Бесплатный фрагмент - Интернет поведения (IoB) и его применение в разных сферах

Предисловие

В книге подробным образом рассказано о том, что собой представляет и как работает Интернет поведения (IoB). Особое внимание уделено использованию этого Интернета в разных областях и отраслях. Также обращено внимание на проблему кибербезопасности в эпоху Интернета поведения

При подготовке книги преимущественно использованы не русскоязычные источники.

I Интернет поведения (IoB): об основных аспектах лаконично

В нынешнем динамичном мире технология Интернета вещей приобретает огромное значение. Информация, получаемая с подключенных устройств, дает важные сведения о действиях, увлечениях и вкусах людей. Благодаря этому появилась новая область технологического прогресса — Интернет поведения, обозначаемый как IoB.

1.1 Что такое интернет поведения (IoB)? Интернет-аналитика поведения (IoB). Особенности IoB

Что такое интернет поведения (IoB)?

Интернет поведения (Internet of Behavior — IoB) — это новая концепция, исследующая связь между данными, полученными из различных источников, и их влиянием на поведение человека. Интернет поведения (IoB) использует такие технологии, как аналитика больших данных, искусственный интеллект (Artificial Intelligence — AI) и Интернет вещей (IoT), для анализа и интерпретации поведенческих данных.

Целью IoB является изучение того, как собранные данные можно интерпретировать с точки зрения психологии и социологии человека, а также того, как использовать это понимание для влияния на поведение человека или его изменения в различных целях: от коммерческих интересов до государственной политики.

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) — основополагающая технология Интернета поведения (IoB), что позволяет IoB отслеживать, анализировать и прогнозировать поведение человека, обрабатывая огромные объемы данных из таких источников, как носимые устройства и датчики Интернета вещей. AI, в частности, машинное и глубокое обучение, извлекает ценную информацию из этих данных, в то время как другие технологии, такие как обработка естественного языка и компьютерное зрение, помогают интерпретировать различные типы поведенческих данных для создания более персонализированного и эффективного опыта.

С помощью интернета поведения можно получить представление о предпочтениях, привычках и процессах принятия решений потребителей, отслеживая их взаимодействие и действия как онлайн, так и офлайн. Далее рассматривается, как Интернет поведения (IoB) преобразует отрасли, расширяя возможности персонализации и поднимая этические вопросы конфиденциальности и безопасности данных.
По сути, IoB — это процесс анализа данных пользователя с точки зрения поведенческой психологии. Результаты анализа позволяют разрабатывать новые подходы к разработке новых услуг или продуктов, а также к маркетингу конечного продукта. Поэтому важным моментом является сбор данных о каждой цифровой активности пользователя и, в конечном итоге, использование этой информации для влияния на поведение.

Интернет-аналитика поведения (IoB)

Интернет-аналитика поведения (IoB) — это развитие методов работы с информацией и технологий Интернета вещей. В то время как IoT направлен на объединение устройств ради сбора данных, IoB идет дальше: он не только получает информацию, но и изучает ее, стремясь понять действия пользователей и влиять на них.

Такое сочетание поведенческой науки и анализа данных позволяет получить глубокое понимание предпочтений и активности людей. Для наглядности можно провести аналогию с профессиональным бариста, который заранее знает, что вы хотите, и начинает готовить ваш любимый напиток. Только вместо кофе IoB обрабатывает вашу сетевую активность, прогнозируя и направляя ваше поведение онлайн.

Особенности IoB

Поскольку компании существуют для клиентов, клиенты — это центр внимания компаний, на котором они строят свою миссию и видение, Интернет поведения (IoB) может стать мощным новым инструментом маркетинга и продаж для бизнеса и организаций в будущем. Он помогает глубже понять потребности клиентов, что способствует росту бизнеса.

Более того, внедряя новейшие технологии, такие как алгоритмы машинного обучения, IoB может фиксировать, анализировать, понимать и соответствующим образом реагировать на поведение таким образом, что это позволяет отслеживать и интерпретировать поведение людей.

Благодаря использованию современных технологий, например, методов машинного обучения, IoB предоставляет возможность регистрировать, анализировать и интерпретировать действия пользователей, позволяя компаниям адаптироваться к ним.

1.2 Преимущества IoB

Персонализированный опыт

IoB позволяет компаниям и организациям предлагать персонализированные услуги и продукты на основе индивидуального поведения и предпочтений, что приводит к более высокому уровню удовлетворенности клиентов.

Улучшенное принятие решений

Анализируя поведенческие данные, Интернет поведения (IoB) помогает компаниям принимать обоснованные решения, оптимизировать процессы и точнее прогнозировать тенденции. Повышение эффективности

IoB может автоматизировать задачи и процессы, сокращая количество человеческих ошибок и повышая эффективность работы в различных отраслях.

Повышение общественной безопасности

Интернет поведения помогает создавать умные города, анализируя данные о поведении граждан и улучшая городское планирование и инфраструктуру. Кроме того, он способствует повышению безопасности общественных мест.

1.3 Недостатки IoB

Проблемы конфиденциальности

Интернет поведения (IoB) собирает большие объемы персональных данных, что вызывает серьезные опасения по поводу конфиденциальности в отношении того, как эти данные собираются, хранятся и используются.

Риски безопасности

С ростом объемов сбора данных возникает риск утечек данных и кибератак, ставящих под угрозу конфиденциальную личную информацию.

Этические проблемы

Существуют этические проблемы, связанные с использованием поведенческих данных, такие как манипулирование поведением потребителей и потенциальная дискриминация.

Зависимость от технологий

IoB в значительной степени зависит от технологий и подключений, что может привести к проблемам в регионах со слабой инфраструктурой.

1.4 Ключевые компоненты Интернета поведения (IoB)

Интернет поведения функционирует через взаимосвязанные компоненты, которые позволяют собирать, анализировать и применять данные для понимания и влияния на поведение человека. Ниже перечислены основные компоненты:

1. Сбор данных
IoB опирается на обширные данные, собранные из различных источников, включая:

Устройства Интернета вещей: умные часы, фитнес-трекеры, домашние помощники и подключенная техника.

Платформы социальных сетей: взаимодействие пользователей, предпочтения и модели активности.

Приложения и веб-сайты: поведенческие данные, основанные на активности пользователей, кликах и навигационных привычках. Датчики в умных средах: устройства, встроенные в умные дома, города и рабочие места.

2. Анализ данных
Собранные данные обрабатываются с использованием передовых инструментов и методов:

Модели искусственного интеллекта и машинного обучения: выявление закономерностей, тенденций и корреляций в поведении пользователей.

Предиктивная аналитика: прогнозирование будущих действий и поведение на основе исторических и текущих данных.

Полученные сведения используются для влияния на поведение, например, путем создания персонализированных маркетинговых кампаний, улучшения рекомендаций по продуктам или формирования государственной политики.

3. Поведенческие идеи
После анализа данные интерпретируются для получения содержательной информации:

Психологические принципы: понимание мотивов, привычек и процессов принятия решений.

Социологические идеи: контекстуализация поведения в социальных и культурных рамках.

4. Практически значимые результаты
Конечная цель IoB — превратить идеи в стратегии и улучшения: Усовершенствованные стратегии: предприятия оптимизируют операционную деятельность и маркетинговые подходы.

Улучшенный клиентский опыт: персонализация на основе индивидуальных предпочтений.

Достижение целей: достижение конкретных целей, таких как повышение вовлеченности пользователей, удержание или эксплуатационная эффективность.

1.5 Некоторые применения и примеры

Розничная торговля
Анализ движения покупателей в магазинах для оптимизации размещения товаров и управления запасами.
Маркетинг
Использование поведенческих данных для предоставления персонализированной рекламы и торговых предложений.
Страхование
Предложение персонализированных страховых тарифов, рассчитанных на основе стиля вождения человека, отслеживаемого датчиками транспортного средства.
Здравоохранение
Мониторинг здоровья пациентов с помощью носимых устройств и предоставление персонализированной обратной связи для поощрения более здорового образа жизни.
Государственные услуги
Правительства могут отслеживать поведение граждан в различных целях: от понимания лояльности режиму до улучшения государственных услуг.
Цепочка поставок
Прогнозирование спроса, оптимизация маршрутов и более эффективное управление запасами.

1.6 Проблемы и опасения

Конфиденциальность
Масштабный сбор и анализ персональных данных вызывает серьезную обеспокоенность относительно конфиденциальности, связанной с использованием и защитой этой информации.
Безопасность
Увеличение объема собираемых данных создает более высокие риски утечек данных и кибератак.

Зависимость

Сильная зависимость системы от технологий и связи может стать проблемой в районах со слаборазвитой инфраструктурой.
Этика
Существуют этические проблемы, связанные с возможностью манипулирования поведением потребителей и риском дискриминации.

1.7 Искусственный интеллект — основополагающая технология Интернета поведения

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) — основополагающая технология Интернета поведения (IoB)

Искусственный интеллект (Artificial Intelligence, AI) — основополагающая технология Интернета поведения (IoB), что позволяет ему отслеживать, анализировать и прогнозировать поведение человека, обрабатывая огромные объемы данных из таких источников, как носимые устройства и датчики Интернета вещей. AI, в частности, машинное и глубокое обучение, извлекает ценную информацию из этих данных, в то время как другие технологии, такие как обработка естественного языка и компьютерное зрение, помогают интерпретировать различные типы поведенческих данных для создания более персонализированного и эффективного опыта.

Как AI обеспечивает IoB

Анализ и интерпретация данных: Алгоритмы AI анализируют огромные наборы данных, собранные IoB, чтобы выявить закономерности, тенденции и корреляции в поведении человека, которые невозможно обнаружить вручную.

Предиктивная аналитика: Используя AI, системы IoB могут прогнозировать будущее поведение на основе прошлых действий, позволяя организациям предвидеть потребности, предпочтения и решения.

Машинное обучение: Этот основной компонент AI позволяет системам обучаться и адаптироваться к поведенческим данным без явного программирования, что со временем делает анализ более сложным.

Глубокое обучение: Глубокое обучение имитирует работу человеческого мозга и использует нейронные сети для выявления более сложных и запутанных закономерностей в данных.

Обработка естественного языка (Natural Language Processing — NLP): NLP интерпретирует текстовые данные из таких источников, как социальные сети и отзывы клиентов, чтобы понять настроения и контекст.

Компьютерное зрение: Эта технология анализирует визуальные данные, такие как выражение лица или язык тела, чтобы обеспечить дополнительные уровни поведенческой информации.

Применение и влияние

Персонализированный опыт: Компании используют IoB и искусственный интеллект для разработки персонализированных маркетинговых кампаний, услуг и контента с учетом поведения индивидуальных пользователей.

Повышение эффективности: IoB может помочь оптимизировать операции и повысить производительность за счет автоматизации на основе прогнозной аналитики, например оптимизации распределения ресурсов или управления потреблением энергии.

Конфиденциальность и безопасность: Сбор огромных объемов персональных поведенческих данных вызывает серьезную обеспокоенность по поводу конфиденциальности, безопасности данных и возможности их неправомерного использования.
Манипуляция: Существует риск того, что IoB может быть использован для манипулирования потребителями или их эксплуатации, а не просто для того, чтобы направлять их к более правильному выбору.
Справедливость и предвзятость: Алгоритмы AI необходимо проверять, чтобы убедиться, что они не способствуют сохранению или созданию предвзятости, которая может привести к дискриминационным результатам.
Прозрачность: Для построения доверия решающее значение имеют четкие политики в отношении того, какие данные собираются, почему они собираются и кем передаются.

II Появление новой парадигмы, сотканной из замысловатого переплетения данных, идей и поведения — Интернета поведения (IoB)

2.1 Представьте себе особенный мир. Появление новой парадигмы

В научно-фантастическом кинофильме 2002 года от Стивена Спилберга «Гаттака» передовые разработки позволяют правоохранительным органам выявлять планы злоумышленников, останавливать правонарушения и задерживать потенциальных преступников еще до того, как они успеют действовать. Но что, если подобное развитие событий — вовсе не фантазия, а реальность, к которой мы приближаемся с головокружительной скоростью благодаря развитию анализа интернет-активности?

Представьте себе особенный мир

Представьте себе мир, где цифровая среда не только понимает наши потребности, но и предсказывает наши желания и действия. Добро пожаловать в эпоху Интернета поведения (IoB), где данные выходят за рамки простой информации и превращаются в динамическую силу, формирующую наш опыт, решения и взаимодействия.

Появление новой парадигмы

В постоянно меняющемся ландшафте технологий концепция Интернета вещей (IoT) стала общеупотребимым термином. Но в последние годы появилась новая парадигма, сотканная из замысловатого переплетения данных, идей и поведения — Интернет поведения (IoB). Эта смена парадигмы выходит за рамки подключения устройств; она проникает в сферу человеческого взаимодействия, анализируя и используя поведенческие данные для формирования нашего цифрового опыта, улучшения процесса принятия решений и влияния на то, как мы взаимодействуем с миром.

От адаптации рекламы на основе нашего поведения в сети до оптимизации наших рабочих процессов способами, которые мы никогда не считали возможными, IoB переопределяет то, как технологии понимают поведение человека и влияют на него.

2.2 Определение понятий интернета вещей и интернета поведения. Понимание Интернета поведения (IoB)

Определение понятия интернета вещей
Интернет вещей (IoT) — это область, объединяющая различные компоненты, такие как Интернет, датчики и процессоры, для разработки системы, способной обрабатывать данные, получаемые от узловых устройств, для мониторинга и управления окружающей средой. Учитывая миллиарды устройств IoT, развернутых по всему миру, недостатка в данных, очевидно, нет. Однако огромный объем данных, генерируемых устройствами IoT, не обрабатывался для понимания человеческого поведения, что открыло путь к развитию в виде Интернета поведений.

Определение понятия интернета поведения

Интернет поведения (IoB) — это концепция, объединяющая лучшие достижения в области анализа данных, поведенческого анализа и технологий с психологией человека. Благодаря этому объединению система способна предсказывать поведение человека, извлекать ценную информацию из имеющихся данных и даже влиять на него, основываясь на действиях и интересах людей, собранных в ходе их взаимодействия. Организации, продающие товары или услуги, могут влиять на наше поведение, используя целевой контент, подобранный специально для конкретного человека с учетом его предпочтений и характера взаимодействия.

Интернет поведения (IoB) — это название технологической экосистемы, которая объединяет данные, устройства и психологию для отслеживания, прогнозирования и даже влияния на ваши действия. Сегодня он влияет на все: от персонализированной рекламы и мониторинга рабочего места до здравоохранения и образования.

.

Сбор информации осуществляется подобно тому, как это происходит в сфере Интернета вещей. В то время как большая часть приборов Интернета вещей кажется ориентированной на сбор данных с сенсоров и иных связанных устройств, они также фиксируют сведения о совершенных операциях, географические координаты для установления связи между локациями и предпочтениями пользователей, историю просмотров веб-страниц и файлы cookie, активность в социальных медиа для определения профиля каждого человека, а также прочих действий в сети, отображающих индивидуальное поведение.
Данные, собранные из всех этих источников, затем обрабатываются различными способами, чтобы понять, какие данные необходимо генерировать для конкретного человека. Например, если устройство фиксирует случаи повышенного взаимодействия человека с продуктовыми магазинами, в его ленте могут появляться таргетированные объявления или предложения, связанные с различными предложениями и скидками на продукты. И это лишь одна из множества возможностей.

Понимание Интернета поведения (IoB)
Интернет поведения (IoB) — это взаимосвязанная экосистема, в которой данные собираются из различных источников, включая устройства, приложения, социальные сети и многое другое, для получения информации о поведении человека. Это поведение охватывает широкий спектр: от потребительских предпочтений и покупательских привычек до социальных взаимодействий и даже эмоциональных состояний. В отличие от своего предшественника, Интернета вещей (IoT), который фокусируется на объединении устройств и объектов, IoB ориентирован на понимание поведения человека и использование этих знаний для персонализации и улучшения пользовательского опыта.
Интернет поведения (IoB) — это практика сбора и анализа данных о поведении людей для влияния на их действия. Представьте себе сочетание психологии и технологий: когда вы просматриваете веб-сайты, используете смарт-устройства или общаетесь в социальных сетях, вы оставляете после себя цифровые подсказки. К ним относятся, помимо прочего, поисковые запросы, покупки и продолжительность чтения.

Системы IoB связывают устройства посредством таких методов связи, как Bluetooth Low Energy (BLE), что позволяет им обмениваться информацией в режиме реального времени. Эти сети передают данные на мощные облачные платформы, такие как Amazon Web Services или Microsoft Azure, где они хранятся и анализируются с помощью искусственного интеллекта (Artificial Intelligence — AI). Чтобы защитить ваши данные, эти соединения часто шифруются с использованием протоколов безопасности, таких как Transport Layer Security (TLS), что помогает сохранить конфиденциальность вашей информации во время ее передачи или хранения.

Извлекая данные из различных источников, таких как телефоны, приложения и носимые устройства, и анализируя их в масштабе, IoB может выявлять закономерности и прогнозировать мотивацию людей. Эти данные затем используютсяs: компаниями — для адаптации услуг и маркетинга, правительствами — для формирования государственной политики, а работодателями — для отслеживания производительности.

2.3 Как IoB развивается на основе Интернета вещей (IoT). Сбор и интеграция данных

Как IoB развивается на основе Интернета вещей (IoT)
Интернет вещей (IoT) — это сеть подключенных физических устройств, таких как умные часы, домашние помощники или геотеги, которые собирают ваши данные. IoB делает шаг вперед, используя эти данные для понимания вашего поведения и потенциального влияния на него. Например, если ваш фитнес-трекер заметит, что вы больше тренируетесь по выходным, но склонны плотно перекусывать по понедельникам, компания может использовать эти данные для отправки вам таргетированной рекламы о здоровом образе жизни. Другими словами, Интернет поведения использует данные Интернета вещей, искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения для определения поведенческих моделей и повышения релевантности отображаемого для вас контента.

Сбор и интеграция данных
В основе Интернета вещей лежат сбор и интеграция данных. Распространение интеллектуальных устройств, носимых устройств и цифровых платформ привело к созданию обширной сети точек данных. Агрегирование и анализ этих точек данных позволяет выявить закономерности, корреляции и тенденции, которые дают ценную информацию об индивидуальном и коллективном поведении.
С появлением передовых инструментов анализа данных и искусственного интеллекта организации могут использовать эти данные для создания комплексных профилей пользователей. Эти профили, сформированные на основе данных, собранных в различных точках контакта, позволяют компаниям понимать предпочтения клиентов и прогнозировать их будущие действия. Это, в свою очередь, способствует таргетированному маркетингу, созданию персонализированных рекомендаций и улучшению качества обслуживания клиентов.

2.4 Ключевые технологии, лежащие в основе IoB. Роль искусственного интеллекта и машинного обучения в Интернете поведения. Как IoB отслеживает вас и влияет на вас

Ключевые технологии, лежащие в основе IoB
Интернет поведения (IoB) не существовал бы без сочетания передовых технологий, работающих в единстве. Все начинается со сбора данных, который осуществляется с помощью датчиков, приложений, смарт-устройств и вашей общей онлайн-активности. Протоколы связи, такие как Wi-Fi и BLE, позволяют устройствам эффективно обмениваться этими данными.