Gli attivisti per la privacy di questa settimana hanno applaudito Facebook decisione di bloccare la grande compagnia assicurativa britannica Admiral utilizza i dati dei giovani sui social media per aiutare a fissare i premi dell'assicurazione auto. Ma questo è solo l'inizio di un dibattito sull'uso delle informazioni sui social media per tali scopi. Mettendo da parte i problemi di privacy per un momento, c'è un motivo sociale molto valido per farlo. In effetti, potrebbe beneficiare un numero infinito di persone.

L'ammiraglio voleva utilizzare le conversazioni di Facebook e i "mi piace" dei giovani clienti per valutare se fossero conducenti a basso rischio e avessero diritto a sconti fino a £ 150. Ma Facebook ha rapidamente annunciato che ciò era contrario alle loro condizioni d'uso, contrastando il piano dell'Ammiraglio.

Qualunque sia il lato che affronti su questo tema, è importante comprendere la scienza alla base del piano di Admiral e di piani simili che provengono sicuramente da aziende grandi e piccole. In effetti, la mia ricerca suggerisce che l'uso dei dati dei social media per fare tali previsioni potrebbe essere molto accurato.

In 2015, l'utente medio di Facebook aveva apprezzato le cose di 225, dai film ai politici, così come dichiarazioni come "Mi piace calpestare le foglie croccanti".

I miei colleghi e io abbiamo raccolto dati dagli utenti di 6m su Facebook attraverso un sondaggio opt-in che ha misurato la loro personalità e ha dato loro un feedback sui loro risultati. Abbiamo poi misurato quanto bene la loro attività su Facebook potesse predire la loro personalità usando un numero tra 0 e 1. Più alto è il numero, più forte è la correlazione.

Quando abbiamo usato i "Mi piace" degli utenti di 60,000 prevedere i loro tratti psicologici auto-segnalati, abbiamo scoperto che la correlazione tra "Mi piace" e personalità era 0.56. Per dirlo in prospettiva, se chiedi al collega di lavoro di qualcuno di predire la sua personalità l'accuratezza è 0.27, gli amici possono prevedere su 0.45, la famiglia su 0.50 e persino il coniuge di qualcuno può prevedere solo su 0.58. In altre parole, il computer ti conosce quasi come tuo marito o tua moglie - e meglio di quasi tutti gli altri.

"Cercatori di sensazioni" (estroversi che cercano esperienze nuove, varie e rischiose) sono un rischio di assicurazione auto scadente. Su Facebook, queste sono le persone a cui piacciono il “rafting in acque bianche” e il “bungee jumping”, e usano frasi come “chillin”, “great night” e, stranamente, “soooooooo”.

Possiamo essere estremamente fiduciosi in un tale sistema perché i dati online sono sorprendentemente difficili da falsificare. Tutto ciò che accade su Facebook ha un timestamp, quindi se il giorno prima di fare domanda per l'assicurazione auto improvvisamente ti piacciono gli "scacchi" e la "lettura" (predittori di introversione) - dopo anni passati a parlare di feste e di bere - il sistema può facilmente raccoglilo.

Beneficio sociale

Per la cronaca, penso che sia un peccato che, in questo caso, i dati sui social media siano stati esclusi da un uso che potrebbe giovare ai giovani e alla società. La maggior parte dei giovani prende sul serio la guida e molti non fanno mai una richiesta di risarcimento assicurativo, ma non hanno modo di distinguersi dalla minoranza i cui arresti per brivido e costosi incidenti aumentano i premi per tutti.

I guidatori più anziani hanno avuto il tempo di accumulare i loro bonus senza pretese. Ma i nuovi driver sembrano tutti uguali attraverso l'obiettivo dei tradizionali dati demografici e geografici utilizzati per fissare i premi. I giovani i cui dati sui social media indicano che sono maturi e autocontrollati avrebbero potuto avere l'opportunità di dimostrare che sono degni di uno sconto di £ 150. Sarebbe stato un bel risparmio dato che la copertura assicurativa completa più economica per i bambini di età compresa tra 17-22 e il Regno Unito costa £ 1,287 all'anno.

Esistono molti modi in cui i nostri dati sui social media possono essere utilizzati sia a favore che contro di noi, ed è per questo che vedremo molte più battaglie come questa. Il caso Admiral potrebbe essere ricordato come l'inizio di un tortuoso avanti e indietro sull'uso di impronte digitali nella modellistica finanziaria. Altri social network, cellulari, conservare carte fedeltà e miliardi di sensori che formano il cosiddetto Internet delle cose tutti raccolgono dati in grado di prevedere i tratti psicologici.

Ci saranno molte chiamate ravvicinate in corso di discussione su questi temi di utilità sociale rispetto alla privacy, ma a mio avviso questo non era uno di questi. Finché le società utilizzano i nostri dati in modo trasparente e con il nostro consenso, perché non consentire ad entrambe le parti di una transazione assicurativa di fare affidamento su quelli che sembrano essere dati molto precisi?

Circa l'autore

David Stillwell, Docente di Big Data Analytics e Quantitative Social Science, Cambridge Judge Business School

Questo articolo è stato pubblicato in origine The Conversation. Leggi il articolo originale.

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