p Em um momento em que a privacidade da rede social - ou a falta dela - é manchete de notícias, dois pesquisadores de Stanford chegaram a algumas descobertas preocupantes sobre como os dados pessoais estão se tornando cada vez mais difíceis de ocultar se houver presença pública online. p Em um artigo publicado este mês em Nature Human Behavior , Johan Ugander, professor assistente de ciência da gestão e engenharia, e Kristen Altenburger, um Ph.D. aluno em seu laboratório, mostraram que há mais maneiras do que as imaginadas anteriormente de revelar características demográficas que as pessoas podem estar tentando esconder. Este trabalho se baseia em um dos principais tópicos da pesquisa de privacidade, que é entender como diferentes características estão correlacionadas.

p O artigo de Stanford é baseado em bancos de dados disponibilizados especificamente para pesquisa. Elas refletem os tipos de informações que os sites disponibilizam aos anunciantes ou revelam a grupos externos quando as pessoas permitem que terceiros acessem seus perfis sociais. Dada a prevalência de tais dados, os pesquisadores procuraram entender melhor que tipo de inferência estatística pode acabar revelando características que as pessoas procuram esconder.

p "Em dados sociais, algumas coisas são mais previsíveis do que outras, "Disse Ugander." Começamos a estudar a relação entre redes de amigos e previsibilidade, e acabou descobrindo um mecanismo de inferência que não tinha sido notado antes. "

p Níveis de inferência

p No nível mais simples, as pessoas revelam informações sobre si mesmas com base em como se comportam online. Se uma pessoa compra fraldas online, por exemplo, eles provavelmente têm um bebê. Essa é uma inferência direta.

p Uma segunda forma de inferência é baseada em olhar para nossos amigos, ou inferência indireta. Os pesquisadores que estudaram as relações nas redes sociais descobriram que tendemos a ser amigos de pessoas mais ou menos da nossa idade, raça e crença política. Portanto, mesmo que uma pessoa não revele sua idade, raça ou opiniões políticas, essas características são deduzidas com facilidade e precisão a partir de estudos de amizade. Os pesquisadores chamam essa tendência de homofilia, que deriva das palavras gregas para amor à mesmice.

p Mas nem todas as características desconhecidas são fáceis de prever usando estudos de amigos. Gênero, por exemplo, exibe o que os pesquisadores chamam de homofilia fraca em contextos online.

p "Se uma pessoa desconhecida em uma rede social tem amigos em sua maioria homens, há uma chance quase igual de que eles possam ser mulheres, ou vice-versa, "Disse Altenburger.

p Amigos de amigos

p A nova pesquisa do grupo mostra que é possível inferir certos traços ocultos - o gênero sendo o primeiro - estudando os amigos de nossos amigos.

p Esta técnica funciona porque Ugander e Altenburger descreveram uma nova estrutura social que chamam de monofilia, Grego para "amor de um, "onde as pessoas têm preferências extremas por traços, mas não necessariamente por seus próprios traços." Por exemplo, "Ugander disse, "em média, pode ser o caso de os homens não terem uma preferência clara por amigos homens ou mulheres, mas essa média pode estar obscurecendo o fato de que alguns homens têm fortes preferências por amigos homens, enquanto outros têm fortes preferências por amigas. "

p Eles observam que quando há monofilia em uma rede, torna-se possível prever características de indivíduos com base em amigos de amigos, mesmo em situações onde não há homofilia.

p A equipe de Stanford confiou em conjuntos de dados de rede padrão amplamente estudados por acadêmicos. Esses conjuntos de dados mapeiam redes de amizade e contêm informações completas sobre todas as características de todas as características individuais, incluindo gênero. Os pesquisadores então apagaram os dados de gênero de certos indivíduos, criando desconhecidos artificiais, e então usaram a análise de "amigos de amigos" para ver se poderia fazer uma previsão.

p "É um problema de preencher as lacunas, "disse Ugander." E embora descubramos que seus amigos não tendem a prever seu sexo, as pessoas com as quais esses amigos escolhem se associar, seus amigos de amigos, tendem a ser mais parecidos com você do que até mesmo seus amigos. "

p Os pesquisadores disseram que o poder de sua nova perspectiva, de olhar para os amigos de nossos amigos, destaca a importância de proteger os dados da rede de mãos curiosas. Qualquer solução de política para preservar a privacidade da rede precisará considerar as informações contidas entre os amigos ou amigos de alguém. Eles agora estão reaplicando sua técnica a outros desconhecidos para ver o que mais pode ser divulgado por amigos de amigos.

p "Não temos certeza do que mais pode ser revelado desta forma, "Ugander disse, acrescentando:"Infelizmente, parece que o domínio da privacidade da rede é ainda menor do que pensávamos anteriormente. "