นักวิจัยของ Stanford ทำการศึกษาและพบว่าจากการวิเคราะห์ข้อมูล metadata ของการใช้โทรศัพท์ของคนคนหนึ่ง อาจบอกข้อมูลส่วนตัวที่ไม่เกี่่ยวกับพฤติกรรมการใช้โทรศัพท์ อาทิ ข้อมูลเกี่ยวกับสุขภาพ, สถานะทางการเงิน ฯลฯ โดยใช้การเชื่อมโยงความสัมพันธ์ที่ระบุได้จากข้อมูล metadata หลายด้านเข้าด้วยกัน

ก่อนจะอธิบายเรื่องการวิเคราะห์ของทีมวิจัย พึงรู้ก่อนว่าข้อมูล metadata นั้นคือ "ข้อมูลที่เอาไว้ใช้อธิบายลักษณะของข้อมูลหลักอีกชุดหนึ่ง" ในที่นี้ metadata ของการใช้โทรศัพท์นั้นก็จะเป็นเรื่องของข้อมูลที่เกียวกับการใช้โทรศัพท์ไม่ว่าจะเป็นการโทรหรือการรับ-ส่งข้อความ ไม่ว่าจะเป็นหมายเลขโทรศัพท์ที่โทรเข้า-ออก, ระยะเวลาสนทนาแต่ละครั้ง, จำนวนครั้งที่มีสายโทรเข้า-โทรออก, หมายเลขที่มีการรับ-ส่ง SMS, จำนวนครั้งที่มีการรับ-ส่ง SMS เป็นต้น แต่ทั้งนี้ metadata ไม่ใช่ข้อมูลส่วนที่เป็นเนื้อหาของการสื่อสารโดยตรง นั่นคือผู้ที่เข้าถึงข้อมูล metadata ของการใช้โทรศัพท์นี้จะไม่ได้ยินเสียงการสนทนา, ไม่รู้ว่าการสนทนามีคำพูดอย่างไรบ้าง, ไม่รู้ว่าข้อความที่ถูกส่งผ่าน SMS นั้นมีใจความอย่างไร

ด้วยลักษณะอย่างที่กล่าวมา การดูแลข้อมูล metadata เท่าที่ผ่านมาของกฎหมายจึงไม่เข้มงวดนัก ผิดกับการบันทึกและเข้ารหัสข้อมูลส่วนที่เป็นเนื้อหาของการสื่อสารที่จะได้รับการปกป้องอย่างรัดกุม หน่วยงานรัฐเองสามารถเข้าถึงข้อมูล metadata ได้โดยง่าย (กรณีของสหรัฐอเมริกาเอง สามารถขอข้อมูลพวกนี้ได้โดยไม่ต้องใช้หมายศาล)

แต่ก่อนหน้านี้ใครจะคิดว่าแค่เพียงวิเคราะห์ข้อมูล metadata ของการใช้โทรศัพท์แล้วจะสามารถบอกได้ว่า ใครคนไหนที่มีปืนไรเฟิลเก็บไว้ที่บ้าน หรือบอกว่าใครคนใดที่มีอาการหัวใจเต้นผิดจังหวะ? หรือถึงแม้บางคนคิดว่าการรวบรวมข้อมูลแวดล้อมแบบนี้ก็พอจะเดาข้อมูลส่วนตัวของบุคคลคนหนึ่งได้ แต่นั่นดูเหมือนต้องใช้คนทำงานและกินเวลามาก ซึ่งก็คงไม่คิดว่าจะมีใครที่มีเวลามานั่งส่องข้อมูลพวกนี้ได้ตลอดเวลา

แต่งานวิจัยของ Stanford ชิ้นนี้จะช่วยกระตุกต่อมสติให้ระวังเรื่องข้อมูลเหล่านี้ขึ้นมาอีกระดับ

สำหรับงานวิจัยของ Stanford นี้ ทีมวิจัยได้พัฒนาแอพสำหรับสมาร์ทโฟน Android ขึ้นมาเพื่อเอาไว้ใช้เก็บข้อมูล metadata ของโทรศัพท์แต่ละเครื่อง พวกเขาได้อาสาสมัครกว่า 800 คนที่ยินยอมติดตั้งแอพของทีมวิจัยเพื่อให้เก็บข้อมูล metadata ดังที่ว่า และจากการรวบรวมข้อมูลดังกล่าว พวกเขาได้ข้อมูลเกี่ยวกับการโทรมากกว่า 250,000 ครั้ง และการรับ-ส่งข้อความ SMS อีกกว่า 1.2 ล้านข้อความ

หลังจากรวบรวมข้อมูลได้มากพอแล้ว ขั้นถัดมาคือการจัดระเบียบข้อมูลเหล่านั้นเพื่อให้นำไปวิเคราะห์ต่อได้สะดวกยิ่งขึ้น พวกเขาใช้ระบบอัตโนมัติแบบพื้นๆ ร่วมกับใช้คนจัดการข้อมูล metadata เพื่อศึกษาใน 2 ประเด็น

• สำหรับคนคนหนึ่งแล้ว พวกเขาติดต่อกับคนอื่นๆ กี่คน ติดต่อมากเพียงใดจึงเรียกว่ามีความสัมพันธ์แบบมีนัย
• ด้วยข้อมูล metadata เท่าที่มี จะสามารถระบุข้อมูลส่วนบุคคลของเจ้าของโทรศัพท์รายหนึ่งได้มากน้อยเพียงใด

การศึกษาของทีมวิจัยใช้การเชื่อมโยงข้อมูลการโทรศัพท์ติดต่อบริษัทห้างร้านภาคธุรกิจ (ซึ่งข้อมูลเปิดเผยชัดว่าเจ้าของหมายเลขโทรศัพท์นี้ประกอบธุรกิจขายอะไร ให้บริการอะไร) มาปะติดปะต่อจนสามารถอนุมานข้อมูลส่วนตัวของผู้ที่ติดต่อบริษัทห้างร้านนั้นได้

ตัวอย่างเช่น เมื่อพบว่าเจ้าของหมายเลขโทรศัพท์รายหนึ่งโทรติดต่อกับร้านขายปืนซึ่งเป็นตัวแทนจำหน่ายรายใหญ่ของผู้ผลิตปืนไรเฟิลยี่ห้อหนึ่ง ประกอบกับข้อมูลการโทรติดต่อศูนย์บริการลูกค้าออนไลน์ของบริษัทปืนดังกล่าว ก็จะคาดเดาได้ว่าเจ้าของเบอร์โทรศัพท์ที่กำลังถูกพิจารณานั้นมีปืนไรเฟิลอยู่ในครอบครอง

หรือหากวิเคราะห์การใช้โทรศัพท์ของใครสักคนแล้วพบว่าเขาโทรศัพท์หาร้านขายยาและหทัยแพทย์อยู่บ่อยครั้ง ซ้ำยังมีประวัติโทรเข้าหาหมายเลขบริการลูกค้าของบริษัทผลิตเครื่องกระตุ้นคลื่นไฟฟ้าหัวใจ เช่นนี้แล้วก็ไม่ยากที่จะเข้าใจได้ว่าเจ้าของหมายเลขที่กำลังถูกวิเคราะห์นั้นมีอาการหัวใจเต้นผิดจังหวะ

ที่ยกตัวอย่างมานั้นดูจะไม่ใช่เรื่องแปลกใหม่กับการปะติดปะต่อข้อมูลเพื่อหาความเชื่อมโยงกัน ไม่ต้องถึงขนาดเป็นนักสืบหรือยอดนักวิเคราะห์ก็พอจะคิดอนุมานลักษณะนี้ได้ ยิ่งลองคิดว่าเราสามารถใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์เข้ามาช่วยกลั่นกรองและจัดระเบียบข้อมูลได้ และยิ่งหากหาความสัมพันธ์ระดับ 2 ต่อ (two-hop) เช่น มีบันทึกระบุว่า A โทรไปหา B และ B ก็มีการติดต่อกับ C เช่นนี้แล้วก็จะสามารถเอาข้อมูลห่างๆ ของ C มาวิเคราะห์เรื่องข้อมูลเฉพาะตัวของ A ได้ด้วย

ทีมวิจัยคาดว่าหน่วยงานอย่าง NSA ซึ่งเข้าถึงข้อมูล metadata ของโทรศัพท์ทั้งหมดในสหรัฐอเมริกาได้อย่างสบายนั้น หากต้องการตรวจสอบเจ้าของหมายเลขโทรศัพท์คนหนึ่งแล้ว จะสามารถสแกนหาความเชื่อมโยงไปยังเบอร์โทรศัพท์อื่นๆ ที่มีความสัมพันธ์ระดับ 2 ต่อได้มากถึง 25,000 หมายเลข ด้วยข้อมูลมากขนาดนั้นน่าสนใจว่า NSA จะสามารถวิเคราะห์เรื่องส่วนตัวของบุคคลดังกล่าวได้มากขนาดไหน

ทีมวิจัยคาดหวังว่าการค้นพบว่าข้อมูล metadata เหล่านี้มีความอ่อนไหวกว่าที่เคยเข้าใจกัน จะทำให้หน่วยงานที่เกี่ยวข้องทั้งภาครัฐและผู้ประกอบการภาคเอกชนได้เพิ่มความระมัดระวังและปรับเปลี่ยนนโยบายการเก็บและเผยแพร่ข้อมูลเหล่านี้อย่างเหมาะสม

ที่มา - Stanford News