Cómo le gusta a Facebook exponer sus atributos ocultos

Suponga que es un investigador. O tal vez un acosador compulsivo. O tal vez simplemente un anunciante. Quiere descubrir algunos atributos personales de un individuo por… razones. Entonces, inicia sesión en Facebook, los busca y escanea su perfil.

Aunque mala suerte. Han puesto toda la información importante detrás de un muro de privacidad. En un mundo simple y aburrido, la historia debería terminar aquí.

Pero el nuestro es un mundo de intrigas y maravillas y no eres alguien que se dé por vencido fácilmente. Así que investigas un poco más en el perfil del usuario y logras familiarizarte con algunos intereses personales que han revelado abiertamente en Facebook.

Si tuviera las capacidades deductivas de Sherlock Holmes, tal vez hubiera sido suficiente para descubrir todo lo que necesita saber sobre la persona en cuestión basándose únicamente en sus intereses.

Si bien ninguno de nosotros somos Sherlocks aquí, la Inteligencia Artificial es una aproximación razonable a los talentos del gran detective.

Esto es lo que los investigadores lograron hacer con la ayuda de un algoritmo de procesamiento de lenguaje natural (PNL): predijeron los atributos personales ocultos de los usuarios de Facebook utilizando solo sus intereses divulgados públicamente.

En particular, los investigadores pudieron predecir los siguientes atributos personales de los usuarios basándose únicamente en su interés musical:

• Edad
• Localización
• Género
• Estado civil

Aunque el artículo en el que los investigadores publicaron sus hallazgos ya es un poco antiguo (publicado en 2012), sirve como una excelente demostración de cómo la información privada puede filtrarse a través de las redes sociales, incluso cuando ha hecho que casi todos los datos sobre usted sean invisibles. terceros.

eres lo que te gusta

La configuración de privacidad en los sitios web de redes sociales de hoy en día brinda a los usuarios un control mucho mayor sobre la visibilidad de su información (después de todo, las innumerables violaciones de privacidad de las redes sociales han tenido alguna utilidad).

Pero, ¿es eso realmente suficiente para evitar que su información oculta quede expuesta? Desafortunadamente, la investigación de científicos de INRIA Francia demuestra lo contrario.

Los investigadores demostraron que al utilizar las preferencias e intereses musicales de un usuario tal como se revelan en Facebook, es posible predecir su edad, género, estado civil y ubicación. 

Dado que los intereses, gustos y disgustos de la mayoría de los usuarios están disponibles públicamente, un acosador potencial no necesita esforzarse demasiado para ver lo que les gusta a la mayoría de los usuarios en Facebook. A partir de ahí, se trata de una cuestión de correlación estadística y probabilidad para descubrir sus atributos más personales, como el estado civil y la ubicación.

Entonces, ¿cómo exactamente un programa de inteligencia artificial descubre los detalles personales sobre usted sobre la base simplista de lo que le gusta?

Del gusto musical a los datos personales

Supongamos que un atributo personal oculto en tu perfil de Facebook es tu edad (que es lo que queremos inferir) y te ha gustado la página oficial de Metallica (que has decidido hacer pública). Supongamos además, en aras de la simplicidad, que hay otros 5 perfiles públicos de Facebook interesados ​​en Metallica que también han revelado abiertamente su edad para que todos los vean. Si 4 de 5 de estos están en el grupo de edad de 18 a 24 años, entonces, por votación mayoritaria, es probable que su atributo oculto (en este caso, su edad) también sea de 18 a 24 años. 

(Este ejemplo solo se usa con fines ilustrativos y no necesariamente corresponde a la realidad)

Si bien el enfoque parece demasiado simple para ser efectivo, los investigadores obtuvieron una precisión de inferencia del 72,5 % para algunos atributos del usuario. Esto se logró utilizando el único factor predictivo del interés por la música de un grupo mucho más grande de intereses personales visibles públicamente. Los modelos más sofisticados capaces de tener en cuenta los intereses de múltiples usuarios no solo podrán inferir una gama más amplia de atributos personales, sino que lo harán con una precisión aún mayor.

Y eso es motivo de alarma, porque los atributos sensibles a la privacidad de los usuarios en las redes sociales, incluso cuando están ocultos, no son tan seguros como la sabiduría convencional nos haría creer.

El dilema del consentimiento

La característica más poderosa de este método de predicción de atributos personales es que se basa únicamente en la información revelada por los propios usuarios de Facebook sobre intereses musicales,

No hay absolutamente nada dudoso involucrado en el enfoque, como el uso de malware o violaciones forzadas de información. La técnica simplemente aprovecha al máximo lo que está disponible en línea, y la información sobre nuestros intereses resulta ser algo que está profusamente disponible en la era de las redes sociales.

Esto hace que dicha técnica sea extraordinariamente difícil de abordar con cualquier legislación de protección de la privacidad, especialmente porque el consentimiento del usuario está implícito en la información de acceso público. La ley puede proteger nuestra privacidad si hay evidencia de una violación o abuso de la información del usuario, como cuando terceros acceden a su información privada.

En el presente caso, la técnica se basa únicamente en conjeturas sofisticadas habilitadas en su totalidad por la información del usuario disponible públicamente, que lleva consigo el consentimiento implícito de accesibilidad pública.

Frente a esto, cualquier defensa legal me parece inconcebible. Estaría pidiendo prohibir la práctica de adivinar en sí misma para demandar a alguien por predecir con precisión el estado de su relación a partir de sus preferencias musicales, que felizmente reveló con su propia voluntad.

No obstante, el modelo del investigador puede usarse para propósitos más nefastos y legalmente defendibles que los simples juegos de adivinanzas.

Preparación para una emergencia de privacidad

Algunos de los posibles abusos de la técnica de los investigadores involucran doxing. Con la capacidad de reconstruir los datos personales de un usuario en función de su interés, el doxing será más fácil para los atacantes, lo que dejará a un mayor número de usuarios vulnerables a posibles filtraciones de información y exposición en línea.

Los spammers también podrían tener un día de campo con el poder de hacer coincidir el perfil de Facebook de un usuario con su dirección de correo electrónico y enviar spam a su bandeja de entrada con anuncios dirigidos esculpidos para estar en línea con los intereses previstos de un usuario.

Para los anunciantes, estas técnicas predictivas pueden ser justo lo que necesitan para perfilar a los usuarios de manera eficiente para la orientación de anuncios, mientras que las predicciones basadas en intereses de los atributos individuales pueden convertirse en un componente crucial de la próxima tecnología, con las cookies del navegador al borde de la extinción.

Se mire como se mire, es el usuario el que se lleva la peor parte, ya que nuestra privacidad se reduce a un hilo suelto que se llevará el viento en cualquier dirección.

Y así, justo cuando pensabas que no podrías estar más presionado para mantener cierta apariencia de privacidad, nuestras capacidades tecnológicas avanzadas asestan otro golpe para garantizar que permanezcamos desnudos en línea.

Estamos cada vez más cerca de una situación en la que la única forma de avanzar podría ser aceptar un mundo despojado de la privacidad digital; un derecho que negociamos para alimentar nuestra creciente tecnofilia. La privacidad puede muy bien ser un sacrificio necesario para un mayor progreso tecnológico, pero ¿qué tan preparados estamos para dar un paso en un mundo donde las sombras solo existen para proteger al agresor y los focos invasivos permanecen pegados al agredido?