No Grindr, sua privacidade é uma prioridade máxima quando desenvolvemos recursos que melhoram sua experiência no app.
Nosso compromisso é oferecer transparência em relação às formas como processamos os seus dados pessoais. Neste artigo, você vai aprender o que é aprendizado de máquina, qual a relação do Grindr com criação de perfis de dados e tomada de decisões automatizada baseadas em aprendizado de máquina e como esses conceitos juntos beneficiam tanto você quanto o Grindr. Além disso, o Grindr se compromete a incorporar o aprendizado de máquina e a tomada de decisões automatizada para impedir que nossas decisões sejam afetadas por discriminação algorítmica.
Glossário com os termos mais importantes
Casos de uso de aprendizado de máquina do Grindr
Glossário com os termos mais importantes1
- Aprendizado de máquina (em inglês, machine learning) - a capacidade de um dispositivo de executar funções normalmente associadas à inteligência humana, como o raciocínio, o aprendizado e o autoaprimoramento.2
- Criar um perfil de dados (em inglês, profiling) - avaliar certos aspectos relacionados a uma pessoa, incluindo seus interesses, preferências e comportamentos, a partir de um processo automatizado de processamento de dados pessoais (por exemplo, usar tecnologia para descobrir os interesses e preferências de alguém com base no comportamento que a pessoa tem na internet).3
- Tomada de decisão automatizada - tomar uma decisão em relação a uma pessoa com meios exclusivamente automáticos (ou seja, tomar decisões por meios tecnológicos, sem qualquer envolvimento humano no processo de tomada de decisão).4
Casos de uso de aprendizado de máquina do Grindr
o Grindr utiliza tomada de decisão automatizada e cria perfis de dados a partir de aprendizado de máquina (e com o apoio de um parceiro em aprendizado de máquina) para auxiliar nos seguintes casos de uso:
Personalizar sua experiência no Grindr.
Usamos alguns dos dados pessoais que você fornece (como algumas partes do seu perfil no Grindr) e dados que coletamos a partir do seu uso do serviço (por exemplo, quando você inicia uma conversa com outro usuário ou quando você entra no Grindr) para alimentar algorítimos de aprendizado de máquina com base nos interesses, preferências e comportamentos originados ou deduzidos com seu uso do App Grindr. Fazer uso desses dados permite que o Grindr empregue processos de tomada de decisão automatizados, com o objetivo de oferecer experiência no Grindr mais personalizada para você, desenvolvendo, por exemplo, a capacidade de recomendar outros perfis para você.
Não compartilhamos informações sobre o seu status de HIV ou sobre a data do seu último exame com parceiros de aprendizado de máquina, nem processamos todos os dados do seu perfil do Grindr (como sua etnia) com finalidades de personalização.
Proteger a plataforma do Grindr
Usamos processos de tomada de decisão automatizados e criação de perfis de dados para ajudar a proteger o Grindr de pessoas mal-intencionadas. Por exemplo, podemos usar aprendizado de máquina para sinalizar proativamente perfis que apresentam potencial para ter comportamentos que violam nossas Diretrizes da Comunidade e/ou Termos de Serviço. Isso, em última instância, contribui para as nossas iniciativas de prevenção e resposta a atividades ilegais, maliciosas e não autorizadas.
Além disso, algoritmos de aprendizado de máquina são usados para aprimorar o nosso sistema de moderação manual para:
- Fazer verificações contínuas de perfis com o intuito de prevenir, bloquear e/ou reparar atividade fraudulenta
- Avaliar e aprovar automaticamente as fotos de perfil que seguem as nossas diretrizes
- Avaliar textos escritos nos perfis, mídia (enviada e compartilhada via chat), ou mensagens em busca de conteúdo que viole nossas política
As atividades de processamento descritas acima podem levar ao banimento de perfis que têm atividades ilegais ou não autorizadas. Além disso, temos um forte sistema de moderação humano, o que garante o direito de todas as pessoas no Grindr obterem uma avaliação humana de qualquer decisão automatizada relacionada à segurança da plataforma.
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1. Essas definições são fornecidas apenas para fins de referência e podem mudar em um contexto jurídico.
2. Definição obtida no site do NIST
3. Definição obtida no Article 29 Working Party Guidance
4. Definição obtida no Article 29 Working Party Guidance