Overleven in de personal information economy (4/6)

Alle consumenten, in Nederland en daarbuiten, laten een groeiende digitaal spoor achter in de duizelingwekkende grote databanken van het bedrijfsleven. En we worden omringd door een wolk van klantprofielen. Op basis daarvan worden we gelabeld, gestuurd, verleid en beoordeeld. Dit raakt niet alleen onze privacy. Deze klantprofielen bepalen of we worden bediend en tegen welke prijs en zijn dus direct van invloed hoe we ons kunnen handhaven in de informatiemaatschappij. Een serie. Vandaag deel 4: sorry, u komt er niet meer in.

De verzameling van gegevens, het volgen op internet en daarbuiten, het ligt dus gevoelig. Het klinkt inderdaad soms eng als je ziet hoeveel bedrijven van ons weten. We denken autonome mensen te zijn, mediawijs, modern. We laten ons niet makkelijk verleiden en sturen. Toch? Maar blijkbaar worden we aan alle kanten gemanipuleerd en hebben we dat vaak niet door. Is dat erg? Ja en nee. Eerst waarom dat niet erg is.

We moeten niet vergeten dat sprake is van een simpele uitruil. Onze persoonsgegevens in ruil voor gratis of goedkopere diensten. Je denkt er niet meer bij na, maar is het niet verbazingwekkend dat zoveel sites, diensten en content op internet gratis zijn (ook deze site)? Je kunt honderden foto’s kwijt op flickr en het kost je niets. Je mag je e-mailbak op hotmail tot de nok vullen op kosten van Microsoft. Je kunt twee computers met Syncplicity synchroon laten lopen. Voor niets. Wil je een spreadsheet maken of een boek schrijven? Doe het met google docs en de prijs is nul euro. De beste kranten en tijdschriften ter wereld zetten hun verhalen online. In ruil doorvoor willen ze graag weten wie je bent, zodat ze meer geld verdienen met hun advertenties. Lijkt mij best een goede deal.

We hebben thuis Netflix, een online videowinkel met een indrukwekkend groot aanbod van Hollywood- en arthousefilms, documentaires en series. Voor een vast bedrag per maand mag je continu drie dvd’s in bezit hebben. Je houdt ze zolang je wilt en als je er eentje gekeken hebt, stuur je ‘m gratis terug. Een dag later krijg je de volgende film van je online wensenlijst toegestuurd. En voor dat bedrag kun je ook nog onbeperkt streamen uit een aanbod van meer dan 10.000 titels. Netflix houdt bij wat we kijken en vraagt ons iedere keer de film te beoordelen. Een algoritme is continu voor ons aan de slag om met nuttige suggesties voor andere titels te komen. Vind je Eternal sunshine of the spotless mind goed? Dan zal Adaptation je waarschijnlijk ook bevallen, zegt Netflix. Je komt zo op films die je normaal gesproken niet snel vindt. En toegegeven, Netflix kan erg goed onze smaak inschatten. Wat een gemak. Het bespaart me uren ronddolen in de videotheek. Netflix verkoopt mijn gegevens niet door. Dus prima. Ze mogen alles van me weten.

Dorspswinkel

De dorpswinkel van vroeger, waar de winkelier al zijn klanten door en door kende en persoonlijk kon bedienen, is voorbij. Met geautomatiseerde analyses kunnen bedrijven grote hoeveelheden mensen snel en redelijk persoonlijk kunnen bedienen. Wachttijden voor diensten worden korter. En je wordt minder afgeleid door allerlei ruis. Je hoeft niet meer naar autoreclames te kijken als je in een klein appartementje woont in de Jordaan en daar niet in geïnteresseerd bent. Het is toch handig als een bedrijf of site je herkent zodra je de echte of virtuele drempel overstapt? Rabiate privacyvoorvechters klagen vaak over het datastofzuigen van bedrijven. Maar laten we eerlijk zijn: we willen zelf dat ze het doen. Het maakt ons leven een stuk prettiger, goedkoper en flexibeler.

En beslissingen die op data zijn gebaseerd, kunnen ook veel eerlijker zijn. Als de bank mij afwijst, is het niet omdat de bankemployee een probleem heeft met mijn kleren, huidskleur of accent. Als mij een creditcard wordt geweigerd, is de kans groot dat ik te weinig verdien. De bank neemt zijn verantwoordelijkheid (al is die sinds kort wettelijk bepaald) dat ik geen onverstandige kredietkeuzes kan maken. Op het eerste gezicht is een algoritme een neutraal instrument.

Maar dan moet de informatie wel kloppen. De voorbeelden van foutieve informatie liggen voor het oprapen. Iedereen doorstaat geregeld vreselijke muzak in de wacht van een callcenter om fouten bij bedrijven te herstellen. Sommigen zijn relatief onschuldig zoals een verkeerd adres. Een mevrouw die een meneer moet zijn. Tokmetziz, Dokmetzis, Tok met zis, Stokmetzis, Tokelemetzis, Tokmedsis, Dokmetsis, Tokmet en zelfs Amsterdam, terwijl het Tokmetzis moet zijn. De verouderde informatie op adresniveau in de databanken van Experian.

Nu zijn dat vaak kleine foutjes, maar dit filmpje toont hoe ver het kan gaan.

Of dan dit voorbeeld, afkomstig van Jan-Willem Heuver die bij het College Bescherming Persoonsgegevens werkt. ,,Een handelsinformatiebureau dat een opdracht ontvangt om een verhaalsrapportage te maken over de heer X, zal dit feit registeren in zijn database. Niet het feit of de heer X een schuld had, maar het feit dat een verhaalsrapportage is gevraagd is voldoende om opgenomen te worden in een database als ‘negatieve betalingservaring’. Dit gegeven blijft jaren daarna een rol spelen. Ook als de schuldeiser later erkent dat de vordering onterecht was, betekent dit nog niet automatisch dat dit door de schuldeiser of door het incassobureau wordt doorgegeven aan het handelsinformatiebureau. Daarnaast wordt het feit dat iemand een paar keer in een korte tijdspanne een abonnement voor een mobiele telefoon heeft aangevraagd soms al gezien als een indicatie voor slecht betalingsgedrag. Blijkbaar is er een statistisch verband tussen het vaak aanvragen van een abonnement en wanbetaling, maar toch kunnen ook veel bonafide klanten op deze wijze een minder fraai ‘profiel’ krijgen.

Volgens Wil Wurtz van de CRM Association zijn betrouwbaarheid en kwaliteit van de gegevens en wiskundige modellen de achilleshiel van het profileren. ,,Je kan nog zo’n goede analyse doen, maar als de informatie niet klopt, heb je er niets aan. Er is wetgeving over financiële verslaglegging van je bedrijf. Maar er is geen wetgeving die zegt dat als je gegevens vasthoudt van klanten, dat die gegevens kloppend moeten zijn. Op basis van verkeerde informatie worden vaak verkeerde beslissingen genomen. Dat is echt een ondergeschoven kind in het denken van bedrijven.’’

Zelftwijfel

Volgens Wurtz mogen bedrijven wel wat meer zelftwijfel tonen. ,,We zijn continu bezig conclusies te trekken op basis van allemaal oordelen en vooroordelen. Bedrijven doen dat steeds meer in relatie tot hun klanten. Maar waar is het harde bewijs? Is het statistisch verband wel sterk genoeg? Op basis waarvan baseer je je oordeel? Hoe terecht is de conclusie die ik eraan verbind? Vaak maakt men gebruik van impliciete conclusies. Als een bedrijf kan aantonen dat op basis van een profiel er een hele grote kans is dat iemand teveel gaat kosten en daarom vragen wij bijvoorbeeld een hogere premie. Als er geen speld tussen te krijgen is, dan heb je daar weinig verweer tegen. Stap één is om dat met elkaar helder te hebben en daar staan we nog maar aan het begin van om dat bewijsbaar en transparant te maken.’’

Vervelender wordt het als er een beslissing wordt genomen en een bedrijf kan niet uitleggen waarom. Een hypotheek die om onduidelijke redenen is geweigerd. Later blijkt dat je in een Vogelaarwijk woont en sommige banken daar geen zaken willen doen. De aanname is dat ze een groter risico lopen om in die wijk een hypotheek te verstrekken. Wie een paar jaar lang antidepressiva heeft geslikt, kan problemen krijgen bij het vinden van een nieuwe zorgverzekering. Verzekeraars hebben alleen een acceptatieplicht voor de basisverzekering, voor de aanvullende verzekering mogen ze een medische verklaring vragen van nieuwe klanten. Op basis daarvan kunnen ze ervoor kiezen bepaalde behandelingen niet te vergoeden of een hogere premie te vragen. Dat gebeurt steeds vaker. De aanname is dat iemand die in het verleden antidepressiva heeft geslikt, een hoger risico vormt op kosten voortkomend uit psychologische aandoeningen.

Wiskundige molen

De meeste banken halen bij iedere aanvraag voor een lening, creditcard en hypotheek de gegevens door een wiskundige molen. Wie wil weten waarom zijn creditcard is afgewezen, krijgt waarschijnlijk een antwoord in de trant van ‘uw score is te laag’, of ‘de computer zegt het’. Bedrijven die van profileringssoftware gebruik maken, kúnnen vaak geen transparantie bieden in hoe een beslissing tot stand komt. Een bank verdient zijn geld met het juist inschatten van risico’s. Zakenbank Goldman Sachs staat daarom aan de top van de financiële piramide. Een bank zal dus niet geneigd zijn het algoritme vrij te geven op basis waarvan hij risico’s selecteert. Als je dat algoritme al zou begrijpen. Dat maakt verzet tegen een beslissing erg moeilijk: het is een ongelijke strijd van een klant tegen een rijtje wiskundige tekens.

Ook als het gaat om anonimiteit beloven bedrijven vaak meer dan ze kunnen waarmaken. Veel bedrijven zeggen dat ze informatie ontdoen van namen, adressen of andere identificeerbare data. Dat gebeurt bijvoorbeeld met gezondheidsinformatie (zie hoofdstuk over zorg). Verschillende onderzoeken in de VS hebben echter uitgewezen dat absolute anonimiteit niet bestaat. Zeker naar mate meer informatie wordt bewaard is het vaak mogelijk om geanonimiseerde informatie met behulp van andere gegevensbestanden weer aan een identiteit te koppelen. De Universiteit van Texas kreeg in 2009 bijvoorbeeld bijna een half miljoen anonieme profielen van Netflix-klanten. Door die profielen te koppelen aan informatie op een populaire filmwebsite, http://www.imdb.com, wisten ze de anonieme profielen aan een persoon te hangen. Ze konden bijvoorbeeld zien dat sommige kijkers een nogal politiek incorrecte of gewelddadige film zeer positief hadden beoordeeld. Daarnaast is het mijn ervaring als journalist dat niemand onvindbaar is. Als je een voornaam hebt en een gedeelte van een e-mailadres, dan kun je iedereen binnen een half uur achterhalen: naam, adres, telefoonnummer, wat hij voor zijn huis heeft betaald.

Auto in de prak

Zeker nu informatie niet meer gewist wordt, liggen op steeds meer plekken profielen te wachten tot ze gekoppeld kunnen worden om zo een compleet beeld te schetsen. Waar dit toe leidt, is in de VS beter zichtbaar dan hier. Een vriend van mij heeft ruim tien jaar geleden een keer een auto in de prak gereden. In Amerika is informatie over verkeersovertredingen publiek en de verzekeraars maken daar dankbaar gebruik van. Zij werken met een puntensysteem. Iedere keer als een x aantal overtredingen wordt begaan, gaat de premie omhoog. Die vriend van mij rijdt wel eens te hard, maar voor de rest is hij een redelijk nette chauffeur. Toch betaalt hij ruim honderd dollar meer dan nodig is, vanwege dat ongeluk. De verzekeraar vergeet niets.

Journaliste Karin Spaink heeft op haar site een fraai overzicht van lekkende databanken en stuntelige websitebeheerders die complete klantenbestanden online zetten. Dan hebben we het nog niet eens over alle laptops en usb-sticks die kwijtraken. Beveiliging van gegevens blijft een probleem en hoe meer er bewaard wordt, hoe meer men kwijt lijkt te raken. In de VS zijn in de meeste staten bedrijven wettelijk verplicht hun klanten in te lichten als ze informatie over hen kwijtraken. In Nederland en Europa is die discussie eindelijk op gang gekomen.

Een ander gevolg, waarvan we nog weinig weten, zijn de bredere maatschappelijke gevolgen van het profileren. Wat betekent het om mensen onder te brengen in groepen en ze verschillend te behandelen? Af en toe zien we dat mensen op basis van profiel- of categoriekenmerken worden behandeld. Wie bijvoorbeeld op postcode 3035 AM (het Oude Noorden, Rotterdam) woont zal de afgelopen jaren aanmerkelijk meer moeite hebben gehad een hypotheek te krijgen dan iemand die op postcode 3581 BB (Maliesingel, Utrecht) leeft. Geregeld blijkt dat zogenoemde Vogelaarwijken – ik blijf toch liever spreken van achterbuurten – slechter bediend worden door bedrijven, op basis van het profiel van die wijk. Wordt het dan niet moeilijker gemaakt – of misschien wel steeds moeilijker – voor een achterbuurt om zichzelf aan de haren uit het moeras te trekken?

Maar ook voor andere burgers kan er een sluipend nadeel zitten aan de flexibele en persoonlijke attentie van bedrijven. Nicholas Negroponte, een Amerikaanse mediagoeroe, waarschuwt al jaren voor de opkomst van de zogenoemde ‘Daily Me’. Consumenten kunnen in toenemende mate hun eigen mediakanalen vormgeven en krijgen alleen nog maar nieuws dat in hun straatje past. Hoe kom je dan nog in aanraking met andere denkbeelden? Het valt me al op dat in de VS de media erg gepolariseerd zijn. Conservatieven hebben hun eigen kanalen, zoals Fox News en hun eigen tijdschriften (the Atlantic), blogs (Drudge Report), etc. Progressieven idem (MSNBC, The Nation/New Yorker, Huffington Post). Tussen de twee groepen gaapt een onoverbrugbaar gat, ze lijken in een verschillende realiteit te leven. Daarnaast wordt in New York geexperimenteerd met gebiedsgerichte tv-reclame. Het overwegend arme The Bronx krijgt bijvoorbeeld andere reclame te zien dan de rijke voorstad Westchester. Dat hier allerlei haken en ogen aan zitten, voelen we wel aan. Maar wat voor invloed dit in de praktijk zal hebben, moet nog blijken.

Determinisme

Eens in een slechte categorie, altijd in een slechte categorie? Soms denk ik wel eens dat al dit meten, registreren en profileren te eerlijk is. Zijn het altijd dezelfde groepen en mensen die buiten de omhelzing van bedrijven vallen? Als we de financiële sector bezien, is het duidelijk dat een aantal aanbieders, zonder al te veel scrupules de zogenoemde ‘downmarket’ bedienen. Ik noem DSB met zijn ‘goedkope kredieten’. We weten inmiddels allemaal wel dat die klanten niet echt goed af waren. Er vindt wel onderzoek naar plaats naar discriminerende en stigmatiserende effecten van profileren, maar zover ik weet zijn daar nog geen resultaten van bekend.

Er wordt wel veel onderzoek gedaan naar prijsdifferentiatie, dus dat je mensen verschillende prijzen rekent voor hetzelfde product. Dit fenomeen is zo oud als geld. Wie in New York woont betaalt meer voor zijn pak ontbijtgranen dan iemand die in Buffalo woont. Ontbijtgranen nemen veel schapruimte in beslag en de grondprijs in New York is veel hoger dan in Buffalo. Dus rekent de super dat door. Experian heeft in Italië onderzoek gedaan naar ‘risk based pricing and beyond’. ,,Het gebruik van risk based pricing maakt het mogelijk om iedere individuele klant een scherp tarief te bieden aan de hand van een persoonlijk risicoprofiel.’’ Het wordt ook wel Customer Value Management (CVM) genoemd. Op dit moment worden dit soort modellen nog vooral in de financiële sector toegepast, maar ook de retailsector – de warenhuizen, winkels, etc. – begint de waarde van prijsdifferentiatie te zien.

We zijn waar we leven. We zijn wat we kopen. We zijn waar we naartoe surfen. We zijn waar we naar kijken en hoelang we dat doen. We zijn vooral ook wat we waren. En we zijn al wat we zullen worden, al weten we dat zelf nog niet. Dat heeft veel grotere gevolgen dan voor onze privacy of waardigheid alleen. Het raakt onze portemonnee. Misschien betalen we teveel omdat ons risico- of klantprofiel dat voorschrijft. Of misschien betalen we te veel, juist omdat we een te goede klant zijn en ons risico- of klantprofiel vertelt dat we toch wel zullen betalen. Misschien missen we belangrijke levenskansen, omdat diezelfde techniek wordt gebruikt door bedrijven die ons essentiële diensten verlenen, zoals zorgverzekeringen, transport, krediet, of informatieverstrekking. We worden continu in een sorteermachine gegooid en het is maar hopen dat we aan het einde in een beetje gunstige categorie vallen.

Sorry, u komt er niet meer in

In de personal information economy dreigt de machtsverhouding te verschuiven van consumenten naar bedrijven. Bedrijven wentelen hun risico’s af op individuele klanten. Sorry, u komt er niet meer in. Probeer het maar bij een concurrent. Als die er tenminste is en niet hetzelfde beleid voert. Bedrijven hebben hun mond vol transparantie, maar echte transparantie ontbreekt vaak. Daar zit niet per se kwade wil achter. Geen manager met een beetje geweten wil ‘probleemgevallen’ op anderen afschuiven, of zich er makkelijk vanaf maken. Maar bij bedrijven keert het uiteindelijk terug op één ding: winst. Sociaal verantwoord ondernemen is toch een beetje een luxe, hoe nobel en gemeend managers dit concept omarmen.

Overmorgen deel 5: een symbiotische relatie.