多年前，當我首次下載麥當勞應用程式時，我註冊了其忠誠度計畫，希望能獲得更好的優惠。何樂而不為，能吃到便宜的薯條？雖然我明白這會涉及某種程度的數據追蹤，但我並未意識到這些資訊將如何被用來演算法式地預測我的下一次消費。

我的數據報告大部分包含過去麥當勞交易的詳細帳戶，以及該速食公司向我發送的優惠以及我累積的忠誠度積分。基本上，每次我打開應用程式想吃點東西時，它都會建立一份關於我何時、何地、購買了什麼的詳細記錄。這份紀錄比我預期的還要詳盡，甚至包括了我每次為了參與大富翁抽獎活動掃描代碼的記錄以及我獲得的獎品。

雖然麥當勞多年來儲存的龐大數據量一開始讓我措手不及，但該公司預測演算法的使用方式才是我認為最令人擔憂的。該公司預測了我未來六週的到訪次數（2.16 次）、平均消費金額（13.49 美元）以及總消費金額（29.15 美元）。一位 WIRED 的記者開玩笑說，麥當勞製作了一份類似《關鍵報告》的檔案，來預測我下一次購買點心捲餅的行為。

除了數字之外，麥當勞還將大杯無糖可樂標記為我重複購買的最愛品項。它將我的核心購買習慣標記為「以食物為主導的下午點心」或「匆忙中的外帶午餐」。（關於吃「以食物為主導的」點心，現在已成為我家的網路迷因。）值得注意的是，報告還列出了我的「流失率」為零，這可能意味著麥當勞認為我是一個終身顧客，永遠不會停止在回家的路上順手買杯薯條和飲料。

卡內基美隆大學教授、CyLab 安全與隱私研究所所長 Lorrie Cranor 表示：「這 500 頁的報告算是一個警鐘。但它並非人們容易理解的格式。」她認為，對消費者更有益的做法是在註冊過程中提供非常詳細的披露，說明將會儲存哪些內容在您的「永久記錄」中，以及這些數據將如何被用來對您做出具體的推論。

對於這類數據收集，個別消費者與組織良好的公司之間存在著明顯的權力不對等。「您透過技術被媒介化，」華盛頓大學教授、該校科技政策實驗室聯合創始人 Ryan Calo 表示。「您透過他們得來速點餐。您使用他們的自助點餐機。您使用他們的應用程式。您身處他們的生態系統中，他們擁有一群擁有各種頭銜的人，試圖以最大化利潤的方式來設計它。」Calo 認為這種權力不對等影響了用戶。忠誠度計畫不僅沒有為消費者帶來甜蜜的優惠，反而可能被用於長期監控。

雖然我麥當勞報告中的許多數據點單獨來看似乎無傷大雅，但多年來累積的資訊卻能描繪出一個令人毛骨悚然的準確的個人習慣圖像。「您吃這個漢堡或喜歡那位音樂家本身可能並不隱私，但這些資訊的匯總和收集，以及透過 AI 進行的處理，可以產生相當侵犯個人隱私且個人化的資訊，關於您何時會出現、白天做什麼等等，」加州大學爾灣分校法學教授 Ari Ezra Waldman 表示。

當我與 Cranor 教授交談時，她對我光顧麥當勞的頻率感到震驚：「這個人吃好多麥當勞。」我的老闆，也被我的加工食品選擇嚇到，說我現在必須停止在那裡用餐。儘管我熱愛酥脆的無糖可樂和油膩的薯條，但我同意了。不是出於羞恥，甚至不是為了做出更健康的食物選擇——我只想拋開這一切，來證明演算法是錯的。