地理人口分类与信用数据的不对称

Laudelina Leonardo Pereira, T. Silva
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摘要

个人数据买卖市场在信息经济中扮演着重要的角色。面对大量的个人信息,细分工具引起了组织越来越多的兴趣,因为通过大数据技术,建立精确的人口概况。为了理解这类分类的特征,我们分析了地理人口分类工具Mosaic,而不是它在消费者前沿的应用之一:Score Serasa。Mosaic根据巴西人口的消费能力将其分为11类和40个部分。这种分类方法考虑了金融、地理、人口统计学、消费、行为和生活方式等方面。反过来,Serasa Score是一些公民阶层的强制性工具,他们需要进入游戏,不断优化他们的指数。本研究分析了地理人口分类系统的不透明度和不对称。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
CLASSIFICAÇÃO GEODEMOGRÁFICA E A ASSIMETRIA NA DATAFICAÇÃO DE CRÉDITO
O mercado de compra e venda de dados pessoais tem papel de destaque na economia informacional. Diante do alto volume de informações pessoais, ferramentas de segmentação despertam cada vez mais interesse das organizações, já que por meio de tecnologias de big data, constroem perfis apurados da população. Para compreender as características deste tipo de classificação, analisamos a ferramenta de classificação geodemográfica Mosaic em contraposição a uma de suas aplicações na ponta do consumidor: o Score Serasa. O Mosaic classifica a população brasileira com base no seu poder de consumo em 11 categorias e 40 segmentos. Este método de categorização considera aspectos financeiros, geográficos, demográficos, de consumo, comportamento e estilo de vida.  Por sua vez, o Serasa Score é ferramenta compulsória para algumas classes de cidadãos, que precisam entrar no jogo da otimização contínua de seus índices. O estudo analisa a opacidade dos sistemas e assimetrias da classificação geodemográfica.
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