Главная особенность интернета поведения (Internet of Behaviors) в том, что он может анализировать человеческие действия с помощью технологий и – самое главное – заметить закономерности в поведении людей. Получив эту информацию, становится возможным оказывать влияние на пользователей и предлагать им по-настоящему персонализированный опыт. Но как это работает? Чем интернет поведения отличается от других технологий?
В статье далее мы ответим на эти вопросы, рассмотрим его эволюцию с момента появления интернета вещей, объясним механизмы и рассмотрим реальные примеры и проблемы, которые он несет с собой.
Что значит интернет поведения?
Смысл понятия интернета поведения заключается в его способности собирать, анализировать и использовать поведенческие данные для формирования будущих действий человека. Интернет поведения использует технологии, анализ данных и поведенческую психологию, чтобы лучше понять действия пользователей, которые фиксируются в ходе цифрового взаимодействия. Изучив эти данные, компании могут узнать, что нравится их клиентам и почему. Это помогает создавать еще более актуальные для клиентов продукты и услуги.
А что означает интернет поведения на практике? Предприятия, например, могут использовать интернет поведения для разработки более эффективных маркетинговых стратегий и более точно прогнозировать потребительские тенденции. Правительства и государственные учреждения могут использовать его для улучшения качества своих услуг, повышения безопасности и поощрения социально одобряемого поведения. Для частных лиц это может привести к более индивидуальному и эффективному взаимодействию с технологиями, хотя в этом случае становятся особенно актуальными вопросы о конфиденциальности и безопасности данных (о них – позже).
Концепция интернета поведения, по сути, создает цикл обратной связи, в рамках которого собираются и анализируются данные о поведении, чтобы в будущем повлиять действия пользователей. Этот цикл приносит пользу как организациям, так и потребителям, так как способствует более персонализированному и эффективному взаимодействию в различных областях.
Эволюция от интернета вещей к интернету поведения
Переход от интернета вещей (IoT) к интернету поведения (IoB) выходит за рамки одних лишь устройств. Интернет вещей заложил основу, объединив миллиарды устройств, от смартфонов и носимых устройств до систем "умного дома" и промышленных датчиков. Далее интернет вещей собирает данные с этих устройств и фокусируется на понимании человеческого поведения и возможности повлиять на него с помощью данных.
По мере расширения экосистемы интернета вещей объем генерируемых данных рос в геометрической прогрессии. Эти данные позволили получить беспрецедентное представление о том, как используются устройства и как они взаимодействуют друг с другом. Однако реальная ценность появилась, когда организации начали интерпретировать эти данные, чтобы понять как они отражают поведение человека.
Это открытие подтолкнуло развитие интернета поведения. Применяя принципы анализа данных и поведенческой науки к данным, собираемым устройствами интернета вещей, организации могут глубже понять модели поведения пользователей. По сути, это переход внимания с устройств к людям. А конечная цель состоит в том, чтобы понять людей, их поведение, а затем иметь возможность влиять на них.
К примеру, интеллектуальные термостаты собирают данные о настройках температуры, но они также могут интернета поведения для прогнозирования регулировки температуры в зависимости от режима дня владельцев. Это делает термостаты более энергоэффективными и удобными для людей, которые их используют. Аналогичным образом, в здравоохранении носимые устройства отслеживают показатели жизнедеятельности, и интернет поведения может анализировать эти данные, чтобы способствовать более здоровому образу жизни и предоставлять по-настоящему персонализированную обратную связь и рекомендации.
Как работает IoB
Принцип работы интернета поведения можно разделить на несколько компонентов: сбор данных, их анализ, получение информации о поведении и использование этой информации.
Сбор данных
В основе интернета поведения лежит сбор огромных объемов данных из различных источников:
- Устройства интернета вещей. Датчики и интеллектуальные устройства собирают данные о физической активности, условиях окружающей среды и использовании устройств.
- Взаимодействие с пользователем. Включает в себя цифровые следы от посещений веб-сайтов, использования приложений, взаимодействия в социальных сетях и так далее.
- Данные о транзакциях. Информация о покупках, использовании услуг и других действиях, позволяющая получить представление о привычках и предпочтениях потребителей.
- Биометрические данные. Носимые устройства собирают информацию о состоянии здоровья и физической форме (частота сердечных сокращений, режим сна, физическая активность и другое).
Этот процесс сбора данных происходит непрерывно, часто в режиме реального времени.
Анализ данных
После сбора данных они обрабатываются и анализируются с использованием передовых алгоритмов и средств машинного обучения:
- Предварительная обработка данных включает в себя очистку и систематизацию информации для устранения ошибок и несоответствий.
- Распознавание образов направлено на выявление тенденций, корреляций или аномалий в поведении и предпочтениях.
- Прогнозная аналитика использует исторические данные для прогнозирования будущих действий.
Искусственный интеллект помогает в анализе данных, позволяет обрабатывать большие массивы данных и выявляет закономерности, которые трудно увидеть человеку.
Поведенческие исследования
После анализа данных, компаниям остается их верно интерпретировать, ведь нужно выяснить не только, что делает потребитель, но и почему. Обычно для таких исследований используют:
- Поведенческую сегментацию. Пользователи могут быть сгруппированы по общему поведению или чертам характера.
- Персонализация. Опыт, контент и услуги могут быть адаптированы к индивидуальным предпочтениям.
- Прогнозирование поведения. Предвосхищение будущих действий помогает заранее учитывать потребности пользователей.
Например, стриминговая платформа видео может анализировать историю просмотров, чтобы предлагать контент, соответствующий предпочтениям пользователя.
Влияние на поведение
Конечная цель интернета поведения – влиять на действия людей таким образом, чтобы это приносило пользу как пользователю, так и компании. Для этого используются:
- Поведенческие стимулы. Ненавязчивые подсказки или предложения, побуждающие к желаемым действиям, например, напоминания о выполнении какого-то действия или уведомления о специальных предложениях.
- Механизмы обратной связи. Предоставление пользователям информации об их собственном поведении для повышения сознательности и мотивации к переменам.
- Стимулы и вознаграждения. Предоставление скидок или вознаграждений за определенное поведение, например, баллы лояльности за частые покупки.
На этом завершающем этапе компании могут создать цикл анализа и создания влияния, который усилит желаемое поведение и улучшит лояльность пользователей.
Технологические компоненты интернета поведения
Внедрение интернета вещей происходит с использованием конкретных технологий, которые облегчают сбор, анализ и принятие решений.
Искусственный интеллект и машинное обучение
Искусственный интеллект и машинное обучение занимают центральное место в рамках интернета поведения:
- Продвинутая аналитика позволяет обрабатывать огромные массивы данных, выявлять закономерности и генерировать полезные гипотезы.
- Технология обработки естественного языка (NLP) интерпретирует текст и речь, позволяет быстро анализировать взаимодействия в социальных сетях и отзывы клиентов.
- Компьютерное зрение обрабатывает визуальные данные из изображений и видео, использует такие технологии, как распознавание лиц и отслеживание поведения.
Поскольку модели машинного обучения анализируют все больше данных, они очень быстро становятся более точными и эффективными в прогнозировании поведения человека.
Интеграция с Big Data
Технологии больших данных (Big Data) обрабатывают обширные и разнообразные наборы данных, создаваемые системами интернета поведения. Они обрабатывают данные с устройств интернета вещей, датчиков и цифровых взаимодействий и преобразуют их в структурированный формат. Вот как это работает:
- Управление объемами данных. Хранение и управление большими массивами данных, полученными из нескольких источников.
- Высокоскоростная обработка. Использование распределенных вычислений для быстрой обработки данных, что позволяет проводить анализ и получать информацию в режиме реального времени.
- Разнообразная обработка данных. Поддержка различных типов данных, включая структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные.
Платформы облачных вычислений и распределенные базы данных предоставляют необходимую инфраструктуру для хранения и обработки больших объемов данных в рамках интернета поведения.
Использование датчиков и устройств интернета вещей
Для сбора данных в интернете поведения использются устройства интернета вещей.
Носимые устройства, к примеру фитнес-трекеры и смарт-часы, собирают информацию о физической активности, показателях здоровья и местоположении. Умная бытовая техника, включая термостаты, системы освещения и камеры безопасности, отслеживает действия и предпочтения домочадцев. В промышленных условиях датчики следят за работой оборудования и активностью персонала.
Все эти устройства позволяют совмещать сбор информации с повседневной жизнью и промышленными операциями и обеспечивают постоянный поток данных для интернета поведения.
Примеры применения интернета поведения
Области применения интернета поведения практически не ограничены.
В сфере здравоохранения интернет поведения отслеживает их поведение людей для поддержания и поощрения здоровых привычек. Например, пациент с сахарным диабетом, использующий интеллектуальный глюкометр, может контролировать уровень сахара в крови в режиме реального времени, а данные передаются непосредственно его врачам. Это позволяет им быстро вносить изменения в планы лечения и давать индивидуальные рекомендации. Фитнес-приложения – тоже хороший пример. Они отслеживают физическую активность и отправляют пользователям напоминания или мотивирующие сообщения. Это помогает им придерживаться режима тренировок и улучшать общее состояние здоровья.
В сфере продаж интернет поведения позволяет компаниям изучать покупательские привычки, разрабатывать более персонализированные маркетинговые стратегии и улучшать качество услуг. Например, сеть супермаркетов может анализировать данные программы лояльности, чтобы понять историю индивидуальных покупок. Если покупатель регулярно покупает органические продукты, магазин может предлагать ему индивидуальные скидки или рекламные акции на аналогичные товары. Компании также могут отслеживать, как покупатели перемещаются по их магазинам, чтобы сделать процесс совершения покупок более удобным и увеличить продажи.
Транспортный сектор также стать эффективнее от использования интернета поведения. Он может изучать поведение водителей, чтобы повысить безопасность, оптимизировать маршруты и сократить расход топлива. Страховые компании, например, используют телематические устройства для сбора данных о привычках вождения и предлагают страхование, основанное на поведении пользователей. Водители, которые придерживаются безопасной скорости и осторожно тормозят, могут воспользоваться более низкими страховыми взносами. Этот подход в целом способствует более безопасному поведению на дорогах и дает водителям обратную связь для дальнейшего совершенствования их привычек.
В сфере образования интернет поведения отслеживает вовлеченность учащихся и выявляет области, где требуется дополнительная поддержка. Например, платформы онлайн-обучения могут отслеживать время, затрачиваемое учащимися на изучение модулей, темы, к которым они возвращаются, и результаты тестов. Если учащийся испытывает трудности с определенным предметом, платформа может предложить дополнительные ресурсы или уведомить преподавателей для оказания помощи. Такой индивидуальный подход позволяет учащимся более эффективно осваивать программу.
Поведенческий интернет также полезен для общественной безопасности, поскольку он может помочь правоохранительным органам прогнозировать и предотвращать преступления. Отслеживая социальные сети, власти могут выявлять проблемы или будущие правонарушения. Кроме того, камеры с искусственным интеллектом могут обнаруживать подозрительное поведение в режиме реального времени, а значит, можно вовремя на него отреагировать. В результате это сэкономит ресурсы правоохранительных органов и в целом улучшит общественную безопасность.
Этические проблемы интернета поведения
Как вы заметили, у интернета поведения есть много преимуществ, но есть и обратная сторона, связанная этической стороной технологии.
Вопросы конфиденциальности
Крупномасштабный сбор персональных данных создает серьезные проблемы с конфиденциальностью. Многие пользователи могут испытывать беспокойство по поводу объема собираемой информации и того, как она используется. Чтобы устранить эту проблему, организации должны использовать прозрачные методы сбора данных и получать информированное согласие со стороны пользователей. Также организации должны соблюдать правила защиты данных и принимать достаточные меры для защиты информации пользователей.
Безопасность данных
Защита огромных объемов данных, используемых в интернете поведения, необходимо для предотвращения взломов и несанкционированного доступа. Тут необходимы надежные меры кибербезопасности, включая шифрование, контроль доступа и регулярные оценки безопасности. Утечка данных может вызвать серьезные проблемы для компаний, в том числе финансовые и юридические.
Этические последствия
Когда организации пытаются влиять на действия людей, возникает риск манипулирования и потери людьми своей автономности. Хотя финальной целью может быть достижение положительных изменений, но превышение и ограничение индивидуальных свобод создает серьезные этические проблемы. Ошибки в собранных данных или алгоритмах могут еще больше усложнить ситуацию и привести к несправедливому отношению или дискриминации. Поэтому компаниям необходимы четкие принципы работы и их контроль, чтобы интернет поведения использовался с уважением к правам людей и способствовал справедливости.
Заключение
Интернет поведения – это взгляд под другим углом на поведение человека. Компании использующие эту систему, могут создавать более персонализированные, эффективные предложения для конкретных людей. Этот переход от анализа данных, ориентированного на устройства, к анализу данных, ориентированному на людей, вероятно, окажет глубокое влияние на многие отрасли – от здравоохранения и розничной торговли до образования и общественной безопасности.
Когда когда компании начинают использовать этот инструмент, им стоит убедиться, что они ответственно подходят к его использованию – интернет поведения иногда поднимает проблемные вопросы, связанные с конфиденциальностью, безопасностью данных и этикой. Если организации хотят извлечь из интернета поведения максимальную пользу, им необходимо сосредоточиться на прозрачности, ответственности и справедливости в том, как они собирают, анализируют и используют данные.
По мере того как интернет поведения все больше становится частью нашей повседневной жизни, это будет оказывать все большее влияние на всех нас. Но будущее интернета поведения заключается не только в сборе и использовании релевантных данных. Важно то, сможем ли мы использовать эту информацию для создания более счастливого общества.