Klantenprofielen: De onzichtbare hand van het internet

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingChapterpeer-review

    Abstract

    Data zijn de nieuwe grondstof van de informatiesamenleving. Er is tegenwoordig een 'monsterlijke hoeveelheid data' beschikbaar die tegen geringe kosten kunnen worden opgeslagen en razendsnel kunnen worden doorzocht. Deze data zijn niet alleen door klanten verstrekte gegevens maar vooral ook door webgebruikers gelekte gegevens (surf- en klikgedrag). Om in die data lawine het bos nog door de bomen te zien zijn inmiddels computertechnieken ontwikkeld die patronen in deze data zichtbaar maken. Deze technieken worden aangeduid met de term data mining. De gevonden patronen worden ook wel 'profielen' genoemd .
    In dit hoofdstuk zullen wij nader ingaan op de manier waarop deze profielen tot stand komen en hoe ze worden gebruikt. Van belang is daarbij om te onderscheiden tussen individuele profielen die voortkomen uit het samenvoegen van allerlei gegevens over een bepaald persoon en groepsprofielen die voortkomen uit data mining operaties die het mogelijk mogen patronen te herkennen die we met het blote oog niet kunnen zien. Vervolgens geven we aan hoe met name deze groepsprofielen worden toegepast in het bedrijfsleven, met welke motieven, en tot welke onwenselijke gevolgen dit in een rechtsstaat kan hebben. Ten slotte bekijken we nog kort welke juridische en technische instrumenten nodig zijn om de onwenselijke gevolgen enigszins te mitigeren.
    Original languageDutch
    Title of host publicationDatabases. Over ICT-beloftes, informatiehonger en digitale autonomie
    EditorsG. Munnichs, M. Schuijff, M. Besters
    PublisherRathenau Instituut
    Pages64-72
    Number of pages9
    ISBN (Print)978-90-77364-33-8
    Publication statusPublished - 17 Nov 2010

    Bibliographical note

    G. Munnichs, M. Schuijff, M. Besters

    Keywords

    • privacy
    • data protection
    • internet profiling
    • profiling
    • databases
    • internet
    • web profiling
    • data mining

    Cite this