Ik heb al mijn OPs en comments op feddit.nl verwijderd een paar dagen geleden, maar een hele serie aan OPs en comments blijft zichtbaar op lemmy.world of lemmy.nl en wie weet waar nog meer.
Hoe zorg ik ervoor dat mijn OPs en comments allemaal van de fediverse verdwijnen?
Begrijp ik het goed dat er een probleem is met het verwijderen van content tussen instances onderling? Zo ja, wat nu?
Dat is een interessante suggestie. Want inderdaad: in de wilde weg maar wat federeren brengt als risico met zich mee dat de andere partij zich niet houdt aan een bepaald verwachtingspatroon.
Je gaat er dan vanuit dat alle partijen met wie nu gefedereerd is of met wie gefedereerd wordt zich direct openbaren als commerciële partij.
Er is een bedrijf dat op gigantische schaal jarenlang foto’s van gezichten van het internet heeft verzameld inclusief meta-data zoals onderschriften met namen. Dat bedrijf heeft dat in stilte gedaan en verkocht vervolgens de database aan regimes in landen waar je waarschijnlijk je vraagtekens bij zet, maar ook aan Nederland (die er overigens weer mee gestopt zou zijn).
Zonder dat je het weet is je gezicht dus mogelijk/waarschijnlijk opgenomen in een database en die database wordt door allerlei politie- en opsporingsdiensten gebruikt wereldwijd.
Wat houdt dus een bedrijf tegen om de vrij toegankelijke informatie van Lemmy te verzamelen? En dat vervolgens te gebruiken uit commercieel gewin? Je identiteit hoeft maar een keer gekoppeld te worden aan je username op Lemmy en het is klaar.
Ik denk dat de Lemmy of Mastodon op zich een goed alternatief kunnen zijn, maar op dit moment zie ik het voordeel niet t.o.v. bijvoorbeeld Reddit. Overigens ook omdat je accounts of communities nog steeds niet kunt migreren van de ene server naar de ander. Maar vanuit GDPR/AVG standpunt is de huidige min of meer standaardwerkwijze waarbij alles met vrijwel elke instance wordt gedeeld wel heel erg ondoordacht. En ik betwijfel of iedereen dat doorheeft.
Als je het allemaal ziet als een spel, dan gaat het gewoon om het creëren van de juiste redenen om data te wissen. Wat die redenen zouden moeten zijn, moet onderzocht worden. Maar je zou kunnen denken aan meer een cultuurverandering waarbij instances veel zorgvuldiger kiezen met wie ze federeren. Hiervoor zou een bepaalde mate van competitie voor gebruikers tussen instances kunnen helpen of een democratisch systeem waarbij gebruikers allemaal mee kunnen beslissen. Ik noem maar wat hoor, maar het zijn een beetje mijn eerste ideeën daarover.
Dat een commerciële partij data kan verzamelen van Lemmy en vervolgens kan misbruiken is natuurlijk zo. Maar dat kan ook met data van Facebook of Reddit, bijvoorbeeld. Dat geld voor alle sociale media. Bijvoorbeeld Facebook heeft alleen een commercieel belang en zou daarom nog actiever je data door kunnen verkopen dan een Lemmy instance zonder commercieel belang.
Daarnaast is niet alle data die verzameld kan worden over je openbaar op sociale media. Deze informatie is juist ontzettend belangrijk als je inzicht wil in hoe iemand zich gedraagd. Het gaat hier bijvoorbeeld om hoe lang je naar een post kijkt voordat je door scrolt, welke posts je opent. Welke posts je opent en niet liked en van wie , welke websites je bezoekt buiten sociale media om en ga zo maar door. Deze informatie zegt heel erg veel over wat je aandacht trekt, wat je emoties zijn bij bepaalde zaken, hoe je je gedraagd en hoe je dat kunt aanpassen. Facebook, bijvoorbeeld, verzameld dit soort data en zou het door kunnen verkopen van hun gebruikers. Facebook heeft ook het commercieel belang om dit te doen.
Een Lemmy instanceof app zou in theorie dit soort data ook kunnen verzamelen, maar heeft er niet direct een belang bij om dit te doen (behalve als ze toch commercieel zijn of erop uit zijn om hun gebruikers te manipuleren bijv. vanuit politieke motieven). Zelfs als een Lemmy instance of app dit doet, dan kan het nooit op zo’n grote schaal als bijvoorbeeld een Facebook omdat er minder gebruikers zijn per instance. Dit maakt de data ook minder waard omdat een kleiner volume ervoor zorgt dat het minder geschikt is om te gebruiken om machine learning algoritmes te trainen (en die heb je nodig om de data effectief in te zetten voor je doel).