מתווכי נתונים אישיים - מקורות מידע לנתונים אישיים ומסחר אפשרי

מתווכי נתונים אישיים הם חברות המספקות מידע אישי על אנשים. הם יכולים לאסוף מידע זה ממגוון מקורות, כולל:

• רשומות ציבוריות, כגון רישומי בית משפט, רישומי משרד הרישום האוכלוסין וההגירה, ורישומי מס.

• מידע מקוון, כגון נתוני גלישה, נתוני רשתות חברתיות, ונתוני רכישות מקוונות.

• מידע שנאסף ישירות מהנבדקים, כגון נתוני סקרים או נתוני שאלונים.

מתווכי נתונים אישיים מספקים מידע זה ללקוחותיהם, אשר יכולים להיות חברות, ארגונים, או אפילו אנשים פרטיים. לקוחות אלו משתמשים במידע זה למגוון מטרות, כולל:

• שיווק ממוקד

• ניתוח עסקי

• ביצוע בדיקות נאותות

• ניהול סיכונים

המסחר בנתונים אישיים הוא תעשייה גדולה ומשתנה. שווי השוק העולמי של תעשייה זו מוערך בכ-200 מיליארד דולר. להלן כמה מקורות מידע עיקריים לנתונים אישיים שיכולים להיות מוצעים למסחר על ידי מתווכי נתונים אישיים:

• נתוני זיהוי: נתונים אלה כוללים שם, כתובת, מספר טלפון, כתובת דואר אלקטרוני, מספר תעודת זהות, תאריך לידה, ונתונים אחרים המאפשרים זיהוי של אדם.

• נתוני דמוגרפיים: נתונים אלה כוללים מידע על גיל, מין, מוצא, השכלה, הכנסה, ונתונים אחרים המאפיינים קבוצות אוכלוסייה.

• נתוני התנהגות: נתונים אלה כוללים מידע על הרגלי קניות, הרגלי גלישה, הרגלי צפייה, ונתונים אחרים המאפיינים את האופן שבו אנשים צורכים מוצרים ושירותים.

המסחר בנתונים אישיים נתון לביקורת רבה. יש הטוענים כי מסחר זה פוגע בפרטיות של אנשים, וכי הוא יכול לשמש לרעה למטרות כגון שיווק פולשני או אפליה. עם זאת, יש גם הטוענים כי המסחר בנתונים אישיים הוא כלי בעל ערך רב לחברות ולארגונים. הם טוענים כי מידע זה יכול לשמש כדי לשפר את השירותים ללקוחות, לפתח מוצרים חדשים, ולקבל החלטות עסקיות מושכלות יותר. בסופו של דבר, השאלה האם המסחר בנתונים אישיים הוא דבר חיובי או שלילי היא שאלה מורכבת. ישנם יתרונות וחסרונות רבים לענף זה, וחשוב לשקול את כל הצדדים לפני קבלת החלטה.

נתוני אדם יכולים לשמש למגוון רחב של יישומים, כולל:

• שיווק ממוקד: חברות משתמשות בנתוני אדם כדי להציג פרסומות רלוונטיות יותר לאנשים פרטיים. לדוגמה, חברה שמוכרת נעליים יכולה להציג פרסומות לנעליים לגברים בגילאי 25-35 שגרו באזור תל אביב.

• ניתוח עסקי: חברות משתמשות בנתוני אדם כדי ללמוד על הלקוחות שלהן ולקבל החלטות עסקיות מושכלות יותר. לדוגמה, חברה יכולה להשתמש בנתוני רכישות כדי לזהות מוצרים שהלקוחות שלה אוהבים, או כדי לחזות את הביקוש למוצרים חדשים.

• ביצוע בדיקות נאותות: ארגונים משתמשים בנתוני אדם כדי לבדוק את נאותותם של עסקים או אנשים. לדוגמה, הבנק יכול להשתמש בנתוני אדם כדי לבדוק את ההיסטוריה הפיננסית של לקוח לפני שהוא מעניק לו הלוואה.

• ניהול סיכונים: ארגונים משתמשים בנתוני אדם כדי לנהל סיכונים. לדוגמה, חברת ביטוח יכולה להשתמש בנתוני בריאות כדי לקבוע את דמי הביטוח של לקוח.

להלן כמה יישומים ספציפיים נוספים של נתוני אדם:

• בריאות: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לזהות מחלות, לפתח טיפולים חדשים, ולשפר את איכות החיים של אנשים חולים.

• חינוך: נתוני אדם יכולים לשמש כדי להתאים את החינוך לצרכים של כל תלמיד, ולזהות תלמידים בסיכון.

• בטחון: נתוני אדם יכולים לשמש כדי למנוע פשעים, לזהות פושעים, ולעקוב אחר חשודים.

• ממשל: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לשפר את השירותים הממשלתיים, לקדם צדק חברתי, ולקבל החלטות פוליטיות מושכלות יותר.

כמובן, השימוש בנתוני אדם כרוך גם בחששות אתיים ומשפטיים. ישנם חששות לגבי הפרת הפרטיות, אפליה, והשימוש לרעה במידע. חשוב לשקול את כל הצדדים לפני השימוש בנתוני אדם. להלן כמה מהחששות העיקריים הקשורים לשימוש בנתוני אדם:

• הפרת הפרטיות: נתוני אדם יכולים להיות רגישים מאוד, ולכן חשוב להגן עליהם מפני גישה לא מורשית.

• אפליה: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לתמוך בהחלטות שיכולות להוביל לאפליה, כגון החלטות על אשראי, תעסוקה, או חינוך.

• שימוש לרעה במידע: נתוני אדם יכולים לשמש לרעה למטרות כגון הונאה, טרור, או פגיעה באנשים.

חשוב לנקוט באמצעים כדי להגן על הפרטיות של אנשים ולהבטיח שהנתונים שלהם לא ישמשו לרעה.

הנה עוד כמה יישומים של נתוני אדם:

• אבטחת מידע: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לזהות התקפות סייבר, לפתח אמצעי הגנה חדשים, ולשפר את ההתאוששות מהתקפות.

• קיימות: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לעקוב אחר צריכת משאבים, לזהות הזדמנויות לחיסכון, ולפתח מודלים חדשים של קיימות.

• חינוך: נתוני אדם יכולים לשמש כדי להתאים את החינוך לצרכים של כל תלמיד, לזהות תלמידים בסיכון, ולקדם צדק חברתי.

• ממשל: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לשפר את השירותים הממשלתיים, לקדם צדק חברתי, ולקבל החלטות פוליטיות מושכלות יותר.

• מחקר: נתוני אדם יכולים לשמש כדי ללמוד על ההתנהגות האנושית, לפתח מודלים חדשים של התנהגות, ולקדם את הידע שלנו על העולם.

כמובן, השימוש בנתוני אדם כרוך גם בחששות אתיים ומשפטיים. חשוב לשקול את כל הצדדים לפני השימוש בנתוני אדם. להלן כמה מהחששות העיקריים הקשורים לשימוש בנתוני אדם:

• הפרת הפרטיות: נתוני אדם יכולים להיות רגישים מאוד, ולכן חשוב להגן עליהם מפני גישה לא מורשית.

• אפליה: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לתמוך בהחלטות שיכולות להוביל לאפליה, כגון החלטות על אשראי, תעסוקה, או חינוך.

• שימוש לרעה במידע: נתוני אדם יכולים לשמש לרעה למטרות כגון הונאה, טרור, או פגיעה באנשים.

חשוב לנקוט באמצעים כדי להגן על הפרטיות של אנשים ולהבטיח שהנתונים שלהם לא ישמשו לרעה. להלן כמה דוגמאות ספציפיות ליישומים של נתוני אדם:

• אבטחת מידע: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לזהות התקפות סייבר על ידי מעקב אחר התנהגות חריגה של משתמשים. לדוגמה, אם משתמש מנסה לגשת לחשבון מחשב מרחוק ממקום לא מוכר, זה יכול להיות סימן להתקפה סייבר.

• קיימות: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לעקוב אחר צריכת משאבים על ידי מעקב אחר הרגלי הצריכה של אנשים. לדוגמה, נתוני רכישות יכולים לשמש כדי להעריך את צריכת האנרגיה של אנשים.

• חינוך: נתוני אדם יכולים לשמש כדי להתאים את החינוך לצרכים של כל תלמיד על ידי מעקב אחר הישגיהם והאתגרים שלהם. לדוגמה, נתוני מבחנים יכולים לשמש כדי להעריך את הצרכים של התלמידים.

• ממשל: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לשפר את השירותים הממשלתיים על ידי מעקב אחר השימוש בשירותים אלה. לדוגמה, נתוני שימוש יכולים לשמש כדי להעריך את היעילות של שירותי בריאות.

• מחקר: נתוני אדם יכולים לשמש כדי ללמוד על ההתנהגות האנושית על ידי מעקב אחר התנהגות של אנשים בעולם האמיתי. לדוגמה, נתוני תנועה יכולים לשמש כדי ללמוד על הרגלי התנועה של אנשים.

כמובן, אלו רק כמה דוגמאות ספציפיות ליישומים של נתוני אדם. ישנם יישומים רבים אחרים אפשריים, והשימוש בנתוני אדם צפוי לגדול עוד יותר בשנים הקרובות.

הנה כמה יישומים אפשריים של נתוני אדם על פי שדות מידע בקורות חיים:

• **שם: ניתן להשתמש בשם כדי לזהות אנשים, לקשר אותם לפרטים אחרים, או לקבל מידע עליהם משירותים מקוונים. לדוגמה, ניתן להשתמש בשם כדי למצוא אדם ברשתות החברתיות, או כדי לקבל מידע עליו משירותי בילוש.

• כתובת: ניתן להשתמש בכתובת כדי למצוא אנשים, לשלוח להם דואר, או לקבל מידע עליהם משירותים מקוונים. לדוגמה, ניתן להשתמש בכתובת כדי למצוא את מספר הטלפון של אדם, או כדי לקבל מידע עליו משירותי דואר.

• מספר טלפון: ניתן להשתמש במספר טלפון כדי ליצור קשר עם אנשים, לשלוח להם הודעות, או לקבל מידע עליהם משירותים מקוונים. לדוגמה, ניתן להשתמש במספר טלפון כדי לתאם פגישה עם אדם, או כדי לקבל מידע עליו משירותי חיפוש.

• דואר אלקטרוני: ניתן להשתמש בדואר אלקטרוני כדי ליצור קשר עם אנשים, לשלוח להם הודעות, או לקבל מידע עליהם משירותים מקוונים. לדוגמה, ניתן להשתמש בדואר אלקטרוני כדי להזמין אדם לראיון עבודה, או כדי לקבל מידע עליו משירותי חיפוש.

• השכלה: ניתן להשתמש בהשכלה כדי להעריך את כישורי האדם, את הניסיון שלו, ואת הפוטנציאל שלו. לדוגמה, ניתן להשתמש בהשכלה כדי לבחור מועמדים לעבודה, או כדי לקבל מידע על אדם משירותי חיפוש.

• ניסיון עבודה: ניתן להשתמש בניסיון העבודה כדי להעריך את כישורי האדם, את הניסיון שלו, ואת הפוטנציאל שלו. לדוגמה, ניתן להשתמש בניסיון העבודה כדי לבחור מועמדים לעבודה, או כדי לקבל מידע על אדם משירותי חיפוש.

• כישורים: ניתן להשתמש בכישורים כדי להעריך את יכולות האדם, את הניסיון שלו, ואת הפוטנציאל שלו. לדוגמה, ניתן להשתמש בכישורים כדי לבחור מועמדים לעבודה, או כדי לקבל מידע על אדם משירותי חיפוש.

להלן כמה דוגמאות ספציפיות ליישומים של נתוני אדם על פי שדות מידע בקורות חיים:

• שימוש בשם:

  • לצורך זיהוי של אנשים בשירותים מקוונים

  • לצורך יצירת קשר עם אנשים

  • לצורך איסוף מידע על אנשים

• שימוש בכתובת:

  • לצורך משלוח דואר או חבילות

  • לצורך יצירת קשר עם אנשים

  • לצורך איסוף מידע על אנשים

• שימוש במספר טלפון:

  • לצורך יצירת קשר עם אנשים

  • לצורך שליחת הודעות

  • לצורך איסוף מידע על אנשים

• שימוש בדואר אלקטרוני:

  • לצורך יצירת קשר עם אנשים

  • לצורך שליחת הודעות

  • לצורך איסוף מידע על אנשים

• שימוש בהשכלה:

  • לצורך הערכת כישורים וניסיון

  • לצורך קבלת החלטות על תעסוקה

  • לצורך איסוף מידע על אנשים

• שימוש בניסיון עבודה:

  • לצורך הערכת כישורים וניסיון

  • לצורך קבלת החלטות על תעסוקה

  • לצורך איסוף מידע על אנשים

• שימוש בכישורים:

  • לצורך הערכת יכולות וניסיון

  • לצורך קבלת החלטות על תעסוקה

  • לצורך איסוף מידע על אנשים

חשוב לציין כי השימוש בנתוני אדם על פי שדות מידע בקורות חיים כרוך גם בחששות אתיים ומשפטיים. ישנם חששות לגבי הפרת הפרטיות, אפליה, והשימוש לרעה במידע. חשוב לשקול את כל הצדדים לפני השימוש בנתוני אדם. להלן כמה מהחששות העיקריים הקשורים לשימוש בנתוני אדם על פי שדות מידע בקורות חיים:

• הפרת הפרטיות: נתוני אדם יכולים להיות רגישים מאוד, ולכן חשוב להגן עליהם מפני גישה לא מורשית.

• אפליה: נתוני אדם יכולים לשמש כדי לתמוך בהחלטות שיכולות להוביל לאפליה, כגון החלטות על אשראי, תעסוקה, או חינוך.

• שימוש לרעה במידע: נתוני אדם יכולים לשמש לרעה למטרות כגון הונאה, טרור, או פגיעה באנשים.

חשוב לנקוט באמצעים כדי להגן על הפרטיות של אנשים ולהבטיח שהנתונים שלהם לא ישמשו לרעה. להלן כמה דוגמאות לצעדים שניתן לנקוט כדי להגן על הפרטיות של אנשים בעת שימוש בנתוני אדם על פי שדות מידע בקורות חיים:

• להשתמש רק בנתונים חיוניים: יש להשתמש רק בנתונים הכרחיים לצורך המשימה.

• להגן על הנתונים: יש להשתמש באמצעי אבטחה כדי להגן על הנתונים מפני גישה לא מורשית.

• להיות שקופים לגבי השימוש בנתונים: יש לעדכן את האנשים שנתוניהם נאספים על ידיהם כיצד הנתונים שלהם ישמשו.

על ידי נקיטת צעדים אלו, ניתן לעזור להגן על הפרטיות של אנשים בעת שימוש בנתוני אדם על פי שדות מידע בקורות חיים.

בוודאי, הנה כמה יישומים מעניינים נוספים בשימוש במידע מתוך קורות חיים:

• **פיתוח מודלים למידת מכונה לבחירת מועמדים לעבודה: חברות יכולות להשתמש במידע מתוך קורות חיים כדי לאמן מודלים למידת מכונה שיכולים לזהות מועמדים מתאימים לעבודה. מודלים אלו יכולים להשתמש במידע על השכלה, ניסיון, כישורים, ונתונים אחרים כדי לחשב את הסיכוי שהמועמד יהיה מוצלח בתפקיד.

• **יצירת רשתות חברתיות מקצועיות: חברות יכולות להשתמש במידע מתוך קורות חיים כדי ליצור רשתות חברתיות מקצועיות. רשתות אלו יכולות לאפשר לאנשים להתחבר זה לזה, לשתף מידע וידע, ולמצוא הזדמנויות עבודה.

• **ניתוח הטרנדים בשוק העבודה: חברות יכולות להשתמש במידע מתוך קורות חיים כדי לנתח את הטרנדים בשוק העבודה. ניתוח זה יכול לסייע לחברות להבין מהם הכישורים והניסיון הנדרשים לתפקידים מסוימים, וכיצד השוק העבודה משתנה.

• **פיתוח תוכניות הכשרה ופיתוח מקצועי: חברות יכולות להשתמש במידע מתוך קורות חיים כדי לפתח תוכניות הכשרה ופיתוח מקצועי. תוכניות אלו יכולות לעזור לעובדים לפתח את הכישורים והניסיון הנדרשים כדי להתקדם בתפקידם.

להלן כמה דוגמאות ספציפיות ליישומים אלו:

• פיתוח מודלים למידת מכונה לבחירת מועמדים לעבודה: חברת הייטק יכולה להשתמש במידע מתוך קורות חיים כדי לאמן מודל למידת מכונה שיכול לזהות מועמדים מתאימים לתפקיד של מהנדס תוכנה. המודל יכול להשתמש במידע על השכלה, ניסיון, כישורים טכניים, ונתונים אחרים כדי לחשב את הסיכוי שהמועמד יהיה מוצלח בתפקיד.

• יצירת רשתות חברתיות מקצועיות: חברת שירותים פיננסיים יכולה ליצור רשת חברתית מקצועית המאפשרת לעובדים לחבר זה לזה, לשתף מידע על שוק ההון, ולמצוא הזדמנויות עבודה.

• ניתוח הטרנדים בשוק העבודה: חברת השמה יכולה להשתמש במידע מתוך קורות חיים כדי לנתח את הטרנדים בשוק העבודה. ניתוח זה יכול לסייע לחברה להבין מהם הכישורים והניסיון הנדרשים לתפקידים בתחום ההייטק, וכיצד השוק העבודה משתנה.

• פיתוח תוכניות הכשרה ופיתוח מקצועי: חברת ביטוח יכולה לפתח תוכנית הכשרה ופיתוח מקצועי לעובדים שלה. התוכנית יכולה לעזור לעובדים לפתח את הכישורים הנדרשים כדי להתקדם בתפקידם, כגון כישורי מכירות או כישורי שירות לקוחות.

חשוב לציין כי אלו רק כמה יישומים אפשריים בשימוש במידע מתוך קורות חיים. ככל שהטכנולוגיה מתקדמת, צפויים להיווצר יישומים חדשים ומעניינים יותר.