Raccolta del dato comportamentale e riconoscimento biometrico e nuovi metodi

Da qualche tempo ormai sentiamo parlare di riconoscimento biometrico e questa tecnologia è stata già adottata in alcuni aeroporti per velocizzare le procedure di transito dei passeggeri e dalle banche. I dati biometrici infatti sono dati personali perché consentono l’accertamento dell’identità.

I dispositivi biometrici sono in realtà molto diffusi in quanto li troviamo installati negli smartphone di ultima generazione al fine di abilitare la funzionalità di sblocco tramite il riconoscimento del volto.

Le caratteristiche biometriche possono essere biologiche ma anche comportamentali e possono portare al riconoscimento effettuando il confronto uno a uno. Questa operazione di verifica biometrica è alla base dei servizi che fanno uso dell’identificazione biometrica come strumento di accesso e abilitazione degli stessi.

Ad esempio quando vengono rilevate le impronte digitali si sta effettuando la rilevazione di un tratto biometrico che consente l’identificazione facendo il confronto uno a uno e permette di effettuare esclusioni facendo il confronto uno a molti.
Un altro esempio di tratto biometrico è la voce. La voce infatti è il risultato di una serie di caratteristiche fisiche e anatomiche che ne determinano le qualità.
Il tratto biometrico più ampiamente trattato è sicuramente quello del volto che non può dunque prescindere dall’acquisizione di una immagine.
I sensori biometrici possono essere dunque di vario tipo e con diverse modalità di acquisizione del dato, tuttavia la finalità è comune ed è quella di elaborare una rappresentazione matematica (modello biometrico) delle caratteristiche e dei valori acquisiti.

Quali sono i rischi connessi al riconoscimento biometrico?

Controllo sociale, uso discriminatorio dei dati e falsificazione biometrica sono da considerarsi punti critici e controversi soprattutto quando tali dati sono associati all’erogazione di un servizio.
L’etnia, la forma fisica o lo stato di salute possono ad esempio essere oggetto di un trattamento discriminatorio, o semplicemente portare ad applicare cluster che possono essere reputati discriminatori.
Utilizzare sistemi di riconoscimento biometrico richiede dunque l’adozione di misure di sicurezza specifiche che possano assicurare la temporanea conservazione del dato per le finalità dichiarate e la consapevolezza del trattamento da parte dell’individuo interessato.

Ai fini del permission marketing tale consapevolezza può essere assicurata informando rispetto al trattamento, ma quando le strategie di marketing sono applicate a soggetti non conosciuti o non consapevoli è importante adottare strategie di raccolta del dato comportamentale e visivo che siano assolutamente compatibili con la normativa sulla GDPR.

Nuovi metodi di raccolta del dato comportamentale

Fra le tecniche di raccolta del dato non biometrico annoveriamo la computer graphic e la computer vision che, attraverso la raccolta di campioni di colore o informazioni comportamentali temporanee riescono ad elaborare un modello matematico non biometrico. Tale modello dunque, in un confronto uno ad uno non consente di ricondurre all’individuo quando è fuori dal contesto specifico della raccolta dati o quando presenta una minima variazione del dato.

Parliamo per questo motivo di dati aggregati che dipendono in maniera specifica dalle circostanze temporali e ambientali.

Per fare un esempio concreto un soggetto che entra in un negozio con maglietta rossa e jeans è considerato come un soggetto diverso se viene intercettato dopo pochi minuti con una maglietta bianca e dei jeans.
Questo modello di acquisizione e analisi del dato comportamentale è certamente più utile e più adatto ai fini di marketing e può dare la possibilità di misurare e comprendere il proprio pubblico di riferimento. La raccolta del dato e la sua rappresentazione organizzata sta diventando lo strumento principale per rendere adattativa qualsiasi strategia applicata al mondo reale e dei servizi al pubblico (negozi, spazi pubblici e luoghi di transito).

Questo significa che l’analisi del dato comportamentale nel mondo reale diventa puntuale e sempre aggiornato esattamente come nel contesto digitale.
Ne deriva un enorme potenziale di innovazione in svariati ambiti che spaziano dal marketing puro alla sicurezza fino al puro infotainment.

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