COOLna

Slovy Mayer-Schonbergera a Cukiera: „Stejně jako ve fyzice,
i u informací záleží na velikosti.“ Velká data představují symbol rozsáhlé transformace celé společnosti, neboť ve spojení
s odpovídajícími nosiči umožňují vykonávat složité operace, analyzovat stovky miliard datových bodů a vyhodnocovat v reálném čase odpovídající závěry a předpovědi. Není tedy žádným překvapením, že fenomén velkých dat otřásl základy všech oblastí od podnikání a výzkumu po zdravotní péči, veřejnou správu, vzdělávání, ekonomiku, humanitní obory a další společenské sféry. Filozofie velkých dat tvoří kostru dohledového kapitalismu
a podnikových procesů Velké pětice (Google, Facebook, Amazon, Microsoft, Apple), jež je pro ilustraci jednotlivých fází digitálního vyvlastnění klíčová.

Big data se zrodila na počátku 21. století ve společnosti Google, který se tak stal kmotrem dohledového
kapitalismu.

V roce 1997 spatřil světlo světa vyhledavač BackRub určený k internímu užívání na akademické půdě Stanfordské univerzity. Netrvalo však dlouho a BackRub
byl přejmenován na Google a dostal se za hranice univerzitního kampusu. Společnost byla zapsána do obchodního rejstříku roku 1998 a ve svém počátku ztělesňovala příslib informačního kapitalismu coby osvobozující a demokratické sociální síly, která umožní organizovat všechny informace na světě a zajistit jejich univerzální
dostupnost a užitek. Page a Brin v řade rozhovorů přirovnávají ranou
podobu svého produktu – neutrálního vyhledávače, který neupřednostňuje žádné inzerenty
a zprostředkovává objektivní výsledky vyhledávání – k digitálnímu Švýcarsku. Hal Varian, dlouholetý hlavní ekonom společnosti Google, prohlásil v jednom ze svých článků, že v nynějším světě prostředkuje prakticky každou transakci počítač. Varian se v souvislosti s tímto tématem zabýval dopadem této
formy transakcí na moderní ekonomiku a poskytl výčet nových forem využívání počítačů, což dnes můžeme považovat za praktického průvodce pro specifickou dynamiku dohledového kapitalismu. Tento výčet zahrnuje extrakci a analýzu dat, nové smluvní formy vznikající na základě zdokonaleného monitoringu, personalizaci a customizaci a průběžné vykonávání experimentů. Google ještě v roce 1999 postrádal spolehlivý plán, který by proměnil vklady investorů na solidní zisk, jeho odrazovým můstkem se však staly výše uvedené formy využívání počítače a revoluční produkty, které ze společnosti učinily zakladatele nového kapitalistického paradigmatu s tržní hodnotou přesahující bilion dolarů. Extraktivní dynamika dirigující první fázi digitálního vyvlastnění předpokládala především účelnou extrakci dat a odpovídající analýzu. Extrakcí a analýzou dat se myslí v podstatě vše, co se vztahuje k tématu velkých dat. Data v tomto kontextu představují nezbytnou surovinu výrobního procesu dohledového
kapitalismu. Extrakcí se zde myslí materiální infrastruktura, která zajišťuje dodávku surovin s cílem dosažení výnosů z rozsahu při uskutečňování obchodních operací. Analýza se vztahuje k souboru vysoce specializovaných výpočetních systémů, které nazýváme obecně strojovou inteligencí. Úkony strojové inteligence přeměňují surový materiál na vysoce ziskové firemní algoritmické produkty se zpětnou vazbou, navržené k předvídání
uživatelského chování. Tímto bylo osvětleno fungování extrakční
architektury v obecném měřítku, pojďme se však nyní zaměřit na konkrétní procesy realizované ve virtuálním prostředí Googlu.
Základní stavební kámen Googlu zastupuje adaptivní algoritmus Pagerank, který v jádru funguje jako systém určující relevanci webové stránky na základě její reputace. Reputační systémy agregují ohlasy (hodnocení stránek, příspěvků, prodejců, výrobků aj.)
a na jejich základě přidělují hodnocení. Konečné seřazení vyhledaných webových stránek je ovlivněno mnoha dalšími faktory, dalo by se však říci, že tento postup představuje zdokonalené bibliometrické metody uzpůsobené virtuálnímu prostředí. Pagerank funguje jako rychlá zpětnovazebná smyčka, která analyzuje každý
uživatelský signál a vysílá jej zpět do oběhu, což v praxi znamená, že se algoritmus od svého vzniku sám neustále zdokonaluje, a to prostřednictvím stovek miliard vyhledávacích termínů, jejichž analýza umožňuje nacházet univerzálně platné vzorce. Vyhledávací mechanismus potřebuje lidský zdroj pro své vlastní zdokonalování a uživatelé potřebují vyhledavač pro nabývání znalostí. Tato symbióza dovedla Google k monopolnímu postavení v oblasti vyhledávání informací v online prostoru, kterému lze jen
těžko čelit.

Takovému úspěchu však předcházela řada kroků. První výdělky Googlu závisely na exkluzivních licencích pro poskytování webových služeb portálům jako je Yahoo! nebo japonský BIGLOBE. Společnost mimo jiné dosahovala skromných výnosů ze sponzorovaných reklam propojených s klíčovými slovy pro vyhledávací dotazy. Neklidní investoři však uspíšili zásadní rozhodnutí zakladatelů Googlu, která se týkala zužitkování vedlejších informací vznikajících při každém vyhledávání na Googlu. Tato činnost přinášela soustavu informací, které se staly docela novým zdrojem dat o uživatelských návycích(schéma vyhledávaných slov, pravopis, doba setrvání na stránce, postup vyhledávání, místo přihlášení atp.). Tyto behaviorální vedlejší produkty byly zpočátku nahodile ukládány a ignorovány, inženýři Googlu však brzy pochopili, že nepřetržitý tok vedlejších behaviorálních dat by mohl změnit samotný vyhledávač v systém rekurzivního učení, který
neustále zlepšuje vyhledané výsledky a urychluje rozvoj programů jako je kontrola pravopisu, hlasový rozpoznávač nebo překladač. V první fázi tak byla behaviorální data zpracovávána čistě pro zdokonalování rychlosti, přesnosti, relevance a k vytváření doplňkových produktů. Tento proces se nazývá reinvestiční cyklus behaviorálních hodnot (Behavioral value reinvestment cycle). V rámci tohoto cyklu jsou všechna generovaná data z uživatelského vyhledávání zužitkována k vylepšování stávajících produktů nebo služeb (uživatel dostane lepší odpověď na svůj dotaz). Postupně se však změnila filozofie reklamních služeb Googlu a padlo zásadní rozhodnutí v souvislosti s úlohou AdWords (PPC reklama, platba za proklik), které zajistilo klíčové výdělky společnosti. Reklamy už neměly být napojenyna klíčová slova ve vyhledávači. Novým cílem bylo zajistit, aby reklamy cílily na konkrétní jedince, a zajistily tak relevantnější výsledky vyhledávání uživatelům a hodnotné zdroje inzerentům. Materiál v podobě surových dat (raw data), který býval používán výhradně ke zdokonalování kvality výsledků vyhledávání, se tak stal roku 2001 součástí cílené reklamy zaměřené na jednotlivce. Behaviorální data zprostředkovala obraz o emočním pulsu jednotlivých uživatelů a vytvářela nadbytek, který Googlu zajistil trvalý a exponenciální
profitový růst potřebný pro budoucí existenci. Od této chvíle se mohla kombinace neustále se zlepšující strojové inteligence a stále větší zásoby behaviorálního nadbytku (behavioral surplus) stát základem nevídaného principu akumulace. Behaviorální nadbytek je označení pro nadhodnotu, která se dá použít k další dílčí operaci. Jedná se o výrobek strojových
procesů v podobě prediktivních dat, která mapují naše budoucí chování a jsou nabízena k dalšímu užitku na trhu. Mechanismus dohledového kapitalismu přichází na scénu. Objev behaviorálního nadbytku byl pro podnikové zisky zcela zásadní. Služba AdWords (v současnosti Google Ads) a její nástupkyně AdSence se staly mezi inzerenty natolik oblíbenými, že v současnosti vydělávají Googlu více než 20 miliard dolarů ročně
a jejich model se neustále rozšiřuje a vylepšuje, což se promítá i v dohledových praktikách. V roce 2003 byl Google jediným obchodníkem s behaviorálním
nadbytkem na trhu. Získával tato data z různorodé činnosti uživatelů a integroval každý přírůstek do komplexních datových struktur. Díky špičkovým znalostem v oblasti
informačních technologií a umění práce s daty konvertovanými na poptávanou komoditu získala společnost Google zcela výjimečné postavení a zahájila „hon za pokladem motivovaný cennými informacemi, které lze získávat z dat, a skrytými hodnotami, které
je možné uvolnit díky posunu od kauzality ke korelaci“.

K honu za pokladem v podobě akumulovaných dat se jako první připojil Facebook, který vznikl roku 2004 pod rukama harvardského studenta Marka Zuckerberga. Ten usiloval o stvoření takové platformy, která by bez poplatků umožňovala propojovat lidi z celého světa bez ohledu na to, zda se znají či nikoli. Facebook sice zdaleka nebyl první sociální sítí
digitálního světa (neopomínejme Friendster, MySpace aj.), na rozdíl od svých předchůdců se však zřejmě jako jediný vydal cestou dohledového kapitalismu. Zpočátku byl Facebook využíván výhradně na akademické půdě vybraným okruhem lidí, nemělo to však žádný vliv na množství projevů, které se na platformě objevovaly. V roce 2006 bylo skrz platformu uveřejněno miliardy příspěvků – studenti sdíleli filozofické citáty a informace o svých nutričně vyvážených snídaních či partnerských dramatech. Zuckerberg spolu se svým týmem brzy přidal možnost sdílet fotografie, a tak Facebook záhy disponoval největší sbírkou fotografií na světě. Rostoucí počet příspěvků však vyžadoval nová řešení, neboť nabývající obsah se pro uživatele stával neuchopitelný. Nástroj News Feed posunul Facebook na vyšší úroveň, zprostředkoval totiž uživatelům snazší přístup k informacím o aktivitě jiných uživatelů ve snaze poskytovat obsah, po kterém uživatelé skutečně touží. Základním stavebním kamenem této funkce je algoritmus EdgeRank, kterýuživatelům poskytuje co nejrelevantnější obsah na základě jejich preferencí. EdgeRank
ve svém počátku řadil každou interakci vykonanou v rámci Facebookového rozhraní a fungoval na jednoduchém principu – uživatelům se primárně zobrazovaly aktuality ze světa lidí, se kterými byli nejčastěji v kontaktu a jejichž profil nejčastěji kontrolovali. Stejně tak to fungovalo s jednotlivými tématy. Postupně se algoritmus vypořádal i s dalšími faktory a s přibývajícími daty a vzorci se stal sofistikovaným dohledovým nástrojem a generátorem surových dat.

Implementace této funkce vyvolala v roce 2006 mezi studenty rozporuplné reakce. Vznikaly skupiny s názvem Studenti proti News Feed, které čítaly přes 700.000 protestujících lidí. Mark Zuckerberg odpověděl na tyto reakce blogovým výstupem
s názvem Calm down. Breathe. We hear you (Uklidněte se. Nadechněte se. Nasloucháme vám.), kde argumentoval tím, že informace pohánějící News Feed, kolující výhradně mezi přáteli, jsou dobrovolně uveřejňovány jednotlivými uživateli, takže je na profilu může beztak zhlédnout kdokoli. Mezi studenty a odborníky skrz nová média se začal šířit názor, že Facebook je drahocenný v přítomnosti, ale destruktivní v dlouhodobém měřítku.

Zuckerberg ani na moment nepochyboval o potenciálu, který v sobě Facebook coby sociální síť měl, potřeboval však tento potenciál zpeněžit. V roce 2008 si tak najal na pomoc výkonnou ředitelku společnosti Google Sheryl Sendberg, která stála v čele AdWords týmu a prakticky jej jako službu stvořila. Netrvalo dlouho a Sendberg proměnila Facebook
na reklamní monstrum, které se naučilo analyzovat osobní uživatelská data a vytvářet na základě výstupů vlastní algoritmy zaměřené na reklamní cílení. Sendberg několik měsíců po zahájení spolupráce s Facebookem ve vší spokojenosti prohlásila: „Máme lepší informace než kdokoli jiný, o našich uživatelích víme vše – pohlaví, věk, geografickou polohu, demografické údaje, jazyk, zájmy, zkrátka veškerá reálná data.“ Facebook našel poklad v podobě obrovského množství dobrovolně i nedobrovolně zanechaných osobních informací, zpracovaných analytickým postupem na obchodovatelná data poskytující
úctyhodné zisky. Sendberg pochopila, že je možné využít behaviorální nadbytek nejen k uspokojování poptávky, ale také k jejímu vytváření, a tak vypracovala plán na začleňování inzerentů a jejich produktů do Facebookového prostředí, které brzy umožnilo přímé propojení mezi spotřebiteli a producenty a spolu s naléhavostí reklamních sdělení otevřelo nové prostředky ke znásobování výnosů. V této souvislosti je třeba podotknout, že Facebook se o několik let později stal zároveň vlastníkem sociální sítě Instagram
a aplikace Messenger, kde je reklama rovněž umisťována. Když pak v roce 2010 Facebook zavedl tlačítko like coby nejúčinnější zásobárnu dat v převleku za měřítko kvality a komunikační nástroj, možnosti data mininguna Facebooku se rozšířily a společnost
se stala nejagresivnějším konkurentem Googlu.

Ze zbývajících tří největších internetových společností (Microsot, Apple a Amazon) to byl právě Microsoft, který se jako první obrátil k dohledovému kapitalismu ve snaze o obnovení svého vedoucího postavení v technologickém sektoru. Ústřední roli sehrál v tomto procesu přeměny generální ředitel společnosti Microsoft Satya Nadella, který v roce 2007 nastoupil do funkce senior viceprezidenta Microsoft online služeb a přebral zodpovědnost nad řízením vyhledavače Bing. Vedle toho byl u začátků online verze Microsoft Office či hrací platformy Xbox Live. Nadella zahájil svou kariéru ve společnosti Microsoft vedené Billem Gatesem již v roce 1992, klíčovým se však stal rok 2009. Nadella byl svědkem špatného období firmy, která ztrácela na oblíbenosti v návaznosti na nepovedené produkty, jakými byl např. operační systém Microsoft Windows 8. Zákazníků ubývalo a společnost neprofitovala. Nadella v roce 2009 veřejně uznal selhání společnosti, zaměřil se ve své kritice především na neefektivní vyhledávání informací skrz Microsoft Bing a lamentoval nad přehlédnutím finančních příležitostí, které přinesla raná fáze dohledového kapitalismu. Uznal,
že vyhledávání v digitálním prostředí je hra stupnice, relevance, a proto nemůže vyhledavač Bing konkurovat Googlovskému Chromu. Rozhodl se tak zahájit transformaci společnosti Microsoft ve snaze najít vhodnou cestu k extrakci většího množství dat a vzniku behaviorálního nadbytku, aby se tak firma mohla vrátit na výslunní.

Nadella se tak na začátku roku 2009 rozhodl pověřit svůj tým, aby zahájil implementaci reklamního systému Bing Ads (nyní Microsoft Adverstising), který fungoval
jako PPC reklamní platforma (platba za proklik). V jádru tato platforma funguje podobně jako Google Ads, Bing Ads však v porovnání s Google Ads doposud zaostává. Vývojáři se snažili konkurenci vyrovnat, a tak reklamní strategii postupně doplňovaly o další nástroje ve snaze o obnovení důvěry zákazníků. V roce 2015 vznikla virtuální asistentka Microsoft
Cortana, která čerpala data převážně z vyhledavače Bing a byla schopna na základě hlasových povelů synchronizovat data mezi telefonem a počítačem, vypomáhat
při vyhledávání, pracovat s plánovacím kalendářem nebo posílat e-maily či sms zprávy. Cortana zpracovala během tří měsíců od svého vzniku více než miliardu uživatelských požadavků a zvyšující se číslo zákazníků přineslo kýžený efekt, jelikož firma Microsoft začala díky Cortaně a funkcím vyhledavače Bing během několika měsíců znovu vydělávat.

Oficiální stránky Microsoft informovali své zákazníky o tom, že Cortana funguje nejlépe v případě, že si uživatel založí profil a nechá svou virtuální asistentku shromažďovatdata ze všech připojených zařízení a Microsoft účtů. Samotný systém tlačil uživatele k expresní instalaci, jejíž výchozí nastavení umožnilo maximální tok osobních informací přímo na servery společnosti. Ars Technica zveřejnila o několik let později závěry svého výzkumu zaměřené na neoprávněný sběr dat a uveřejnila svědectví o tom, že Microsoft sbíral data skrz služby jako je Cortana i po jejich deaktivaci, což zprostředkovalo společnosti přístup k osobním informacím jako je ID počítače, geografická poloha uživatele nebo
digitální obsah produkovaný skrz různé platformy. Nadella se odhodlal k řadě odvážných kroků, které přinesly rozporuplné reakce, nic to však nemění na tom, že společnost Microsoft díky jeho inklinaci k praktikám dohledového kapitalismu začala po dlouhých letech selhávání generovat zisk. V roce 2011 Microsoft koupil Skype za 8,5 miliardy dolarů a v roce 2016 Nadella oznámil, že Microsoft hodlá za zcela bezprecedentní částku 26,2 miliard dolarů odkoupit profesní sociální síť LinkedIn. Tyto akvizice byly chytrým krokem, neboť poskytly celou řadu nových nástrojů k získávání behaviorálních dat a cena akcií společnosti se pod Nadellovým vedením zvýšila téměř
čtyřnásobně.

Jeff Bezos, generální ředitel společnosti Amazon, byl jedním z prvních lidí v technologickém sektoru, kteří si uvědomili magickou moc relevance a potenciál jejího zužitkování v digitálním prostředí. V roce 1994 si Bezos povšiml obrovského nárůstu uživatelů internetu, a tak opustil pracovní pozici ve sféře finančních služeb a rozhodl se realizovat svou vizi internetového knihkupectví. Tehdy vznikla společnost Amazon, která stála na myšlence oživení atmosféry tradičních knihkupectví v digitálním prostoru. Bezos měl od vzniku společnosti zcela jasnou představu o tom, jak by měl takový návrat ke kořenům v moderním kabátu vypadat, k realizaci svého záměru však potřeboval dokonalý
systém vyhledávání, bezchybný zákaznický servis a funkční algoritmus mapující pohyb knih
a požadavky zákazníků. Založení internetového knihkupectví se od svého počátku jevilo jako výjimečně chytrý krok, protože počet knižních titulů neustále narůstal a fyzická knihkupectví nebyla schopna takový objem knih pojímat. Pro digitální formu knihkupectví však milionová čísla
nebyla překážkou, a proto se Amazon rychle dočkal lukrativních výdělků.

Klíčovým prvkem Amazonu se staly doporučující systémy, které byly poprvé testovány ve výzkumném centru Xerox Palo Alto (PARC) v roce 1990. Vývoj těchto systémů měl posloužit především jako pomocná digitální ruka pro uskutečňování rozhodnutí
uživatelů, kteří byli zahlceni informacemi ve virtuálním prostředí. Základním prvkem doporučujícího systému je dostatečné množství dat, která generují uživatelé především při hodnocení různých položek na internetu. Když je doporučující systém nasycen těmito daty, tak může data vyhodnotit a poskytnout předpověď budoucího uživatelského chování při hodnocení položek, se kterými se doposud nesetkal. Na základě analytické operace jsou uživateli doporučeny takové položky, které
by jej měly uspokojit.Doporučující systémy se učí na základě zpracovávání dvojího typu dat – buď systém zpracuje přímé hodnocení nějaké položky uživatelem (1 až 5 hvězdiček
dle spokojenosti s přečtenou knihou), nebo systém následuje uživatelskou aktivitu a nasává
vedlejší data (proběhnuté transakce, navštívené stránky aj.). Základním procesem těchto algoritmů je analýza obsahu a kolaborativní filtrování. Při analýze vychází systém z dostupných informací o jednotlivých položkách (knižní žánr nebo autor), analyzuje minulá hodnocení uživatele a na základně opakujících se vzorců poskytne odpovídající doporučení. Kolaborativního filtrování potom vyhodnocuje, co se v minulosti líbilo všem uživatelům a výsledný návrh odpovídá tomu, co se v minulosti líbilo uživateli se stejným vkusem. Kromě analýzy obsahu a kolaborativního filtrování vznikla už během prvních let existence společnosti široká škála doporučujících modulů, na kterých Amazon vybudoval svůj úspěch (např. demografické filtrování využívající údaje jako je věk, pohlaví nebo kulturní zázemí uživatele) a dnes je Amazon schopen uzpůsobit nabídku pro uživatele i na základě zvýrazněných či vynechaných pasáží v e-knize zobrazené skrz elektronickou čtečku Kindle.
Je však nezbytné zmínit, že Amazon používal ještě dlouhou dobu po svém vzniku akumulované informace výhradně pro zlepšování algoritmického zajištění, extraktivní dynamika tak nesloužila jako pohon pro praktiky dohledového kapitalismu. Neznamená to však, že by se společnost ve snaze o zlepšování personalizace na svých stránkách
nedopouštěla neoprávněného zacházení s uživatelskými daty. V roce 2014 vznikla virtuální
asistentka Alexa, která je spojována s řadou kontroverzí.

Steve Jobs vytvořil v roce 1976 značku, která je uctívána obrovskou fanouškovskou základnou jako náboženství nakousnutého jablka. Původně nesla společnost název Apple Computer a svého prvního světového úspěchu se dočkala již v roce 1984 uvedením osobních počítačů Macintosh na trh. V kontextu této události se zdá být přípustná zmínka o reklamním spotu, který představil značku Apple a osobní počítače Macintosh světu. Reklama odvysílaná v roce
1984 zasadila metaforickou ránu společnosti IBM, největšímu výrobci osobních počítačů své doby. Reklamní spot působí jako scéna z dystopického světa ovládaného Orwellovským Big Brotherem, ponurou atmosféru však rozbije hrdinka v oranžových kraťasech, která hodem kladiva zničí obrazovku. Výstup je zakončen prohlášením On January 24th, Apple Computer will introduce Macintosh. And you will see why 1984 won´t be like „1984“ (Apple Computer představí 24. ledna počítač Macintosh. A všem tak ukáže, proč 1984 nebude jako 1984). Reklamu zhlédlo během vysílání Super Bowl téměř 100 milionů lidí a klíčový motiv se opakoval i u dalších reklam společnosti Apple. Uvedený reklamní spot působí v dnešním světě jako ironický výstřelek, Apple se totiž svým byznysovým modelem zařadil mezi pětici největších dohledových kapitalistů. Společnost sice z velké části generuje zisk hardwarovou výbavou, značná část výnosů je však založena na uživatelské interaktivitě, která umožňuje shromažďovat behaviorální data a uskutečňovat výhodné obchody.
Jobs měl neochvějnou vizi, kterou Wozniak spolu s vývojářským týmem následoval a společně tak roku 2001 vypustili do světa iPod, multimediální přehrávač hudby, který se stal rychlostí blesku nejlépe prodávaným MP3 přehrávačem na trhu. Neméně důležitý byl souběžný vznik aplikace iTunes určené pro organizaci a přehrávání multimediálních souborů. ITunes je klíčovou platformou Applu pro akumulování behaviorálních dat,
což členové společnosti pravděpodobně zaznamenali už v roce 2003, ihned po spuštění programu iTunes kompatibilního se systémem Windows. Posluchačům bylo umožněno stáhnout si do svých počítačů tento software bezplatně, a tak začaly miliony lidí po celém světě používat iTunes jako revoluční platformu pro poslech placené hudby. Společnost Apple otevřela bránu do hypermoderního světa individualizované výroby a spotřeby stejným způsobem, jakým se to podařilo společnosti Ford o sto let dříve s filozofií masové výroby a spotřeby. Digitální prostředí vůbec poprvé nabídlo díky rozhraní iTunes zcela nové nástroje, které jednotlivcům umožňovaly svobodně nakládat s vlastní hudbou, kombinovat zakoupené skladby a vytvářet individualizovaná alba dle aktuální nálady a potřeby. Nový dynamický vzorec zaznamenal obrovský úspěch, platforma se tak stala
doslova revolučním krokem na poli hudebního průmyslu a skloubila spokojenost uživatelů s maximalizací zisku.

Společnost Apple zpopularizovala MP3 přehrávače, smart telefony a tablety v globálním měřítku a získala si tak přirozeně zástupy dychtivýchzákazníků. Firemní pověst však v roce 2013, po zveřejnění tajných dokumentů odhalujících četné programy hromadného elektronického sledování provozovaného NSA(Národní bezpečnostní agentura) ve spolupráci s telekomunikačními a internetovými společnostmi, utrpěla, neboť dle prohlášení Edwarda Snowdena se Apple účastnil programového vývoje
sledovacích prostředků pro zajištění dohledu nad občany po celém světě. Řada rozporuplných zpráv doprovázela také zrod hlasové asistentky Siri, skrze kterou údajně docházelo k pochybnému odposlechu a streamování nahrávek na Cloud.

První fáze digitálního vyvlastnění, vedená imperativem extrakce, transformovala základní aspekty lidského života. Na výše uvedených případech lze vypozorovat způsoby, jakými kvantitativní dimenze velkých dat postupně nahrazovala mnoho prvků našeho světa, které bývaly výhradní doménou lidského úsudku. Amazon nám doporučí ideální knihu, Google vyhledá relevantní webovou stránku a Facebook zobrazí takový obsah, který odpovídá obrazu o naší identitě. Cesta tím však zdaleka nebyla u konce. Nastala druhá fáze digitálního vyvlastnění vedená ekonomickým imperativem predikce.

Zatímco první fáze digitálního vyvlastnění stála na extraktivní architektuře adaptivních algoritmů, které fungovaly na principu zpětnovazebné smyčky a nepřetržitě zdokonalovaly samy sebe díky narůstajícímu množství dat zadávaných uživateli skrz počítačové rozhraní, druhá fáze digitálního vyvlastnění podléhala imperativu predikce a spočívala v rozšiřování zásobovacích řetězců a tras do nevirtuálního světa. Konkurenční souboj o maximalizaci zisku dosáhl takového bodu, ve kterém se vlastnictví velkého množství behaviorálního nadbytku jevilo jako nezbytná, nikoli však dostatečná podmínka úspěchu. Vznikla tak potřeba zvyšovat kvalitu prediktivních produktů a rozšiřovat působení dohledových praktik do reálného světa, aby pak rozmanitá škála nástrojů nasávala ještě více extrahovatelných dat a vytvářela ještě kvalitnější predikce.