‹51›. Shubber, Kadhim. 2013. «A Simple Guide to GCHQ’s Internet Surveillance Programme Tempora.» WIRED UK. July 24. http://www.wired.co.uk/article/gchq-tempora-101.

‹52›. Soldatov, Rei, and Irina Borogan. 2012. «In Ex-Soviet States, Russian Spy Tech Still Watches You.» WIRED. https://www.wired.com/2012/12/russias-hand/all/.

‹53›. Rainie, Lee, and Mary Madden. 2015. «Americans’ Privacy Strategies Post-Snowden.» Pew Research Center. http://www.pewinternet.org/files/2015/03/PI_AmericansPrivacyStrategies_0316151.pdf.

‹54›. Eurobarometer. 2015. «Data Protection.» Special Eurobarometer 431. http://ec.europa.eu/COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/index#p=1&instruments=SPECIAL.

‹55›. Mayer-Schönberger, Viktor, and Kenneth Cukier. 2014. Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Reprint edition. Boston: Eamon Dolan/Mariner Books.

‹56›. Purcell, Kristen, Joanna Brenner, and Lee Rainie. 2012. «Search Enging Use 2012.» Pew Research Center. http://www.pewinternet.org/2012/03/09/main-findings-11/.

‹57›. Eurobarometer. 2015. «Data Protection.» Special Eurobarometer 431. http://ec.europa.eu/COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/index#p=1&instruments=SPECIAL.

‹58›. Eurobarometer. 2015. «Data Protection.» Special Eurobarometer 431. http://ec.europa.eu/COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/index#p=1&instruments=SPECIAL.

‹59›. European Commission. 2012. «Commission Proposes a Comprehensive Reform of the Data Protection Rules — European Commission.» January 25. http://ec.europa.eu/justice/newsroom/data-protection/news/120125_en.htm.

‹60›. Federal Trade Commission. 2012. «Protecting Consumer Privacy in an Era of Rapid Change.» https://www.ftc.gov/sites/default/files/documents/reports/federal-trade-commissionreport-protecting-consumer-privacy-era-rapid-changerecommendations/120326privacyreport.pdf.

‹61›. Kitchin, Rob. 2014a. The Data Revolution: Big Data, Open Data, Data Infrastructures and Their Consequences. Sage.

‹62›. OECD. 2013. «2013 OECD Privacy Guidelines — OECD.» https://www.oecd.org/internet/ieconomy/privacy-guidelines.htm.

‹63›. CJEU. 2014. C-131/12. Court of Justice of the European Union.

‹64›. Marr, Bernard. 2015. Big Data: Using SMART Big Data, Analytics and Metrics To Make Better Decisions and Improve Performance. 1 edition. Chichester, West Sussex, United Kingdom; Hoboken, New Jersey: Wiley.

‹65›. Senate of California. 2013. SB-568 Privacy: Internet: Minors. Business and Professions Code, Relating to the Internet. Vol. Division 8, Chapter 22.1 (commencing with Section 22580). https://leginfo.legislature.ca.gov/faces/billNavClient.xhtml?bill_id=99287SB568.

‹66›. European Commission. 2016. «The EU-U.S. Privacy Shield.» December 7. http://ec.europa.eu/justice/dataprotection/international-transfers/eu-us-privacy-shield/index_en.htm.

‹67›. O’Rourke, Carol, and Aphra Kerr. 2017. «Privacy Schield for Whom? Key Actors and Privacy Discourse on Twitter and in Newspapers.» Westminster Papers in Communication and Culture, Special Issue: Redesigning or Redefining Privacy? 12 (2).

‹68›. Buytendijk, Frank, and Jay Heiser. 2013. «Confronting the Privacy and Ethical Risks of Big Data.» Financial Times. https://www.ft.com/content/105e30a4-2549-11e3-b34900144feab7de.

‹69›. Kerr, Aphra. 2017. Global Games: Production in the Digital Game Industry. New York: Routledge.

‹70›. Eurobarometer. 2015. «Data Protection.» Special Eurobarometer 431. http://ec.europa.eu/COMMFrontOffice/publicopinion/index.cfm/Survey/index#p=1&instruments=SPECIAL.

‹71›. Cavoukian, Ann. 2013. «Privacy by Design: The 7 Foundation Principles (Primer).» Information and Privacy Commissioner Ontario, Canda. https://www.ipc.on.ca/wpcontent/uploads/2013/09/pbd-primer.pdf.

Очевидная тенденция современных обществ — распространение систем, способных воспринимать мир и реагировать на него: смартфоны, умные дома и города, беспилотные автомобили и прочее. Такое засилье интеллектуальных устройств и датчиков ставит под угрозу нашу конфиденциальность. Но также оно способствует росту объема данных и разработке новых технологических концепций, таких как интернет вещей. В этом контексте наука о данных будет оказывать все большее влияние на разные сферы нашей жизни. Однако есть две области, в которых она приведет к значительным переменам уже в ближайшее десятилетие, — это персонализированная медицина и развитие умных городов.

В последние годы медицина изучает и внедряет науку о данных и прогнозную аналитику в целый ряд областей. Традиционно, диагностируя состояние пациента или принимая решение о последующем лечении, врачи полагались на свой опыт и интуицию. Такие направления, как доказательная медицина и точная медицина, утверждают, что врачебные решения должны основываться на данных, в идеале связывая наилучшие из имеющихся данных с ситуацией и предпочтениями отдельного пациента. Например, в случае точной медицины технология быстрого секвенирования генома позволяет анализировать геномы пациентов с редкими заболеваниями, чтобы выявить мутации, которые их вызывают, и выбрать подходящие именно для этого пациента методы лечения. Еще одним фактором, стимулирующим науку о данных в медицине, является стоимость медицинского обслуживания. Наука о данных и, в частности, прогнозная аналитика могут быть использованы для автоматизации некоторых процессов здравоохранения. Существует множество примеров использования прогностической аналитики для определения момента, когда следует начинать вводить антибиотики и другие лекарства детям и взрослым, и уже имеется много сообщений о спасенных жизнях.

Разрабатываются медицинские датчики, которые пациенты могут носить на себе или которые можно проглатывать либо имплантировать. Эти датчики непрерывно контролируют жизненные показатели и реакции пациентов, а также работу их органов в течение дня. Непрерывно собираемые данные передаются обратно на централизованный сервер мониторинга. Здесь, на сервере мониторинга, медицинские работники получают доступ к данным пациентов, оценивают их состояние, определяют, какое влияние оказывает лечение, и сравнивают результаты с результатами других аналогичных пациентов, чтобы наметить следующие шаги лечения. Данные с датчиков интегрируются с другими данными из разных областей медицины и фармацевтической промышленности для изучения действия существующих и новых лекарств. Наука о данных используется при разработке персонализированных программ лечения с учетом типа пациента, его состояния и того, как его организм реагирует на различные лекарства. Кроме того, специалисты по данным в области медицины проводят исследования лекарственных средств и их взаимодействий, разрабатывают более эффективные и подробные системы мониторинга и помогают глубже понять результаты клинических испытаний.