En particular, los investigadores pudieron predecir los siguientes atributos personales de los usuarios bas\u00e1ndose \u00fanicamente en su inter\u00e9s musical:<\/p>\n
- \n
- Edad<\/li>\n
- Localizaci\u00f3n<\/li>\n
- G\u00e9nero<\/li>\n
- Estado civil<\/li>\n<\/ul>\n
Aunque el art\u00edculo en el que los investigadores publicaron sus hallazgos ya es un poco antiguo (publicado en 2012), sirve como una excelente demostraci\u00f3n de c\u00f3mo la informaci\u00f3n privada puede filtrarse a trav\u00e9s de las redes sociales, incluso cuando ha hecho que casi todos los datos sobre usted sean invisibles. terceros.<\/p>\n
eres lo que te gusta<\/h2>\n
La configuraci\u00f3n de privacidad en los sitios web de redes sociales de hoy en d\u00eda brinda a los usuarios un control mucho mayor sobre la visibilidad de su informaci\u00f3n (despu\u00e9s de todo, las innumerables violaciones de privacidad de las redes sociales<\/a> han tenido alguna utilidad).<\/p>\n
Pero, \u00bfes eso realmente suficiente para evitar que su informaci\u00f3n oculta quede expuesta?<\/strong> Desafortunadamente, la investigaci\u00f3n de cient\u00edficos de INRIA Francia demuestra lo contrario.<\/p>\n
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, g\u00e9nero, estado civil y ubicaci\u00f3n.\u00a0<\/strong><\/p>\n<\/p>\n
Dado que los intereses, gustos y disgustos de la mayor\u00eda de los usuarios est\u00e1n disponibles p\u00fablicamente, un acosador potencial no necesita esforzarse demasiado para ver lo que les gusta a la mayor\u00eda de los usuarios en Facebook. A partir de ah\u00ed, se trata de una cuesti\u00f3n de correlaci\u00f3n estad\u00edstica y probabilidad para descubrir sus atributos m\u00e1s personales, como el estado civil y la ubicaci\u00f3n.<\/p>\n
Entonces, \u00bfc\u00f3mo exactamente un programa de inteligencia artificial descubre los detalles personales sobre usted sobre la base simplista de lo que le gusta?<\/p>\n
Del gusto musical a los datos personales<\/h2>\n
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 p\u00e1gina oficial de Metallica (que has decidido hacer p\u00fablica). Supongamos adem\u00e1s, en aras de la simplicidad, que hay otros 5 perfiles p\u00fablicos de Facebook interesados \u200b\u200ben Metallica que tambi\u00e9n han revelado abiertamente su edad para que todos los vean. Si 4 de 5 de estos est\u00e1n en el grupo de edad de 18 a 24 a\u00f1os, entonces, por votaci\u00f3n mayoritaria, es probable que su atributo oculto (en este caso, su edad) tambi\u00e9n sea de 18 a 24 a\u00f1os.\u00a0<\/p>\n
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<\/a><\/p>\n(Este ejemplo solo se usa con fines ilustrativos y no necesariamente corresponde a la realidad)<\/p>\n
Si bien el enfoque parece demasiado simple para ser efectivo, los investigadores obtuvieron una precisi\u00f3n de inferencia del 72,5 %<\/strong> para algunos atributos del usuario.<\/strong> Esto se logr\u00f3 utilizando el \u00fanico factor predictivo del inter\u00e9s por la m\u00fasica de un grupo mucho m\u00e1s grande de intereses personales visibles p\u00fablicamente. Los modelos m\u00e1s sofisticados capaces de tener en cuenta los intereses de m\u00faltiples usuarios no solo podr\u00e1n inferir una gama m\u00e1s amplia de atributos personales, sino que lo har\u00e1n con una precisi\u00f3n a\u00fan mayor.<\/p>\n
Y eso es motivo de alarma, porque los atributos sensibles a la privacidad de los usuarios en las redes sociales, incluso cuando est\u00e1n ocultos, no son tan seguros como la sabidur\u00eda convencional nos har\u00eda creer.<\/p>\n
El dilema del consentimiento<\/h2>\n
La caracter\u00edstica m\u00e1s poderosa de este m\u00e9todo de predicci\u00f3n de atributos personales es que se basa \u00fanicamente en la informaci\u00f3n revelada por los propios usuarios de Facebook sobre intereses musicales,<\/p>\n
No hay absolutamente nada dudoso involucrado en el enfoque, como el uso de malware o violaciones forzadas de informaci\u00f3n. La t\u00e9cnica simplemente aprovecha al m\u00e1ximo lo que est\u00e1 disponible en l\u00ednea, y la informaci\u00f3n sobre nuestros intereses resulta ser algo que est\u00e1 profusamente disponible en la era de las redes sociales.<\/p>\n
Esto hace que dicha t\u00e9cnica sea extraordinariamente dif\u00edcil de abordar con cualquier legislaci\u00f3n de protecci\u00f3n de la privacidad, especialmente porque el consentimiento del usuario est\u00e1 impl\u00edcito en la informaci\u00f3n de acceso p\u00fablico. La ley puede proteger nuestra privacidad si hay evidencia de una violaci\u00f3n o abuso de la informaci\u00f3n del usuario, como cuando terceros acceden a su informaci\u00f3n privada.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/vpn.inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/post-136332-625d4a7c73e0f.jpg\")
<\/a><\/p>\nEn el presente caso, la t\u00e9cnica se basa \u00fanicamente en conjeturas sofisticadas habilitadas en su totalidad por la informaci\u00f3n del usuario disponible p\u00fablicamente, que lleva consigo el consentimiento impl\u00edcito de accesibilidad p\u00fablica<\/strong>.<\/p>\n
Frente a esto, cualquier defensa legal me parece inconcebible. Estar\u00eda pidiendo prohibir la pr\u00e1ctica de adivinar en s\u00ed misma para demandar a alguien por predecir con precisi\u00f3n el estado de su relaci\u00f3n a partir de sus preferencias musicales, que felizmente revel\u00f3 con su propia voluntad.<\/p>\n
No obstante, el modelo del investigador puede usarse para prop\u00f3sitos m\u00e1s nefastos y legalmente defendibles que los simples juegos de adivinanzas.<\/p>\n
Preparaci\u00f3n para una emergencia de privacidad<\/h2>\n
Algunos de los posibles abusos de la t\u00e9cnica de los investigadores involucran doxing. Con la capacidad de reconstruir los datos personales<\/a> de un usuario en funci\u00f3n de su inter\u00e9s, el doxing ser\u00e1 m\u00e1s f\u00e1cil para los atacantes, lo que dejar\u00e1 a un mayor n\u00famero de usuarios vulnerables a posibles filtraciones de informaci\u00f3n y exposici\u00f3n en l\u00ednea.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/vpn.inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/post-136332-625d4a7d8fc42.jpg\")
<\/a><\/p>\nLos spammers tambi\u00e9n podr\u00edan tener un d\u00eda de campo con el poder de hacer coincidir el perfil de Facebook de un usuario con su direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico y enviar spam a su bandeja de entrada con anuncios dirigidos esculpidos para estar en l\u00ednea con los intereses previstos de un usuario.<\/p>\n
Para los anunciantes, estas t\u00e9cnicas predictivas pueden ser justo lo que necesitan para perfilar a los usuarios de manera eficiente para la orientaci\u00f3n de anuncios, mientras que las predicciones basadas en intereses de los atributos individuales pueden convertirse en un componente crucial de la pr\u00f3xima tecnolog\u00eda, con las cookies del navegador al borde de la extinci\u00f3n.<\/a><\/p>\n
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 llevar\u00e1 el viento en cualquier direcci\u00f3n.<\/p>\n
Y as\u00ed, justo cuando pensabas que no podr\u00edas estar m\u00e1s presionado para mantener cierta apariencia de privacidad, nuestras capacidades tecnol\u00f3gicas avanzadas asestan otro golpe para garantizar que permanezcamos desnudos en l\u00ednea.<\/p>\n
Estamos cada vez m\u00e1s cerca de una situaci\u00f3n en la que la \u00fanica forma de avanzar podr\u00eda 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 tecnol\u00f3gico, pero \u00bfqu\u00e9 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?<\/p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
Los Me gusta de Facebook son un tesoro de informaci\u00f3n que puede revelar el estado de su relaci\u00f3n, la edad y mucho m\u00e1s sobre usted, incluso cuando se trata de perfiles privados.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":355783,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":"","_wp_rev_ctl_limit":""},"categories":[8596,8585],"tags":[],"class_list":["post-264147","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-fugas","category-miscelaneas"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/264147","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=264147"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/264147\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/355783"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=264147"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=264147"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/vpn.inform.click\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=264147"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}