Hur en Google Street View-bild av ditt hus förutsäger din risk för en bilolycka

En skärmdump av Googles satellitkarta Google kartor

Google Street View har blivit ett förvånansvärt användbart sätt att lära sig om världen utan att kliva in i den. Människor använder den för att planera resor, för att utforska semesterdestinationer och för att praktiskt taget förfölja både vänner och fiender.

Men forskare har hittat mer lömska användningsområden. 2017 använde ett team av forskare bilderna för att studera fördelningen av biltyper i USA och använde sedan dessa data för att fastställa landets demografiska sammansättning. Det visar sig att bilen du kör är en förvånansvärt pålitlig proxy för din inkomstnivå, din utbildning, ditt yrke och till och med hur du röstar i val.

Nu har en annan grupp gått ännu längre. Łukasz Kidziński vid Stanford University i Kalifornien och Kinga Kita-Wojciechowska vid University of Warszawa i Polen har använt Street View-bilder av människors hus för att avgöra hur sannolikt det är att de är inblandade i en bilolycka. Det är värdefull information som ett försäkringsbolag kan använda för att sätta premier.

Resultatet väcker viktiga frågor om hur personlig information kan läcka från till synes oskyldiga datamängder och om organisationer bör kunna använda den för kommersiella ändamål.

Försäkringsdata

Forskarnas metod är okomplicerad. De började med en datamängd på 20 000 register över personer som hade tecknat bilförsäkring i Polen mellan 2013 och 2015. Dessa valdes slumpmässigt ut från databasen för ett hemligt försäkringsbolag.

Varje post inkluderade försäkringstagarens adress och antalet skadeanspråk han eller hon gjorde under perioden 2013–15. Försäkringsgivaren delade också med sig av sin egen förutsägelse av framtida skadestånd, beräknad med hjälp av dess toppmoderna riskmodell som tar hänsyn till försäkringstagarens postnummer och förarens ålder, kön, skadehistorik och så vidare.

Frågan som Kidziński och Kita-Wojciechowska undersökte är om de kunde göra en mer exakt förutsägelse med hjälp av en Google Street View-bild av försäkringstagarens hus.

För att ta reda på det skrev forskarna in varje försäkringstagares adress i Google Street View och laddade ner en bild av bostaden. De klassificerade denna bostad efter dess typ (villa, radhus, flerfamiljshus, etc.), dess ålder och dess skick. Slutligen, forskarna numrerade denna datamängd för att se hur den korrelerade med sannolikheten att en försäkringstagare skulle göra ett krav.

Resultaten är något av en överraskning. Det visar sig att en försäkringstagares bostad är en förvånansvärt bra prediktor för sannolikheten att han eller hon kommer att göra en skadeanmälan. Vi fann att funktioner som är synliga på en bild av ett hus kan förutsäga risken för bilolyckor, oberoende av klassiskt använda variabler som ålder eller postnummer, säger Kidziński och Kita-Wojciechowska.

När dessa faktorer läggs till försäkringsgivarens toppmoderna riskmodell, förbättrar de dess prediktionsförmåga med 2 %. För att sätta det i perspektiv är försäkringsgivarens modell bättre än en nollmodell med endast 8 % och är baserad på en mycket större datamängd som inkluderar variabler som ålder, kön och skadehistorik.

Så Google Street View-tekniken har potential att förbättra förutsägelsen avsevärt. Och det nuvarande arbetet är bara ett principbevis. Forskarna säger att dess noggrannhet kan förbättras med hjälp av större datamängder och bättre dataanalys.

Informerat samtycke

Forskarnas synsätt väcker ett antal viktiga frågor om hur personuppgifter ska användas. Försäkringstagare i Polen kan bli förvånade när de får reda på att deras hemadresser hade matats in i Google Street View för att få och analysera en bild av deras bostad.

En intressant fråga är om de gav informerat samtycke till denna aktivitet och om ett försäkringsbolag kan använda data på detta sätt, med tanke på Europas strikta dataskyddslagar. Det samtycke som kunderna ger företaget att lagra deras adresser betyder inte nödvändigtvis ett samtycke till att lagra information om utseendet på deras hus, säger Kidziński och Kita-Wojciechowska.

Och tillvägagångssättet kan öppna en Pandoras låda med dataanalys. Om försäkringsbolagen kan dra nytta av det, varför inte andra företag? Försäkringsbranschen kan snabbt följas av bankerna, eftersom det finns ett bevisat samband mellan försäkringsriskmodeller och kreditriskpoäng, säger Kidziński och Kita-Wojciechowska.

Förmågan att samla in, analysera och utnyttja information har ökat dramatiskt de senaste åren. Denna förmåga har överträffat de flesta människors förståelse för vad som är möjligt med deras data, och den har definitivt överträffat den hastighet med vilken lagstiftning kan antas för att kontrollera den.

Naturligtvis är Google inte det enda företaget som samlar in bilder på gatunivå. Sådan praxis väcker dock farhågor om integriteten för data som lagras i offentligt tillgänglig Google Street View, Microsofts Bing Maps Streetside, Mapillary eller motsvarande privatägda datamängder som CycloMedia, säger Kidziński och Kita-Wojciechowska.

Den här typen av arbete kommer sannolikt att väcka frågan om dessa företag överhuvudtaget ska kunna samla in och lagra dessa bilder. I Tyskland, där integritet är en viktig fråga i den offentliga debatten, är Google redan förbjudet att samla in Street View-bilder. Det kanske inte är sista platsen att införa ett sådant förbud.

Ref: arxiv.org/abs/1904.05270 : Google Street View-bild av ett hus förutspår risken för bilolyckor för dess invånare

Dölj