Profiloinnin

Profilointi eli profiling on prosessi, jossa kerättyjen tietojen perusteella muodostetaan profiileja yksilöistä tai ryhmistä. Näiden profiilien avulla pyritään ymmärtämään ja ennustamaan ominaisuuksia tai käyttäytymistä sekä luokittelemaan ihmiset erilaisten riskien tai tarpeiden mukaan. Profilointi voi tapahtua automaattisesti algoritmien avulla tai manuaalisesti.

Profilointi perustuu erilaisiin aineistoihin, kuten demografisiin tietoihin, käyttäytymistietoihin verkossa, ostos- ja maksutapahtumiin, sijainti- ja laitetietoihin sekä muihin havaittuihin taipumuksiin. Yleisimpiä menetelmiä ovat tilastolliset mallit, koneoppiminen, klusterointi ja pistemallinnat.

Sovelluksia löytyy useilta aloilta: kohdennettu markkinointi ja asiakasanalyysi sekä luottoriskien ja vakuutusesitysten arviointi, petosten torjunta, terveysriskien arviointi sekä julkisen hallinnon palvelujen räätälöinti. Profilointia käytetään sekä palvelujen tehostamiseen että riskien hallintaan.

Profiloinnilla on selkeitä etuja, kuten parempi resurssien kohdentaminen, personoidut palvelut ja riskien hallinta. Haittoja ja kritiikkiä ovat yksityisyyden loukkaaminen, mahdollinen syrjintä tai eriarvoinen kohtelu sekä epävarmuus tai virheellisyys päätösten taustalla. Läpinäkyvyys ja päätösten selittävyys sekä oikeus saada tietoa profiloinnin perusteista ovat keskeisiä haasteita.

EU:n yleinen tietosuoja-asetus (GDPR) ja muut tietosuoja- sekä tasa-arvokysymykset ohjaavat profilointia. Tietosuoja, tarkoituksenmukaisuus, minimointi ja suostumukset sekä vaikutusten arviointi (DPIA) ovat olennaisia näkökohtia, kun organisaatiot käyttävät profilointia.