Политехнический музей запустил три года назад проект «Polytech.Science.Art». Его участники, например, рисовали карту Москвы на e-ткани и изучали сигналы собственного мозга. Проект перерос в сообщество художников и ученых Sci.Art.Tech. Одним из главных институтов science-art в России является LABORATORIA — некоммерческий исследовательский центр, который налаживает мосты между искусством и наукой.

В петербургском Музее звука работает проект «АртБиоЛаб» — цикл лекций и практических занятий о взаимодействии музыки и науки. К сайнс-арту отношение имеет и Lexus Hybrid Art — ежегодная выставка, исследующая взаимоотношения современных технологий и искусства. В выставке в разные годы участвовали российские художники Лиза Морозова, Дмитрий Каварга, который выиграл грант Lexus, как и художественная группа «Куда бегут собаки».

Один из самых интересных отечественных science-art проектов последнего времени — Metabol.A.I («Метабола»), его создали кандидат биологических наук художник Ипполит Маркелов и молекулярный биолог Люси Оджомоко. Проект иллюстрирует сценарий недалекого будущего, когда искусственный интеллект сможет создавать новые формы жизни.

Ипполит Маркелов: Это абсолютно пост-гуманистическая история: мы показываем, что никаких барьеров для реализации такого сценария нет, и создаем свою версию развития событий.

Ученые обучили искусственный интеллект, основанный на нейросети, распознавать и создавать новые изображения форм жизни. Затем они печатали эти изображения флуоресцентными трансгенными бактериями на питательной среде в чашках Петри. Бактерии в процессе роста видоизменяли первичное представление нейросети. В итоге картинка полностью менялась.

– Когда мы обучаем нейросеть на такой специфичной выборке — изображениях различных видов клеток, получаем то, что с точки зрения искусственного интеллекта является квинтэссенцией формы жизни на клеточном уровне, – поясняет Ипполит Маркелов.

Люси Оджомоко: Бактерии — это живые существа. Мы задаем им паттерн расположения, но они сами выбирают, как его реализовать, и в итоге становятся соавторами.