io je petak ujutro. Gospodin Dž. se probudio nešto kasnije, u krevetu iznajmljenog stana u blizini Narodnog parka u Singapuru. Ružičasta posteljina, bež zidovi i skroman, sveden dekor stana, činili su da se gospodin Dž. oseća udobno. Nije bila loša ideja iznajmiti ovaj stan za 44 dolara po noćenju od Sare, vrlo prijatne domaćice, Amerikanke koja boravi u Singapuru već više od godinu dana, pošto je proputovala Evropu i severoistočnu Aziju.

Soba u kojoj se gospodin Dž. probudio nalazi se u autentičnoj građevini pod nazivom Kompleks Narodnog parka, visokoj 103 metara, koja je ujedno bila i prvi šoping centar ove vrste u severoistočnoj Aziji, uzor kasnijoj izgradnji maloprodajnih objekata u Singapuru. Tog petka ujutro, sa 22. sprata ove soc-ekstravagancije, pružao se veličanstven pogled.

Bilo je vedro, toplo i vlažno¹, uobičajeno vreme za april, pa mlaka voda pod tušem nije smetala gospodinu Dž. Kome uopšte treba vruća voda u tropskoj klimi Singapura?

Ovaj stan je već nekoliko dana bio istraživačka baza gospodina Dž. u Singapuru, gde je doleteo iz Hong Konga 7. aprila. Prethodna nedelja bila je ispunjena različitim sastancima širom grada, te je Dž. sada na umu imao malo stvari sem svoje ljubavi prema hamburgerima (nešto što stvarno voli da istražuje na raznim odredištima svojih putovanja). Ovoga puta, njegova glavna preokupacija bila je mešavina onlajn sajtova za upoznavanje samaca, noćnih klubova po gradu, problema zaposlenih imigrantkinja i opštih prilika među doseljenicima u ovoj prometnoj i haotičnoj luci jugoistočne Azije. Kako je i sam živeo kao doseljenik u Švajcarskoj ², ova tema mu je svakako bila po meri.

Gotovo da su mu ove teme donele olakšanje, s obzirom na to da mu je pažnja protekle nedelje, stimulisana desetinama tekstova, snimaka i dokumentaraca sa Jutjuba, bila usmerena na mračnu stranu ratnih plaćenika i britanskih i američkih trupa u Avganistanu.

Dan je počeo kao i svaki drugi. Bilo je tačno 01:36:04 po vremenu u Cirihu ³ , 8 sati više u Singapuru, kada je gospodin Dž. uzeo svoj laptop i počeo da pretražuje po Mreži.

Počeo je usporenim tempom, sporadično kuckajući po tastaturi prvih 20 minuta; na Guglu je tražio “mladu singapursku glumicu”, pregledao profilnu stranu na Linkdinu jednog od menadžera firme “Fer Savetnici i Partneri AD” ⁴ iz okoline Ciriha, bacio pogled na “starletu u Singapuru Džojsi Ču” a na Vikipediji pročitao članak o dokumentarcu “Taksi do tamne strane” ⁵, dobitniku Oskara, o ubistvu avganistanskog taksiste kog su američki vojnici na smrt pretukli tokom ispitivanja u bazi Bagram.

Pre nego što će dublje zaroniti u istraživanje Singapura, pregledao je dva sajta za savete i trikove u razgovoru za posao. Već neko vreme je pretraga poslovnih ponuda činila sastavni deo njegove jutarnje rutine. Slučajno ili ne, misli su mu oko sat vremena kasnije odlutale ka krizi srednjih godina. Nakon pauze od 12 minuta, počeo je da planira svoj dan u gradu. Prvo je trebalo da svrati na adresu Admiraliti put 354, na severu grada, oko sat vremena vožnje gradskim prevozom.

Verovatno mu je odlazak na potpuno drugi kraj grada izazvao osećaj neugodnosti, jer je gospodin Dž. više puta uvećavao i smanjivao Gugl mapu, ispitujući različite trase puta.

Sledeća destinacija je gospodinu Dž. izgledala daleko primamljivije – bio je to Švajcarski klub, osnovan 1871. pod nazivom Streljana Švajcarske puške u Singapuru, gde su se prijatelji gospodina Otoa, osnivača kluba, okupljali i išli na gađanje u šumama kod Balestir puta. Danas je ovo prefinjeni klub za elitne goste sa bazenom, restoranom i smeštajem.

Ovde prepuštamo gospodina Dž. intimi njegovih misli.

I
Istraživanje istorije pretrage 

Naša priča zasnovana je na sićušnom, dvočasovnom odlomku istorije pretraživanja Mreže švajcarskog novinara Dž. B. Krajem juna 2015. on je posetio aktivistički kolektiv Taktikal Tek u Berlinu, gde je ponudio pristup svom privatnom životu kako bi se videlo šta se može saznati iz podataka koje generišu njegovi uređaji.

Godinu dana kasnije, okupili smo se u Berlinu na nedelji istraživanja podataka, a jedan od setova bila je i kolekcija podataka iz istorije pretraživanja interneta gospodina Dž. Cilj je bio da utvrdimo šta se sve zapravo može saznati iz istorije pretraživanja Mreže ili, drugim rečima, šta drugi mogu saznati o nama koristeći podatke iz naše lične istorije pretrage.

Potraga za pravim imenom i društvenim vezama iz istorije pretrage

Za samo nekoliko minuta, utvrdili smo pravo ime vlasnika seta podataka iz istorije pretrage. Izdvajanjem njegovog kretanja na Fejsbuku, tj. profila koje posećuje, uspeli smo da identifikujemo pravu osobu. Budući da Fejsbuk sprovodi “politiku pravog imena”, to je zgodan način da se istorija pretrage poveže sa ličnim identitetom. Ukoliko je potreban nešto više strukturiran pristup, na raspolaganju su brojni akademski radovi ⁶ i modeli na temu tačne identifikacije korisnika prema njihovom ponašanju i navikama u pretraživanju interneta. Ispitivanje URL-ova sa Fejsbuka otkriva mnogo više od identiteta. Na osnovu strukture URL-a bili smo u mogućnosti da rekonstruišemo segment društvenih veza ove osobe.

Namere, želje, potrebe i sklonosti gospodina Dž.

U svom eseju iz 2005. godine, analitičar industrije podataka Džon Batel opisuje Gugl kao “databazu namera”, “masivnu klik-strim bazu želja, potreba, zahteva i sklonosti, koja se može razvrstati, biti predmet sudskog naloga, arhivirati, pratiti i koristiti u svakakve svrhe” ⁷. Istraživanje istorije nečijih upita za pretragu može nam dati okvirnu ideju o ovoj inače uobičajenoj, a izvanredno ličnoj vezi između uma korisnika i gigantske kompanije.

Različiti oblici URL-ova povezanih s Guglom otkrivaju razne zanimljive informacije. Pre svega, osnovna informacija krije se u internet domenu države. Samo na osnovu toga, ustanovili smo iz koje je zemlje gospodin Dž. pretraživao internet.

Sledeći graf predstavlja onlajn univerzum gospodina Dž. sačinjen od svih sajtova koje je posetio u periodu od dva meseca. Na osnovu ove analize socijalne mreže, možemo videti da Gugl ima dominantno, centralno mesto u njegovim onlajn aktivnostima.

Parsovanjem samo onog segmenta URL-ova na Guglu koji sadrži upit, možemo pratiti dinamiku interesa, potreba i toka misli gospodina Dž. tokom ovog perioda. Ukoliko se tome pridodaju URL-ovi sa Jutjuba, još jednog od Guglovih servisa, “oblak” njegovih misli postaje još potpuniji.

Analiza realnosti: Gde se gdin Dž. nalazi ili gde bi želeo da bude

Danas je teško izbeći geografske informacione sisteme kao što su Gugl Mape. Spajanjem fizičkog i brojnih informacionih slojeva i dodavanjem podataka o lokaciji sa mobilnih uređaja, ovi sistemi su se uspostavili kao neophodan alat za navigaciju kroz fizički prostor, ali i složene sisteme javnog prevoza u velikim gradovima, komercijalne i društvene usluge, istorijske podatke, sve do prostora u kojima se nalaze divlja Pokemon stvorenja i njihovi centri za obuku. Omogućavaju nam kretanje po fizičkom prostoru na autopilotu.

Ali, ovi geografski informacioni sistemi nam pružaju usluge koje prikupljaju ne samo podatke o našem ponašanju na Mreži, već i o našim interakcijama sa fizičkim prostorom.

Kada gospodin Dž. traži neku lokaciju na Gugl Mapama, ili pokuša da odredi trasu ka sledećoj destinaciji, informacije o tome se lako mogu izdvojiti iz njegove istorije pretraživanja. Zaista je intruzivan pogled u, recimo, URL-ove koji predstavljaju tačne rute i prevoz koje mu Gugl Mape predlažu, ili u logove pretrage iz kojih se vide tačke na mapi koje je uveličavao i smanjivao. Nisu svi ovi tagovi njegova tačna geografska lokacija u vremenu, neki se mogu razumeti kao njegove namere, želje ili sklonosti. Kombinacija ovih podataka oblikuje profil u fizičko-informacionom okruženju, gde se njegove prave lokacije u vremenu mešaju sa lokacijama njegovih interesa i želja.

Noćenje sa doručkom

Ispitivanje ostalih usluga koje možemo naći u nečijoj istoriji pretrage interneta, pruža bolji uvid u život osobe.Ovu priču započeli smo krevetom u kom se gospodin Dž. probudio u Singapuru. Sliku tog kreveta uzeli smo sa Airbnb stranice koju smo pronašli u njegovoj istoriji pretrage. Iz samog odabira stanova za izdavanje na Airbnb platformi, lako je razaznati jasan obrazac.

Obično se počinje pretragom različitih opcija, a kada korisnik donese odluku, on stupai u kontakt sa vlasnikom smeštaja, što je događaj koji se može videti u istoriji pretrage. Ukrštanje ovih podataka i URL-ova sa Gugl Mape, na primer, može nam pomoći da potvrdimo mesto i vreme nečijeg boravka u odabranom smeštaju.

Postoji još mnoštvo različitih servisa koje možemo istražiti. Na primer, pretraga istorije nečijeg Jelpa može nam dati uvid u njihove gastronomske sklonosti. I opet, kombinovanjem različitih servisa možemo otkriti tok misli i događaja i rekonstruisati ponašanje. Tako je, na primer, u jednom trenutku gospodin Dž. pretraživao internet, baveći se temama koje ga uobičajeno interesuju, zatim je na Jelpu počeo da traži restoran u jednom određenom gradskom kvartu, prešao je na Gugl Mapu za navigaciju ka tačnoj lokaciji i nakon toga se odjavio.

Istraživanje obrazaca: Robovi navika iz ugla algoritma

Mi smo robovi sopstvenih navika i težimo ponavljanju i šablonima u svakodnevnom ponašanju. Uglavnom idemo na spavanje i budimo se u slično vreme, imamo jutarnje rutine i rituale društvenih interakcija. Budući da su mnogi segmenti naših života posredovani tehnologijom, ovi obrasci se umnožavaju i postaju vidljivi kroz različite digitalne tragove. Jednom kada se utvrdi obrazac, otvara se prostor za detekciju anomalija. Prema Paskvineliju ⁸, dva epistemička pola, obrazac i anomalija, predstavljaju dve strane algoritamskog upravljanja. Neočekivana anomalija se može utvrditi samo u odnosu na pravilni obrazac.

I prepoznavanje šablona i otkrivanje anomalija koriste se kao metode za razumevanje ogromnih količina podataka, naših digitalnih otisaka koje prikupljaju mnogi akteri – državne agencije širom sveta, internet kompanije, pružaoci usluga ili dileri podataka.

Podatak koji algoritam prepoznaje kao anomaliju može vas smestiti na državni spisak za nadzor, dok vas neki obrasci ponašanja mogu obeležiti kao metu za onlajn oglašavanje. U slučaju gospodina Dž. i običan dijagram ili graf aktivnosti (heatmap), zasnovani na broju pretraga u određenom periodu, mogu otkriti poneki obrazac ponašanja.

Kao što smo utvrdili u ranijem istraživanju metapodataka iz mejlova ⁹, analiza životnih obrazaca je metod nadzora koji se posebno koristi za dokumetovanje ili tumačenje navika korisnika. To je kompjuterizovana kolekcija podataka i metod analize, koji se koriste kako bi se utvrdile navike iz prošlosti, prepoznale sadašnje i predvidele buduće navike korisnika.

Već i površan pogled na graf aktivnosti otkriva razlike u ponašanju gospodina Dž. prilikom putovanja u Hong Kong i Singapur (od 5. do 26. aprila) i tokom boravka kod kuće u Švajcarskoj. Uočljiv je period kada je verovatno bio na odmoru (oflajn), od 1. maja do 7. maja uveče, jasne su razlike između radnih dana i vikenda, kao i najčešće vreme za pauzu za ručak. Šabloni se mogu ispitivati ne samo na nivou učestalosti pretrage, već i prema pojedinačnim sajtovima ili uslugama koje su zastupljene u istoriji pretrage tokom određenog perioda.

Trakeri

U zavisnosti od njihove uloge u protoku podataka, različiti akteri prikupljaju različite segmente istorije pretrage. Na stotine trekera koji čine mrežu skrivenih i nečujnih “senzora” za prikupljanje informacija o vašem kretanju na internetu, ne ostavljajući bilo kakav trag postojanja, prati i dokumentuje gotovo svaki vaš korak u onlajn okruženju. Za mapiranje trekera ugrađenih u sajtove koje je gospodin Dž. posećivao, koristili smo metodu zasnovanu na alatima razvijenim za projkat “Trakografija” ¹⁰ Taktikal Teka. U sledećem grafu mogu se naći svi trekeri i kompanije koje stoje iza njih, a koje su prikupljale podatke o internet posetama gospodina Dž. tokom dva meseca koja smo obradili u svom istraživanju.

Dublja analiza podataka (deep mining)

Dejv: Zdravo, HAL. Da li imamo prijem, HAL?
HAL: Potvrdno, Dejv, Prijem.

2001: Odiseja u svemiru (1968)

Prethodni primeri samo su površna analiza pretrage i veza gospodina Dž. i njihovog značenja, izdvojenih iz samih iz URL-ova. Naravno, pravi smisao svih tekstova, slika ili snimaka koji su ga interesovali, nije uvek vidljiv samo iz URL-a posećene veb stranice. Da bismo zašli dublje u iskustvo gospodina Dž. neophodno je zaviriti u sadržaj sajtova koje je posetio.

Ako odustanemo od nerazumne ideje da iščitamo baš svaki pojedinačni tekst zabeležen u istoriji pretrage, a zatim tagujemo svaki od tih sadržaja oslanjajući se na ljudsku procenu, logičan izbor analize je pronalaženje metode za automatizovano izdvajanje ključnih reči i značenja iz sadržaja. Za potrebe ovog istraživanja, odlučili smo se da isprobamo jedno od raspoloživih rešenja koje se služi veštačkom inteligencijom, metodu mašinskog “dubokog učenja” (deep learning) za analizu tekstova: “Cloud Natural Language API” ¹¹. Gugl tvrdi da se ovaj alat, povezan sa platformom za duboko učenje, može koristiti za ekstrakciju informacija o ljudima, mestima, događajima i mnogo čemu još, a koje se pominju u tekstualnim dokumentima, novinskim člancima ili blogovima. Može se koristiti i za razumevanje sentimenta na društvenim medijima, ili za parsovanje namere iz razgovora u pozivnim centrima ili preko aplikacija za dopisivanje.

Ako se vratimo na početak naše priče tog petka ujutro, kada je gospodin Dž. pročitao članak o dokumentarcu “Taksi do tamne strane” na Vikipediji – evo kako Guglov prirodni jezik, platforma za duboko učenje, razume ono što je gospodin Dž. čitao:

Jasno je da razni igrači koriste ili bi mogli koristiti ovakav alat za analizu našeg ponašanja na internetu, tačnije za identifikovanje ključnih reči, osoba ili mesta koji nas interesuju. Ovo je korak dalje ka razumevanju i klasifikovanju navika, potreba i interesa na dubljem nivou. Slična praksa, kao što smo objasnili u našem prethodnom istraživanju, upražnjava se kako bi se izdvojile i grupisale teme i ključne reči iz sadržaja kreiranog na Fejsbuk platformi, u procesu pretvaranja korisničkih navika u profit. Međutim, isti proces se može primeniti u različite svrhe kao što je, recimo, asociranje korisnika sa ključnim rečima, ljudima ili mestima “od posebnog interesa” za neku državnu službu.

Ko ima pristup podacima iz pretrage?

Ako znamo ko ima pristup istoriji pretrage na internetu i ko ima mogućnost da je analizira, biće nam jasnije nove strukture moći i raspodela dobara u informacionom društvu.

Lieut. Maury. Map from 1852. Source: raremaps.com

IV – Od prošlosti do danas

Koreni 19. veka

Poručnik američke mornarice, Metju Fontejn Mori, pedesetih godina 19. veka pronašao je u Pomorskoj opservatoriji na hiljade brodskih dnevnika. U to vreme, smatralo se da nakon završetka plovidbe dnevnici više nisu korisni. Posvećen unapređenju navigacije i bezbednosti brodova, Mori je razvio metodu za sistematsko izdvajanje ključnih podataka iz svakog dnevnika i počeo da iscrtava mapu vremenskih uslova i struja, koristeći preko 1,2 miliona unosa. Smatra se jednim od pionira onoga što danas zovemo analizom Velikih podataka, koji je među prvima shvatio vrednost informacije izgrađene na osnovu više hiljada manjih podataka. Međutim, za nas je zanimljiv jedan drugi aspekt ove priče. Morijeve mape su se pokazale kao veoma korisne i uspešne, ne samo za Mornaricu, već i za trgovačke brodove. Svestan značaja sakupljanja novih podataka, Mori je ustanovio princip razmene mapa za brodske dnevnike. Praksa u kojoj se proizvodi ili usluge, u njegovom slučaju mape, nude u zamenu za brodske dnevnike ili, danas, istorije pretrage, 150 godina kasnije ugrađena je u temelje poslovnog modela savremenih tehnoloških giganata kao što su Gugl i Fejsbuk.

Na drugoj strani Atlantika, u Britaniji, deceniju pre Morijevog rešenja, četrdesetih godina 19. veka,  odigrao se još jedan istorijski događaj od značaja za našu priču. Kako navodi Dejvid Vinsent¹³, u tom periodu ustanovljena je praksa koju bismo danas nazvali društveno umrežavanje, primenom informacionih tehnologija tog vremena (poštanskih usluga) za širenje opsega međuljudskih interakcija. Naime, razmena pisama u istom danu omogućila je vođenje razgovora, ugovaranje i organizovanje sastanaka u gradovima. Do 1840. godine, poštanske usluge su uglavnom pružale decentralizovane službe za neformalno raznošenje pošte, izvan državne kontrole, kako bi se izbegle visoke cene Kraljevske pošte. Kada je ustanovljena Pošta za peni, kao centralizovana i jeftina poštanska usluga pod upravom države, pitanje privatnosti odbačeno je pod izgovorom zaštite nacije od unutrašnjih pretnji, usled straha od sve jačeg radničkog pokreta. To je državi omogućilo pristup poštanskoj korespondenciji građana, a po prvi put su komunikacione prakse jedne nacije podvrgnute sistematskom vrednovanju i generisanju statistike.

Vinsent zaključuje da je ista vrsta statističkog testiranja dostupna i danas. Ona se sastoji iz više segmenata, opsežnija je i daleko brža i, za razliku od one iz 19. veka, uključuje profit multinacionalnih korporacija.

“Tajna uprava” osnovana je mnogo ranije, sredinom 17. veka, u okviru Glavne pošte. Osnovna uloga ove uprave bila je da presreće i čita sadržaj pošte koja se razmenjuje između Britanije i drugih zemalja. Četrdesetih godina 19. veka Tajna uprava je nekako razotkrivena, pa su njene aktivnosti postale predmet istrage.¹⁴

Sadašnjost: Ka Policiji za kontrolu misli

“Naravno, niko nije mogao znati da li ga u ovom ili onom trenutku nadziru ili ne. Koliko se često, ili po kom sistemu, Policija misli uključivala na pojedinačne kanale moglo se samo nagađati. Čak je bilo moguće i to da ona neprekidno nadzire svakoga. No u svakom slučaju, mogla se uključivati na svačiji kanal kad god zaželi. Moralo se živeti – i živelo se, po navici koja je prerasla u instinkt – pretpostavljajući da se svaki zvuk čuo i, sem u mraku, svaki pokret video.

Džordž Orvel “1984.”

Kadar iz filma “Orvelova 1984.”

Uporni su pokušaji da se “zapisi o transakcijama elektronske komunikacije” svedu na obične dopunske informacije o nečijem kretanju, nalik onima koje bi istraga dobila od slučajnog prolaznika spremnog da posvedoči kad je neko došao ili otišao. Ili onim koje su prikupljene na osnovu “pisma nacionalne bezbednosti”, službenog naloga koji federalnim službama SAD omogućava da sakupljaju informacije bez prethodne sudske provere.¹⁵

Na slušanju pred Komitetom američkog Senata, u februaru 2016. šef  FBI navodno je predloženu izmenu sporne fraze označio kao štamparsku grešku. ¹⁶.  Šest godina ranije, kada je propao sličan “lektorski” pokušaj, američka vlada se hvalila kako je krajnje nezainteresovana za sadržaj komunikacije, te da je isključivo zanima tehnički zapis. “Biće brže i lakše prikupiti podatke”; sve podatke koji su već tu, koji se masovno proizvode svakim novim klikom.

Međutim, zapisi o transakcijama elektronske komunikacije, ili podaci o komunikaciji – kao što su pozvani brojevi, primaoci poslatih SMS-ova, IP adrese korišćenih uređaja, a naročito zapisi posećenih veb domena – ponekad otkrivaju više nego sam sadržaj, kao što smo pokazali u ovom i našem prethodnom istraživanju. Rečima aktivista za zaštitu privatnosti: “Ove informacije mogu otkriti detalje o političkoj pripadnosti, zdravstvenom stanju, verskom uverenju, istoriji zloupotrebe narkotika, seksualnom opredeljenju, pa čak i svakodnevnom kretanju određene osobe”, što stvara izvanredno intimnu sliku o životu.¹⁷.

Prave razmere ove gladi za podacima o komunikaciji otkrivene su tek kada je Snouden upozorio javnost na Nacionalnu službu bezbednosti (NSA) i njihovu praktičnu alatku, kompjuterski sistem pod imenom “Xkeyscore”, koji se koristi za pretragu i analizu globalnih internet podataka koje NSA sakuplja na dnevnoj bazi. Kao “najobuhvatniji sistem za obaveštajni rad na internetu” uključujući sadržaj mejlova, posete sajtovima i pretragu, te njihove metapodatke, Xkeyscore omogućava analitičarima iz NSA da pretražuju njegove ogromne baze podataka bez prethodno pribavljenog ovlašćenja.¹⁸.

Još jedan projekat, koji finanasira služba američkog ministarstva odbrane DARPA, pruža zanimljiv uvid u buduću primenu prikupljanja i analize podataka. Program “ADAMS” (Otkrivanje anomalija u višestrukim razmerama) stvara, prilagođava i primenjuje tehnologiju za opis i detekciju anomalija u masivnim setovima podataka. Anomalije u podacima pokreću prikupljanje dodatnih, pravno neosnovanih informacija iz raznih sfera privatnog života. Prvobitni opseg primene jeste otkrivanje insajderskih rizika gde se zlonamerne (ili slučajne) radnje osoba od poverenja mogu prepoznati na osnovu odstupanja od uobičajenih aktivnosti na internetu.¹⁹. Ovaj projekat vredan 35 miliona američkih dolara namenjen je otkrivanju i sprečavanju insajderskih rizika raznih oblika: “duševno zdrav vojnik postaje ubilački i samoubilački nastrojen”, “bezazleni insajder postaje zlonameran”, ili “radnik u vladi zloupotrebljava dozvole za pristup da bi delio poverljive informacije”. Na ovaj način, stvara se platforma za prepoznavanje nekih budućih Edvarda Snoudena ili Čelzi Mening u velikim sistemima kao što je vojska, na osnovu analize navika pojedinaca pri pretrazi interneta, pored ostalih izvora podataka kao što su, na primer, logovi mobilnih uređaja ili podaci o lokaciji.

Pomama za podacima nije ograničena na zapadne menadžere rata protiv teorizma i sličnih grupa od interesa, ali se služi istovetnim univerzalnim izgovorom o nacionalnoj bezbednosti. Razlika je u tome što, na primer, Kina smatra da je  vreme za sledeći korak, i to doslovno: jedan od vodećih državnih preduzimača u oblasti odbrane, “China Electronics Technology Group”, radi na razvoju softvera koji će prikupljati i ukrštati podatke o poslu, hobiju, potrošačkim i drugim navikama običnih građana kako bi se “predvideli teroristički napadi pre nego što do njih dođe”²⁰.Officials announced that this “united information environment”, dubbed predictive policing data platform, would first be tested in territories with mostly ethnic minority population²¹. Zvaničnici najavljuju da će se ovo “združeno informaciono okruženje”, prozvano data platforma za prediktivno patroliranje, najpre isprobati u područjima koja pretežno naseljavaju etničke manjine. Osim ustaljenih načina prikupljanja podataka, kao što su uzimanje finansijskih izveštaja i video nadzor ili dobro, staro komšijsko potkazivanje, efikasnije u ruralnim područjima, ova pre-deliktna platforma takođe sakuplja i ukršta podatke o ponašanju kineskih građana na internetu.²²

Ukoliko nije nacionalna bezbednost, onda je to profit koji žudi za obrascima u onlajn ponašanju, pri čemu nije sasvim sigurno koje je od ova dva zla manje. I država i korporacija smatraju da ste samim prisustvom u njihovom domenu dali pristanak da budete predmet nadzora, dok se o granicama ispočetka pregovara sa svakim novim izumom za praćenje.

Ko je gospodin Dž?

Možemo li, dakle, saznati ko je zapravo gospodin Dž. samo prekopavanjem po adresama iz njegove istorije pretrage?

Možda je to ekstremista u nastajanju, zgrožen zločinima počinjenim u ime demokratije, lišene svakog značenja u neumornoj poteri za profitom. Ili je, u stvari, gospodin Dž. stupio u kontakt sa još jednim uzbunjivačem iz neke švajcarske banke, koji nudi informacije o planetarnoj finansijskoj prevari? Mada su posredne, informacije prikupljene iz istorije pretrage interenta gospodina Dž. nude zapanjujuće detaljan uvid u njegov tok svesti određenog dana. Kad jednom saznaju kakve su mu misli, pravim istraživačima bi bile potrebne dodatne informacije da bi potvrdili neku od mogućih teorija o praktičnom značaju tih misli. U svakom slučaju, gospodin Dž. ostaje razgolićen.

Na kraju, gospodin Dž. je verovatno samo jedan običan, čestit, pomalo izmoren čovek, koji traži predah od radne kolotečine. I potpuno zaslužuje svoju privatnost.

Autori

Istraživanje su udruženim snagama sproveli “Tactical Tech” i “Share Lab” timovi, avgusta 2016. u Berlinu.

Tactical Tech

Fieke Jansen, Tactical Tech,Politics of data – prikupljanje podataka, analiza i istraživanje
Leil Zahra Mortada, Tactical Tech – prikupljanje podataka, analiza i istraživanje
Christo, Tactical Tech – prikupljanje podataka
Claudio Vecna, prikupljanje podataka

Share Lab

Vladan Joler, istraživanje, analiza, vizualizacija i naracija
Olivia Solis Villaverde, ispitivanje, analiza, vizualizacija podataka
Mr. Andrej Petrovski, prikupljanje i analiza podataka
Dušan Ostraćanin, prikupljanje i analiza podataka
Milica Jovanović, tekst, obrada i naracija

NASLOVNA STRANA:  ​Nicolas Lannuzel via Flickr

Posebna zahvalnost gospodinu Dž. koji nam je omogućio da istražimo njegovu istoriju pretrage na internetu.

***

1. Historical Weather For 2015 in Singapore https://weatherspark.com/history/34047/2015/Singapore
2. Expats in Zurich https://www.facebook.com/groups/expatsinzurich/
3. Mr. J did not change his clock settings on his computer
4. FehrAdvice & Partners AG https://www.linkedin.com/company/fehradvice-&-partners-ag
5. Taxi to the Dark Side https://en.wikipedia.org/wiki/Taxi_to_the_Dark_Side
6.  Identifying Web Users on the Base of their Browsing Patterns, Wojciech Jaworski (2011)
7. http://networkcultures.org/query/wp-content/uploads/sites/4/2014/06/1.Kylie_Jarrett.pdf
8.  “Anomaly Detection: The Mathematization of the Abnormal in the Metadata Society”, Matteo Pasquinelli (2015)
9. https://labs.rs/en/metadata/
10. https://trackography.org/
11. Cloud Natural Language API https://cloud.google.com/natural-language/
12. https://w3techs.com/technologies/details/ce-cookies/all/all
13. http://www.historyandpolicy.org/policy-papers/papers/surveillance-privacy-and-history
14. http://www.historyextra.com/feature/5-things-you-didn%E2%80%99t-know-about-secret-spying-arm-post-office
15.  FBI wants access to Internet browser history without a warrant in terrorism and spy cases https://www.washingtonpost.com/world/national-security/fbi-wants-access-to-internet-browser-history-without-a-warrant-in-terrorism-and-spy-cases/2016/06/06/2d257328-2c0d-11e6-9de3-6e6e7a14000c_story.html
16.  FBI wants access to Internet browser history without a warrant in terrorism and spy cases https://www.washingtonpost.com/world/national-security/fbi-wants-access-to-internet-browser-history-without-a-warrant-in-terrorism-and-spy-cases/2016/06/06/2d257328-2c0d-11e6-9de3-6e6e7a14000c_story.html
17.  The letter from privacy advocates opposing the FBI’s effort to expand its surveillance powers https://assets.documentcloud.org/documents/2853157/Read-the-letter-from-privacy-advocates-opposing.pdf
18. XKeyscore: NSA tool collects ‘nearly everything a user does on the internet’ https://www.theguardian.com/world/2013/jul/31/nsa-top-secret-program-online-data
19.  http://www.darpa.mil/program/anomaly-detection-at-multiple-scales
20. China Developing “Predictive Policing” Data Platform http://chinadigitaltimes.net/2016/03/china-tries-hand-pre-crime/
21. China Tries Its Hand at Pre-Crime http://www.bloomberg.com/news/articles/2016-03-03/china-tries-its-hand-at-pre-crime
22. Thanks, America! How China’s Newest Software Could Predict, Track, and Crush Dissent http://www.defenseone.com/technology/2016/03/thanks-america-china-aims-tech-dissent/126491/