Stordata og algoritmer

Ny teknologi har gjort det mulig å samle inn og bearbeide gigantiske mengder data. De enorme datamengdene kaller vi stordata. Algoritmer beskriver hva en datamaskin skal gjøre med en gitt mengde stordata.

Hva er stordata?

Begrepet stordata kommer fra det amerikanske big data. Det kan forklares som digitaliserte data i stort omfang, fra ulike kilder. Behandling av stordata inngår i stadig flere prosesser i samfunnet vårt.

Stordata er store informasjonsmengder som blir samlet inn, lagret og bearbeidet. Når vi bruker internett, sosiale medier og apper i hverdagen, legger vi igjen digitale spor. Informasjonen blir registrert, samlet, organisert og analysert på ulike måter. Algoritmer brukes til behandling av store datamengder.

Hva er algoritmer?

En algoritme er en framgangsmåte, eller en oppskrift, som beskriver steg for steg hva en datamaskin skal gjøre med en gitt datamengde. Strømmetjenester, nettbutikker og sosiale medier bruker ulike algoritmer for å håndtere og styre informasjonsstrømmer. Avanserte algoritmer sammenstiller og analyserer stordata.

Stordata kan analyseres for å identifisere og forutsi utvikling og trender. Algoritmer bruker mønstre i datasporene dine – det kan være søkehistorikk på internett, likerklikk i sosiale medier eller informasjon du har gitt fra deg via apper på mobiltelefonen. Dette er personlig informasjon som forteller mye om deg. Digitale spor kan si noe om hva som engasjerer deg, og hvilke produkter du kan være interessert i å kjøpe.

Den enorme datamengden kan brukes av ulike aktører med ulik hensikt. Stordata og algoritmer kan benyttes til både kommersielle, politiske og samfunnsnyttige formål.

Kommersielle formål

Ved hjelp av algoritmer kan annonsører skreddersy reklame til bestemte målgrupper.

Hvilken type reklame du får, hvor og når du mottar den, og i hvilken sammenheng du befinner deg i når den vises, kan programmeres inn i algoritmen. Går du for eksempel inn i en sportsbutikk, kan du motta digital reklame på mobiltelefonen som forteller at butikken har tilbud på treningsbagger.

Styrer informasjonstilgang

Men én ting er å samle informasjon for å selge en vare. Det er noe helt annet når denne informasjonen brukes til å styre informasjonstilgangen vår.

Stadig færre henter informasjon fra tradisjonelle nyhetskanaler som TV, radio og papiraviser. I dag mottar vi i økende grad nyheter via digitale plattformer som PC, mobil og nettbrett.

Ut fra digitale spor kan mediene ved hjelp av algoritmer skreddersy visninger. Algoritmestyrte anbefalinger av nyhetsinnhold kan tilby publikum relevant og persontilpasset innhold, og kan ha innvirkning på brukeropplevelsen. Det kan gjøre det lettere å finne engasjerende innhold i et stadig skiftende nyhetsbilde.

Når informasjonsstrømmer blir styrt av algoritmer, kan det føre til en ekkokammereffekt. Begrepet ekkokammer blir brukt om en situasjon hvor informasjon, idéer eller oppfatninger blir forsterket gjennom gjentatt kommunikasjon innenfor en avgrenset gruppe. Dette kan påvirke samfunnsdebatten.

Les mer om ekkokammer og filterbobler i artikkelen "Vi lever i en filterboble".

Politiske formål

Algoritmer kan også brukes til politiske formål. Gjennom persontilpasset og skreddersydd politisk reklame har politikerne en unik mulighet til å påvirke deg. Algoritmer blir en del av sentrale prosesser i demokratiet.

Det knytter seg en rekke etiske spørsmål til denne bruken av algoritmer. Når algoritmer er med på å styre nyhetsstrømmer fra mediene og politisk markedsføring, står vi overfor en utfordrende situasjon.

Algoritmer styrt av kommersielle teknologiselskaper, kan bidra til å påvirke våre valg og demokratiske prosesser. Algoritmer og ekkokamre blir trukket fram som noen av de største truslene mot demokratiet i dag.

Samfunnsnyttige formål

Myndighetene kan bruke stordata og algoritmer til samfunnsnyttige formål, som for eksempel sykdomsbekjempelse.

I 2020 ble vi rammet av en verdensomspennende covid-19-pandemi, som fikk enorme konsekvenser. Innovative løsninger ble utviklet i kampen mot koronaviruset. Blant annet ble stordata og algoritmer brukt til smittesporing og til å spre informasjon om smittevern.

Informasjon som er samlet inn om enkeltpersoner på internett og i sosiale medier, er en viktig del av myndighetenes arbeid med å forebygge terrorhandlinger.

Et digitalt samfunn er svært sårbart for såkalte cyberangrep fra fremmede makter. Analyse av stordata fra internett brukes derfor også i etterretningsvirksomhet.

Sporingsteknologi blir brukt til å samle inn stordata fra ulike kilder. Informasjon om din nettbruk blir lagret og forvaltet i store databaser, før den blir solgt videre til annonsører. Hvilken informasjon teknologiselskapene har om oss, og hvordan denne informasjonen brukes, er lite transparent.

Vi har begrenset innsyn i hvordan våre personlige data brukes. Manglende kontroll kan føre til uheldig markedsføring eller skjult diskriminering. Det kan gå utover ressurssvake forbrukere og sårbare personer. Mangel på åpenhet knyttet til hvordan stordata og algoritmer brukes og forvaltes, kan resultere i at vi mister kontroll og blir offer for beslutninger vi ikke forstår.

Datatilsynet. (2017, 5. juni). Big Data – personvernprinsipper under press. https://www.datatilsynet.no/regelverk-og-verktoy/rapporter-og-utredninger/big-data/

Medietilsynet. (2021, september). Hvordan oppdage falske nyheter og persontilpasset innhold på nettet?
https://www.medietilsynet.no/globalassets/publikasjoner/stopp-tenk-sjekk-2021/medietilsynet_seniorguide_magasin.pdf

Schwebs, T., Ytre-Arne, B. & Østbye, H. (2020). Media i samfunnet. Samlaget.