Traduction de «avait des données en ligne qui dataient » (Français → Néerlandais) :

Il y avait des données en ligne qui dataient d'une conférence sur l'environnement de 2006, d'autres données géospatiales, rien n'était intégré.
Er bestonden onlinegegevens van de conferentie van 2006 over milieurisico's en andere georuimtelijke gegevens, maar niets van dat alles geïntegreerd.

Et bien, l'ordinateur l'avait vu, et en fait, il l'a vu chez un sujet sur trois. On peut donc partir d'un visage anonyme, en ligne ou hors ligne, et on peut utiliser la reconnaissance faciale pour donner un nom à ce visage anonyme grâce aux données des réseaux sociaux. Mais quelques années auparavant, on a fait quelque chose d'autre. A partir des données des réseaux sociaux, combinées statistiquement avec les données de la Sécurité Sociale du gouvernement américain, on a réussi à déduire les numéros de sécurité sociale, ce qui est, aux Etats-Unis, une information extrêmement sensible. Vous voyez où je veux en venir ? Si vous combinez les deux études, la question devient : peut-on partir d'un visage et, en utilisant la reconnaissance faciale, trouver le nom et les informations disponibles de façon publique sur ce nom et sur cette personne, puis, à partir de ces informations publiques, en déduire des informations non publiques, beaucoup plus sensibles, que l'on peut relier au visage ? Et la réponse est, oui, on peut, et on l'a fait. Bien sûr, la précision est de pire en pire.
De computer in ieder geval wel, en die deed dat zelfs in één op de drie gevallen. We kunnen dus gewoon beginnen met een anoniem gezicht, offline of online, en gezichtsherkenning gebruiken om een naam te plakken op dat anonieme gezicht dankzij gegevens van sociale media. Een paar jaar geleden deden we iets anders. We begonnen met data van sociale media, en combineerden die met statistisch data van de Amerikaanse overheid over sociale zekerheid, en uiteindelijk konden we sofinummers voorspellen, wat in de Verenigde Staten extreem gevoelige informatie is. Volgen jullie mij? Als je de twee onderzoeken samenvoegt, dan wordt de vraag: kun je met een foto van een gezicht, met behulp van gezichtsherkenning een naam en openbaar beschikbare informatie over die naam en die persoon vinden, en uit die openbare informatie afgeschermde informatie afleiden, veel gevoeligere informatie, die je weer koppelt aan het gezicht? Het antwoord is ja, dat kunnen we, en dat hebben we ook gedaan. Natuurlijk neemt de nauwkeurigheid steeds meer af.

Amy Webb n'avait pas de chance avec les rencontres en ligne. Les prétendants qu'elle abordait ne lui répondait pas, et son propre profils n'attirait que les grillons (et encore). Alors, comme tout mordu de données ferait : elle a commencé à faire un tableur. Elle nous raconte l'histoire du cheminement qui l'a conduite à pirater le rendez-vous en ligne de sa vie, une aventure agrémentée de moment drôles et frustrants, qui ont eu pour conséquence de changer sa vie.
Amy Webb had geen geluk met online daten. De mensen die ze benaderde, schreven niet terug en haar eigen profiel trok rare vogels (en erger). Zoals iedereen die van cijfers houdt zou doen, maakte ze een spreadsheet. Luister naar het verhaal hoe zij haar leven van online daten te lijf ging — met frustrerende, grappige en levensveranderende resultaten.

Etait-ce parce que j'écrivais bien ? Etait-ce parce que je m'exprimais bien ? Etait-ce parce que j'analysais très bien les données ? Etait-ce dû à mon statut de professeur que je méritais cette récompense de la société ? J'ai essayé de me convaincre que non, non, j'ai travaillé pour le changement de politique. Vous savez, la politique publique deviendrait plus sensible aux besoins des pauvres et, donc, je pense que c'est bon. Il m'est apparu que toutes ces années à travailler sur l'exploitation, l'exploitation par des propriétaires terriens, des usuriers, des commerçants, m'ont donné l'intuition que j'étais probablement aussi un exploiteur parce qu'il n'y avait pas de ligne sur ma déclaration de revenus montrant ce revenu accumulé par le brio des gens qui avaient partagé leur savoir et leur confiance en moi. Rien ne leur avait été donné en retour, à tel point que la plupart de mon travail alors était en langue anglaise. La majorité des gens dont j'avais appris ne connaissait pas l'anglais.
Ben ik soms zo'n goed schrijver? Spreek ik soms zo goed? Analyseer ik de gegevens zo goed? Of is dit omdat ik een professor ben en daarom recht heb op deze verloning door de maatschappij? Ik begon mezelf overtuigen Nee, nee, ik werkte om de regels te wijzigen. Je weet het wel, het beleid zal geleidelijk aan meer rekening gaan houden met de behoeften van de armen, en daarom dacht ik dat het wel in orde was. Maar dan leek het me dat al deze jaren dat mijn werk rond uitbuiting, uitbuiting door huisbazen, door kredietgevers en handelaars, mij deed realiseren dat ik waarschijnlijk ook een uitbuiter was, want in de belasting op mijn inkomen was er geen rekening mee gehouden dat deze inkomsten aangroeiden door de genialiteit van andere mensen. Diegenen die hun kennis met me gedeeld hebben, die me vertrouwden, maar die in ruil niets hadden ontvangen. En nog iets: tot dan was veel van mijn in het Engels. De meerderheid van de mensen van wie ik leerde, sprak geen Engels.