Przełomowy krok naukowców UPWr w kierunku ochrony prywatności danych lokalizacyjnych

Dane o lokalizacji urządzeń mobilnych dają potencjalnie ogromne pole do różnorodnych zastosowań. Wyzwaniem wciąż pozostaje jednak ochrona prywatności. Rozwiązanie tego problemu zaproponowali niedawno naukowcy z Instytutu Geodezji i Geoinformatyki Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu.

Porównanie zagęszczenia ludności w wybranym momencie na obszarze stanu Nowy Jork obliczonego z danych generowanych (lewy panel) i prawdziwych (prawy panel). Autorka: Barbara Kasieczka

Powszechność wszelkiego rodzaju urządzeń mobilnych rodzi nieograniczone możliwości w tworzeniu inteligentnych rozwiązań. Przykładowo, lokalizacja smartfonów informuje, gdzie i kiedy jego użytkownik się znajdował, co pozwala na symulacje scenariuszy rozprzestrzeniania się chorób zakaźnych, tworzenie efektywnych planów kryzysowych lub szybkie przewidywanie tworzących się zatorów drogowych. Te rozwiązania, choć przełomowe, często spotykają się z krytyką związaną z ochroną danych osobowych. Ochrona prywatności i regulacje prawne uniemożliwiają powszechne stosowanie takich danych w tworzeniu innowacyjnych rozwiązań.

Ochrona prywatności kosztem potencjału danych lub też odwrotnie – poświęcanie prywatności na potrzeby tworzenia nowych rozwiązań – wkrótce powinniśmy pożegnać się z takimi dylematami. Udowadniają to naukowcy z Uniwersytetu Przyrodniczego we Wrocławiu we współpracy z University of Auckland w swoim najnowszym artykule opublikowanym w czasopiśmie „Computers, Environment and Urban Systems”.

Prezentowane przez nich rozwiązanie dostarcza danych o lokalizacji ludności o pełnym potencjale, które może być wykorzystane w dowolnej dziedzinie, jednocześnie chroniąc prywatność populacji. Pomysł opiera się na generacji sztucznych trajektorii ruchu, których cechy są zbliżone do danych oryginalnych wykorzystywanych do kalibracji modelu generującego dane. W ten sposób sztuczne trajektorie nie pokrywają się z prawdziwym ruchem populacji, a dostarczają tych samych informacji.

Opracowany model, nazwany WHO-WHERE-WHEN (3W), jest jednocześnie modelem mobilności ludzi, który w trakcie kalibracji tworzy obraz mobilności danego obszaru, dzięki czemu możliwe jest także generowanie hipotetycznych scenariuszy. Ocenić można na przykład wpływ budowy nowego osiedla na przedmieściu dużych ośrodków urbanistycznych na powstawanie zatorów drogowych. W porównaniu do najlepszych rozwiązań w tej dziedzinie model 3W uzyskał o 35% lepszą dokładność w replikacji charakterystyki trajektorii ruchu, jednocześnie zwiększając elastyczność rozwiązania i zakres odzwierciedlanych cech mobilności populacji.

Konflikt pomiędzy internetem rzeczy a ochroną prywatności jest największą siłą hamującą dalszy rozwój wielu dziedzin. W ocenie naukowców z UPWr model 3W ma szansę rozwiązać ten problem, tworząc powszechny dostęp do danych lokalizacyjnych. Tym samym otworzy nowy rynek usług opartych na mobilności, w którym możliwość udziału nie będzie ograniczona niedostępnością danych, wyrównując szanse korporacji, średnich i małych firm oraz jednostek naukowych.

Artykuł „Population mobility modelling for mobility data simulation” autorstwa Kamila Smolaka, Witolda Rohma, Krzysztofa Knopa oraz Katarzyny Siły-Nowickiej dostępny jest pod adresem https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2020.101526.

Źródło: IGiG UPWr, JK