Lankytojų srautų skaičiavimas be kamerų

Taip. Lankytojų srautų skaičiavimas be kamerų įmanomas: pastate jau veikiantys Wi-Fi prieigos taškai gali suskaičiuoti lankytojus be kameros. Jie užfiksuoja telefonų siunčiamus signalus, paverčia juos skaičiais ir srautais ir išsaugo tik apibendrintą statistiką. Niekas nefotografuojamas ir niekas neidentifikuojamas. Ten, kur prie durų reikia tikslaus skaičiaus, galima naudoti LiDAR, kuriam kameros taip pat nereikia.

Trumpai

• Esami Wi-Fi prieigos taškai gali skaičiuoti lankytojus visame pastate be kameros, o aprėptis siekia visur, kur siekia tinklas.
• Telefonų signalai tampa skaičiais, buvimo trukme ir keliais tarp zonų; lieka tik apibendrinta statistika.
• LiDAR prie durų pateikia tikslų skaičių be kameros ir be vaizdo.
• Skaičiai kalibruojami pagal rankinio skaičiavimo sesijas, todėl apibendrintu lygmeniu jie patikimi.
• Ar reikia poveikio duomenų apsaugai vertinimo (PDAV), sprendžia Jūsų duomenų apsaugos pareigūnas arba atitikties skyrius.

Ar galime skaičiuoti lankytojus salėje ir prie durų be kamerų?

Taip, ir darbą pasidalija du metodai. Wi-Fi skaičiavimas per pastate jau esančius prieigos taškus aprėpia visą salę ir pateikia lankytojų skaičius, buvimo trukmę ir kelius tarp zonų. LiDAR skirtas durims, kur svarbus tikslus skaičius, ir matuoja lazerio impulsais, todėl jokio vaizdo nėra.

Optinių skaitiklių įrengimas prie kiekvieno įėjimo, zonų ribos, eskalatoriaus ir lifto holo reikalauja projekto planavimo, kabelių ir nuolatinės įrangos priežiūros. Wi-Fi skaičiavimas veikia su prieigos taškais, kuriuos ryšiui jau prižiūri pastato valdytojai ar IT skyrius, todėl aprėptis siekia visur, kur siekia tinklas, ir daugumoje pastatų lubose nereikia jokios naujos įrangos.

Prekybos centras su dešimtimis prieigos taškų penkiuose aukštuose gauna zonų analizę visuose penkiuose, kur kas daugiau, nei parodytų vien lankytojų skaičius prie pagrindinių durų. Muziejams ir kultūros įstaigoms ar viešojo transporto mazgams toks detalumas paprastai pasiekiamas be kabelių tiesimo projekto, o gaunami duomenys yra išsamesni, nes skaičiuojama visame pastate. Nereikia teisinti papildomos kameros prieš leidimus išduodančią instituciją ar nukreipti jos į eilę.

Ką Wi-Fi prieigos taškai užfiksuoja iš telefono?

Telefonas su įjungtu Wi-Fi siunčia probe request signalus: trumpas užklausas, ar netoliese yra žinomas tinklas. Prieigos taškai, kurių veikimo zonoje yra telefonas, jas užfiksuoja. Anksčiau kiekviena užklausa turėjo unikalų aparatinės įrangos identifikatorių, MAC adresą, kuris iš principo leido atpažinti tą patį konkretų įrenginį skirtingu metu ir skirtingose vietose.

Apple 2014 m. iOS 8 sistemoje įdiegė atsitiktinius MAC adresus; Android tai padarė nuo 8 versijos.

Dabar įrenginiai siunčia probe request signalus su atsitiktiniais MAC adresais, kurie laikui bėgant keičiasi ir kiekvienam tinklui skiriasi, o ne su pastoviu aparatinės įrangos ID, todėl pastovus adresas nebelydi įrenginio laike. Skaičiavimo sistemos privatumas vis tiek priklauso nuo to, ką sistema vėliau daro su signalais.

Kas lieka apdorojus signalus?

Lankytojų srautų skaičiavimas per Wi-Fi anonimizuoja signalus jau surinkimo metu. Probe request signalai apdorojami į skaičius ir srautų statistiką, o pirminiai signalų duomenys nesaugomi. Lieka tik apibendrinti duomenys: kiek įrenginių zonoje užfiksuota per tam tikrą valandą, kokia vidutinė buvimo trukmė, kuriuo keliu per erdvę eita dažniausiai. Jokia duomenų bazės eilutė neatitinka asmens.

Bendrąjį duomenų apsaugos reglamentą (BDAR, angl. GDPR) atitinkančiai lankytojų srautų analizės sistemai, veikiančiai Wi-Fi pagrindu, lankytojų sutikimo nereikia. Sutikimas taikomas tada, kai tvarkomi asmens duomenys, o šis metodas jų netvarko. Dėl to jis yra ir vienintelis Europoje lankytojų srautų skaičiavimo metodas, kurį patvirtino viena iš duomenų apsaugos priežiūros institucijų.

Kaip žinoti, kad skaičiai teisingi?

Sistema niekada nemato atskirų žmonių, todėl skaičiams patikrinti remiasi kalibravimu. Iš Wi-Fi signalų gauti skaičiai tikrinami pagal rankinio skaičiavimo sesijas: per zoną praeina žinomas žmonių skaičius, ir sistemos įvertis pakoreguojamas, kad jį atitiktų. Kalibravimas taip pat atsižvelgia į dalį lankytojų, turinčių įrenginį su Wi-Fi, o ši dalis skiriasi pagal vietą ir laiką. Kiti metodai palyginti puslapyje kaip skaičiuoti lankytojus.

Apibendrintu lygmeniu tikslumas didelis, o būtent šio lygmens reikia operatyviniams ir strateginiams sprendimams. Prekybininkui reikia žinoti, ar šeštadienį atėjo 2 000 ar 4 000 žmonių, ir tam nereikia surašyti kiekvieno asmens. Kalibravimas taip pat leidžia palyginti skaičius tarp vietų ir sezonų, o būtent toks palyginamumas lemia, ko vertas lankytojų srautų palyginimas. Šis skaičius yra ir vardiklis, kurio kasa pateikti negali: palyginus su pardavimais, jis duoda konversijos rodiklį, paaiškinantį, kodėl lankytojų srautas ir pardavimai pasakoja skirtingas istorijas.

Atsitiktiniai MAC adresai, šiandien įprasti šiuolaikiniuose įrenginiuose, tvarkomi algoritmų lygmeniu, negrįžtant prie pastovių identifikatorių, todėl statistiniai rezultatai išlieka patikimi.

Ką apima Wi-Fi skaičiavimo duomenų apsaugos vertinimas?

Organizacijoms, kurioms taikomas BDAR, PDAV lankytojų srautų skaičiavimui yra formalus žingsnis, kuriuo technologija įvertinama prieš ją įdiegiant. Ar jo reikia ir ką jis turi apimti, sprendžia Jūsų duomenų apsaugos pareigūnas arba atitikties skyrius. Metodas nesukuria jokių specialių kategorijų duomenų, jam nereikia sutikimo mechanizmo ir nelieka duomenų subjektų teisių, kurias reikėtų administruoti. Klausimai, kuriuos paprastai užduoda duomenų apsaugos pareigūnas, pateikti tame puslapyje.

Ką pasakys darbuotojai ir jų profesinė sąjunga?

Matavimas anoniminis. Wi-Fi skaičiavimas nesukuria jokių asmens duomenų, todėl rezultatuose neįmanoma išskirti nė vieno žmogaus, nei darbuotojo, nei lankytojo, ir niekas nesekamas laike. Darbuotojai ir jų atstovai mato apibendrintą statistiką apie erdvę: kiek žmonių buvo, kur ir kada, bet niekada kas.

Kas keičiasi lankytojams, kai kameros nėra?

Kameromis pagrįstos sistemos gali tai, ko Wi-Fi skaičiavimas negali: atskirti suaugusiuosius nuo vaikų, labai tiksliai suskaičiuoti žmones vaizde, o kai kuriose konfigūracijose atpažinti pakartotinius lankytojus. Būtent dėl šių galimybių kyla ir visuomenės nepasitenkinimas. Veido atpažinimas, susietas su mažmeninės prekybos analize, sulaukė reguliuotojų dėmesio visoje Europoje, o net ten, kur kameros veidų neatpažįsta, lankytojai viešose erdvėse vis dažniau jas pastebi ir klausinėja. Matoma kamera gali atrodyti kaip vaizdo stebėjimas, net jei ji tik skaičiuoja, o ši trintis kainuoja lankytojų patirtimi, darbuotojų laiku ir kartais žiniasklaidos dėmesiu.

Wi-Fi skaičiavimas nenukreipia į lankytojus jokios kameros ir nefiksuoja jų vaizdo. Tai svarbiausia ten, kur pasitikėjimas yra apsilankymo dalis: kultūros įstaigose, viešajame transporte ir sveikatos priežiūros įstaigose. Vis svarbiau tai tampa ir mažmeninėje prekyboje, nes sprendimai, rinktis lankytojų srautų skaitiklį ar analizės platformą, vertinami vis atidžiau.

Kai prie durų reikia tikslaus skaičiaus, o objektyvas nepageidaujamas, lankytojų srautų skaičiavimas LiDAR pateikia tikslų skaičių visai be kameros. Jis matuoja judėjimą akims saugiais lazerio šviesos impulsais ir žmones rodo kaip taškų grupes 3D erdvėje. Joks vaizdas niekada nesukuriamas, todėl nėra ko saugoti, suliejinti ar maskuoti.

Šaltiniai

• Apple (2014). iOS Security (white paper, October 2014). https://www.apple.com/mx/privacy/docs/iOS_Security_Guide_Oct_2014.pdf
• Android Open Source Project. Implement MAC randomization. https://source.android.com/docs/core/connect/wifi-mac-randomization
• Martin, J., Mayberry, T., Donahue, C., Foppe, L., Brown, L., Riggins, C., Rye, E. C., & Brown, D. (2017). A study of MAC address randomization in mobile devices and when it fails. Proceedings on Privacy Enhancing Technologies, 2017(4), 365–383. https://doi.org/10.1515/popets-2017-0054
• European Data Protection Board (2020). Guidelines 3/2019 on processing of personal data through video devices, version 2.0. https://www.edpb.europa.eu/documents/guideline/guidelines-32019-on-processing-of-personal-data-through-video-devices_en
• European Parliament and Council of the European Union (2016). Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation), Recital 26 and Article 35. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj