Using extracted data from social networks

Abstract

Every day a significant part of the world population spends several hours on social networks. People fill information in their accounts about themselves, regularly updating it, thereby, they create a huge up-to-date database, which can be extracted and analyzed by someone. Such extraction often happened without informing people whose data were extracted. This can be a threat to the personal data of social networks' users. However, users' data can also be used for good purposes, such as to improve existing business processes and social ones, which ultimately can benefit society and can help automate many processes. These aspects will be discussed in this article. The article considers some options for using data from social networks, such as identifying stress based on social interactions in social networks, creating a reliable online survey using personal information from social networks, automated data collection for calculating credit ratings based on financial transactions and social networks, and also features of the Russian legislation in the field of personal data.

Каждый день значительная часть населения земли тратит несколько часов на социальные сети. Люди наполняют свои аккаунты информацией о себе, регулярно обновляя ее, тем самым создают огромную актуальную базу данных, которую кто-то сможет извлечь и проанализировать. Такое извлечение зачастую может происходить без ведома людей, чьи данные извлекаются, и в корыстных целях. Это может представлять угрозу персональным данным пользователям социальных сетей. Тем не менее, данные пользователей социальных сетей также могут использоваться и для благих целей, для усовершенствования существующих как бизнес процессов, так и социальных, что в итоге может принести благо в общество и автоматизировать множество процессов, которые не были автоматизированы ранее. В данной статье будут рассмотрены некоторые варианты использования данных из социальных сетей, такие как: выявление стресса на основе социальных взаимодействий в социальных сетях, формирование достоверного онлайн-опроса с использованием персональной информации из социальных сетей, автоматизированный сбор данных для расчета кредитного рейтинга на основе финансовых операций и социальных сетей, а также особенности российского законодательства в области персональных данных.