Come un'immagine di Google Street View della tua casa prevede il rischio di un incidente stradale

Una schermata della mappa satellitare di Google Google Maps

Google Street View è diventato un modo sorprendentemente utile per conoscere il mondo senza entrarci dentro. Le persone lo usano per pianificare viaggi, esplorare destinazioni di vacanza e perseguitare virtualmente amici e nemici allo stesso modo.

Ma i ricercatori hanno trovato usi più insidiosi. Nel 2017 un team di ricercatori ha utilizzato le immagini per studiare la distribuzione dei tipi di auto negli Stati Uniti e poi ha utilizzato quei dati per determinare la composizione demografica del paese. Si scopre che l'auto che guidi è un proxy sorprendentemente affidabile per il tuo livello di reddito, la tua istruzione, la tua occupazione e persino il modo in cui voti alle elezioni.

Ora un gruppo diverso è andato ancora oltre. Łukasz Kidziński dell'Università di Stanford in California e Kinga Kita-Wojciechowska dell'Università di Varsavia in Polonia hanno utilizzato le immagini di Street View delle case delle persone per determinare la probabilità che siano coinvolte in un incidente d'auto. Si tratta di informazioni preziose che una compagnia di assicurazioni potrebbe utilizzare per fissare i premi.

Il risultato solleva importanti interrogativi sul modo in cui le informazioni personali possono fuoriuscire da set di dati apparentemente innocenti e se le organizzazioni dovrebbero essere in grado di utilizzarle per scopi commerciali.

Dati assicurativi

Il metodo dei ricercatori è semplice. Hanno iniziato con un set di dati di 20.000 record di persone che avevano stipulato un'assicurazione auto in Polonia tra il 2013 e il 2015. Questi sono stati selezionati casualmente dal database di una compagnia di assicurazioni non divulgata.

Ciascun record includeva l'indirizzo dell'assicurato e il numero di richieste di risarcimento danni che aveva presentato durante il periodo 2013-'15. L'assicuratore ha anche condiviso la propria previsione dei sinistri futuri, calcolata utilizzando il suo modello di rischio all'avanguardia che tiene conto del codice postale dell'assicurato e dell'età, del sesso, della storia dei sinistri del conducente e così via.

La domanda su cui Kidziński e Kita-Wojciechowska hanno indagato è se potrebbero fare una previsione più accurata utilizzando un'immagine di Google Street View della casa dell'assicurato.

Per scoprirlo, i ricercatori hanno inserito l'indirizzo di ciascun contraente in Google Street View e scaricato un'immagine della residenza. Hanno classificato questa abitazione in base alla sua tipologia (casa unifamiliare, villetta a schiera, condominio, ecc.), alla sua età e alle sue condizioni. Infine, i ricercatori hanno analizzato il numero di questo set di dati per vedere come fosse correlato alla probabilità che un contraente avrebbe presentato un reclamo.

I risultati sono una sorta di sorpresa. Si scopre che la residenza di un assicurato è un predittore sorprendentemente buono della probabilità che lui o lei facciano un reclamo. Abbiamo scoperto che le caratteristiche visibili sull'immagine di una casa possono essere predittive del rischio di incidenti stradali, indipendentemente dalle variabili utilizzate classicamente come l'età o il codice postale, affermano Kidziński e Kita-Wojciechowska.

Quando questi fattori vengono aggiunti al modello di rischio all'avanguardia dell'assicuratore, migliorano il suo potere predittivo del 2%. Per metterlo in prospettiva, il modello dell'assicuratore è migliore di un modello nullo solo dell'8% e si basa su un set di dati molto più ampio che include variabili come età, sesso e cronologia dei sinistri.

Quindi la tecnica di Google Street View ha il potenziale per migliorare significativamente la previsione. E il lavoro attuale è solo una prova di principio. I ricercatori affermano che la sua precisione potrebbe essere migliorata utilizzando set di dati più grandi e una migliore analisi dei dati.

Consenso informato

L'approccio dei ricercatori solleva una serie di importanti domande su come dovrebbero essere utilizzati i dati personali. Gli assicurati in Polonia potrebbero essere sorpresi nell'apprendere che i loro indirizzi di casa sono stati inseriti in Google Street View per ottenere e analizzare un'immagine della loro residenza.

Una domanda interessante è se hanno dato il consenso informato a questa attività e se una compagnia di assicurazioni può utilizzare i dati in questo modo, date le rigide leggi europee sulla privacy dei dati. Secondo Kidziński e Kita-Wojciechowska, il consenso dato dai clienti all'azienda per memorizzare i loro indirizzi non significa necessariamente un consenso per memorizzare informazioni sull'aspetto delle loro case.

E l'approccio potrebbe aprire un vaso di Pandora di analisi dei dati. Se le compagnie assicurative possono beneficiarne, perché non altre imprese? Il settore assicurativo potrebbe essere rapidamente seguito dalle banche, poiché esiste una comprovata correlazione tra i modelli di rischio assicurativo e il punteggio del rischio di credito, affermano Kidziński e Kita-Wojciechowska.

La capacità di raccogliere, analizzare e sfruttare le informazioni è aumentata notevolmente negli ultimi anni. Questa capacità ha superato la comprensione della maggior parte delle persone di ciò che è possibile fare con i propri dati e ha sicuramente superato la velocità con cui la legislazione può essere approvata per controllarli.

Naturalmente, Google non è l'unica azienda a raccogliere immagini a livello stradale. Tale pratica, tuttavia, solleva preoccupazioni sulla privacy dei dati archiviati in Google Street View pubblicamente disponibile, Bing Maps Streetside di Microsoft, Mapillary o set di dati privati ​​equivalenti come CycloMedia, affermano Kidziński e Kita-Wojciechowska.

È probabile che questo tipo di lavoro sollevi la questione se queste aziende debbano essere in grado di raccogliere e archiviare queste immagini. In Germania, dove la privacy è una questione importante nel dibattito pubblico, a Google è già vietato raccogliere immagini di Street View. Potrebbe non essere l'ultimo posto per introdurre un tale divieto.

Rif: arxiv.org/abs/1904.05270 : Google Street View L'immagine di una casa prevede il rischio di incidenti stradali per il suo residente

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