Entä jos sinua ei unohdetakaan? Data ja digitaalinen sinä
Joka päivä jätät jälkiä itsestäsi. Hakukoneisiin. Sovelluksiin. Verkkokauppoihin. Et ajattele sitä sen enempää, mutta tekoäly ajattelee. Se yhdistelee, päättelee, rakentaa. Pala palalta syntyy profiili, joka saattaa tietää sinusta enemmän kuin sinä itse. Ja toisin kuin sinä, se ei unohda.
Teksti: Martti Asikainen, 5.6.2026 | Kuva: Adobe Stock Photos
Makoilet sohvallasi ja hyväksyt evästeet klikkaamalla. Selaat hetken someasi, ostat pari tuotetta verkosta ja ehdit vielä googlailemaan tulevaa lomamatkaasi. Tavallinen päivä, eikö vain? Mutta tietämättäsi olet jättänyt taaksesi satoja, joskus jopa tuhansia datapisteitä, jotka muodostavat yhdessä yhä tarkemman kuvan (Mayer-Schönberger & Cukier 2013). Ne ovat digitaalinen sinä, joka ei unohdu tai katoa
Aikaisemmin digitaalisten jalanjälkien hallinta oli ainakin teoriassa mahdollista. Evästeet vanhenivat, palvelut unohtivat, ja verkko oli yhä hajanaisempi. Tekoälyn on pistänyt pelisäännöt uusiksi. Se ei pelkästään kerää dataa, vaan myös yhdistää sitä, analysoi ja ennustaa tavalla, joka tekee digitaalisen minän peittämisestä lähes mahdotonta (Kitchin 2021).
Tekoälyn myötä kysymys ei ole enää siitä, jätätkö jalanjälkiä vai et, vaan siitä, ymmärrätkö mitä niistä rakennetaan, ja onko sinulla enää edes valtaa omaan digitaaliseen narratiiviisi? Tai kuinka se narratiivi alkaa algoritmien avulla kirjoittamaan sinua jopa enemmän kuin sinä sitä?
Data puhuu puolestasi
Digitaalinen jalanjälki koostuu kahdesta osasta: aktiivisesta ja passiivisesta. Aktiivinen jalanjälki on sitä, mitä sinä tietoisesti jaat, kuten sosiaalisen median päivitykset, kommentit, ja profiilit eri alustoilla. Passiivinen jalanjälki puolestaan syntyy taustalla. Se koostuu IP-osoitteistasi, sijaintitiedoistasi, selauskäyttäytymisestäsi, klikkaus- ja katsomisajoistasi sekä esimerkiksi käyttöliittymäsi vuorovaikutuksista (Solove 2021).
Tekoälyn nopea kehitys on muuttanut elämäämme erityisesti passiivisen datan osalta. Digitaaliset järjestelmät keräävät yhä enemmän tietoa käyttäjien toiminnasta automaattisesti, ilman että käyttäjät itse aktiivisesti osallistuvat tiedon tuottamiseen (Andrejevic 2020). Kehittyneet koneoppimisalgoritmit eivät tarvitse täydellistä dataa tehdäkseen tarkkoja johtopäätöksiä. Ne täydentävät puuttuvat palaset laskemalla todennäköisyyksiä sekä päättelemällä ja ekstrapoloimalla.
Tutkimukset osoittavat, että jo hyvin rajallisesta datajoukosta on mahdollista päätellä henkilön poliittisia näkemyksiä, terveydentilaa, taloudellista tilannetta ja jopa tulevaa käyttäytymistä (Kosinski ym. 2013; Youyou ym. 2015; Matz ym. 2017; Zuboff 2019).
Käytännössä tämä tarkoittaa sitä, että vaikka et olisi koskaan maininnut poliittisia, seksuaalisia tai taloudellisia mieltymyksiäsi verkossa, niin pelkkä tieto siitä, mitä sisältöjä klikkaat, kuinka kauan vietät niiden parissa aikaa, milloin olet aktiivinen ja millä sivuilla, voi paljastaa runsaasti sensitiivisiä tietoja sinusta. Algoritmien ansiosta kenenkään ei tarvitse kysyä asiaa erikseen.
Tekoäly ei unohda, se yhdistelee
Aikaisemmin digitaalinen identiteettimme oli sirpaleinen. Profiilit oli lukittu eri palveluihin, dataa säilytettiin erillään, ja sen vanheneminen tapahtui luonnollisesti, kun palvelut päivittyivät tai evästeet vanhenivat. Tämä hajanaisuus tarjosi ihmisille suojaa, vaikkakaan ei täydellistä. Nykyinen tekoälyvetoinen ekosysteemi toimii täysin päinvastoin. Modernit koneoppimismenetelmät ovat loistavia yhdistelemään ja viittaamaan ristiin dataa eri lähteistä (Andrejevic 2020).
Samaan aikaan datavälittäjät (eng. data brokers) keräävät henkilötietoja sadoista eri lähteistä, kuten verkkokäyttäytymisestä, ostoksista, sijainnista, sosiaalisista verkostoista ja julkisista rekistereistä, ja yhdistävät niistä kaupallisia kokonaisprofiileja, joita myydään eteenpäin (FTC 2014; Christl 2017). Tämä tapahtuu usein täysin laillisesti ja kuluttajilta piilossa, käyttöehtojen pienellä präntillä, jota harvoin tulee luettua palveluun kirjautuessa.
Esimerkiksi sijaintitietosi mobiilisovelluksista voidaan yhdistää ostokäyttäytymiseesi verkossa, jota täydennetään julkisista rekistereistä kerätyllä datalla, ja tuloksena on kokonaisvaltainen profiili, joka kuvailee sinua paremmin kuin kuvittelisitkaan (kts. Montjoye ym.). Ja tämä profiili ei rajoitu yhteen yritykseen, vaan se kiertää eri palveluissa, päivittyy ja jalostuu jatkuvasti.
Jos poistat jonkin vanhan tilin tai pyrit anonymisoimaan dataasi, niin kehittynyt tekoäly voisi teoriassa silti tunnistaa sinut käyttäytymismalliesi perusteella. Kirjoitustyylisi, klikkausrytmisi ja vuorovaikutustapasi ovat kuin digitaalinen sormenjälki, jota on vaikea muuttaa (Narayanan & Shmatikov 2008; Eckersley 2010; Olejnik ym. 2012). Ne ovat tapojamme toimia verkossa. Syvällä lihasmuistissamme.
Taistelu tuulimyllyjä vastaan
Yksityisyyden puolustajat ovat jo vuosikymmeniä suositelleet samoja keinoja arkaluontoisten tietojen suojaamiseksi: käytä VPN:ää, poista evästeet, hyödynnä inkognitotilaa, älä jaa henkilökohtaisia tietoja, ja jos mahdollista, niin lopeta sosiaalisen median käyttö. Nämä neuvot eivät ole hyödyttömiä, mutta ne on suunniteltu aikaan ennen tekoälyn massa-analyysejä.
EU:n yleinen tietosuoja-asetus (EU 2016/679, GDPR) ja muut yksityisyyden lainsäädännöt ovat tuoneet mukanaan unohduksen oikeuden (eng. right to be forgotten) ja ison kasan läpinäkyvyysvaatimuksia (kts. Voigt & Von dem Bussche 2017). Nämä ovat kuitenkin rajallisia, koska päätellyn datan poistaminen on vaikeaa, ellei jopa mahdotonta.
Voit pyytää poistamaan datasi, mutta jos se on jo jaettu eteenpäin, tai jos profiilisi on rakennettu osittain päätellystä datasta eikä suorasta keräyksestä, niin oikeutesi heikkenee merkittävästi. Tutkijat ovat myös huomauttaneet, että GDPR ei sisällä yksiselitteistä oikeutta saada yksityiskohtaista selitystä algoritmisen päätöksenteon perusteista, mikä voi vaikeuttaa pääteltyjen profiilien ja automaattisten päätösten haastamista (Wachter ym. 2017).
Tekoäly mahdollistaa myös ennennäkemättömän datan palauttamisen. Anonymisoitu data, joka aiemmin koettiin turvalliseksi, voidaan de-anonymisoida ristiin vertaamalla sitä muihin saatavilla oleviin datajoukkoihin (kts. Sweeney 2002; Rocher ym. 2019). Tekoälyn nopean kehityksen myötä peittäminen on muuttunut merkittävästi vaikeammaksi ja joissain tapauksissa jopa mahdottomaksi
Strategisesta läsnäolosta näkymättömyyteen
Täydellinen digitaalinen näkymättömyys on epärealistinen tavoite. Pankkipalvelut, terveydenhuolto, bussimatkat, supermarketit, työ ja koulutus – kaikki edellyttävät digitaalista läsnäoloa. Kysymys ei siis ole siitä, pitäisikö olla verkossa vai ei, vaan siitä, miten hallita omaa digitaalista narratiivia. Tässä on kolme keskeistä strategiaa, jotka eivät takaa täydellistä suojaa, mutta antavat sinulle paremman hallinnan:
Ensinnäkin on tärkeää, että ymmärrä mitä jaat. Jokaiseen sovellukseen, jolle annat luvan sijaintiisi, kontakteihisi tai esimerkiksi mikrofoniisi, tulisi suhtautua riskinä. Se todennäköisesti luo sinusta profiilia. Minimoi sovellusten käyttöoikeuksia ja kyseenalaista automaattiset ”hyväksy kaikki” -painikkeet. Tämä ei estä kaikkea datan keruuta, mutta rajoittaa sen laajuutta.
Toiseksi on tärkeää hajottaa digitaalinen identiteettisi. Älä käytä samaa sähköpostia kaikkeen. Luo eri profiileja eri konteksteihin. Vaikka tekoäly voi yhdistellä näitä, niin teet sen ainakin vaikeammaksi ja pidät osan yksityisyydestäsi eri toimijoiden välillä, jolloin sinusta ja elämästäsi saadaan vain rajattu siivu kerrallaan.
Kolmanneksi suosittelen kyseenalaistamista ja valvontaa. Käytä oikeuttasi saada pääsy omaan dataasi. Pyydä yrityksiltä tietoa siitä, mitä he ovat sinusta keränneet. Tämä ei auta sinua pelastamaan jo levinnyttä dataa, mutta ainakin saat kokonaiskuvan siitä, miten laajasta ilmiöstä on kyse.
Valta ja vastuu digiajassa
Digitaalinen jalanjälkesi ei ole vain henkilökohtainen kysymys. Se on myös yhteiskunnallinen ja poliittinen kysymys. Kun tekoäly rakentaa profiileja, jotka vaikuttavat siihen, mitä sisältöä näet, paljonko lainaa saat, tai mihin työpaikkaan sinut valitaan. Yksityisyytesi ei ole enää vain yksityisasia, sillä kyse on myös vallankäytöstä (Barocas & Selbst 2016; Andrejevic 2020).
Yksilöllä ei ole enää realistista mahdollisuutta peittää jalanjälkiään kokonaan. Mutta meillä on yhteisesti mahdollisuus vaatia läpinäkyvyyttä, sääntelyä ja eettisiä standardeja sille, miten dataamme käytetään. Tekoälyn aikakaudella digitaalisen itsemääräämisoikeuden puolustaminen ei tarkoita vetäytymistä verkon ulkopuolelle – se tarkoittaa aktiivista osallistumista keskusteluun siitä, millaisen digitaalisen tulevaisuuden haluamme rakentaa.
Joten kun seuraavan kerran hyväksyt evästeet, tai klikkaat ”jatka Googlella”, muista: et ole pelkästään käyttäjä. Olet datapiste, profiili, ennuste. Kysymys kuuluu, hyväksytkö tämän roolin passiivisesti, vai vaaditko läpinäkyvyyttä ja kontrollia siihen, miten digitaalista sinua käytetään? Digitaaliset jalanjäljet eivät enää häviä. utta voimme päättää, kuka niitä lukee ja mihin tarkoitukseen.
EU:n tekoälysääntely (AI Act, EU 2024/1689) on osa tätä pyrkimystä määritellä uudelleen tekoälyn käyttöön liittyvää vastuuta, läpinäkyvyyttä ja riskienhallintaa.
Kirjoittaja
Lähteet
Andrejevic, M. (2020). Automated Media. Routledge.
Barocas, S. & Selbst, A. (2016). Big Data’s Disparate Impact. California Law Review, 104(3), 671–732.
Christl, W. (2017). Corporate Surveillance in Everyday Life. How Companies Collect, Combine, Analyze, Trade, and Use Personal Data on Billions. Cracked Labs. Vienna.
Euroopan unioni. (2016). Regulation (EU) 2016/679. of the European Parliament and of the Council of 27 April 2016 on the protection of natural persons with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data, and repealing Directive 95/46/EC (General Data Protection Regulation) Document 32016R0679. EUR LEX.
Euroopan unioni (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union. EUR LEX
Eckersley, P. (2010). How Unique Is Your Web Browser?. In: Atallah, M.J., Hopper, N.J. (eds) Privacy Enhancing Technologies. PETS 2010. Lecture Notes in Computer Science, vol 6205.
Federal Trade Comission. (2014). Data Brokers: A Call For Transparency and Accountability: A Report of the Federal Trade Commission. Julkaistu verkkosivuilla toukokuussa 2014.
Kitchin, R. (2021). Data Lives: How Data Are Made and Shape Our World. Bristol University Press.
Kosinski, M., Stillwell, D., & Graepel, T. (2013). Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. Proceedings of the National Academy of Sciences, 110(15), 5802–5805.
Matz, S. C., Kosinski, M., Nave, G., & Stillwell, D. J. (2017). Psychological targeting as an effective approach to digital mass persuasion. PNAS.
Mayer-Schönberger, V., & Cukier, K. (2013). Big Data: A Revolution That Will Transform How We Live, Work, and Think. Eamon Dolan/Houghton Mifflin Harcourt.
Montjoye, Y-A., Hidalgo, C., Verleysen, M. & Blondel, V. D. (2013). Unique in the Crowd: The privacy bounds of human mobility. Sci Rep 3, 1376 (2013).
Narayanan, A., & Shmatikov, V. (2008). Robust de-anonymization of large sparse datasets. 2008 IEEE Symposium on Security and Privacy, 111–125.
Olejnik, L., Castelluccia, C. & Janc, A. (2012). Why Johnny Can’t Browse in Peace: On the Uniqueness of Web Browsing History Patterns. In Proceedings of the 5th Workshop on Hot Topics in Privacy Enhancing Technologies (HotPETs 2012), Vigo, Espanja.
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Crown.
Rocher, L., Hendrickx, J.M. & de Montjoye, Y-A. (2019). Estimating the success of re-identifications in incomplete datasets using generative models. Nat Commun 10, 3069 (2019).
Solove, D. J. (2021). The digital person: Technology and privacy in the information age (Updated edition). NYU Press.
Sweeney, L. (2002). k-anonymity: A model for protecting privacy. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 10(5), 557–570.
Voigt, P., & Von dem Bussche, A. (2017). The EU General Data Protection Regulation (GDPR): A practical guide. Springer.
Wachter, S., Mittelstadt, B. & Floridi, L. (2017). Why a Right to Explanation of Automated Decision-Making Does Not Exist in the GDPR. International Data Privacy Law, 7(2), 76–99.
Youyou, W., Kosinski, M., & Stillwell, D. (2015). Computer-based personality judgments are more accurate than those made by humans. Proceedings of the National Academy of Sciences.
Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power. PublicAffairs.
