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Las redes sociales, amenaza para tu privacidad aunque ni estés en ellas

Demuestran que sólo con la información compartida por tus amigos es posible perfilarte aunque no estés en RRSS

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Las redes sociales, amenaza para tu privacidad aunque ni estés en ellas

Persona siguiendo Twitter EFE

Resumen:

Un nuevo estudio muestra que con la privacidad en las redes sociales pasa como con ser fumador pasivo. Las personas que te rodean pueden comprometer tu privacidad aunque ni siquiera tengas cuenta en Twitter, Facebook o Instagram. Lo que cada cual decide compartir ha sido durante mucho tiempo considerado un principio fundamental de la privacidad online. Si no quieres estar en Facebook, puedes retirarte o no registrarte nunca. Pero un nuevo estudio demuestra que ni aun así.

El científico de Vermont James Bargrow

El científico de Vermont James Bargrow Joshua Brown

Las publicaciones de amigos permiten perfilar con un 95% de precisión a una persona que no está en redes

Un equipo de la Universidad de Vermont (EE.UU.) y de la Universidad de Adelaida (Australia), reunió más de 30 millones de publicaciones en Twitter de 13.905 usuarios. Con este material, mostraron que la información contenida en los mensajes de la red de ocho o nueve de los contactos de alguien hace posible predecir los tuits posteriores de esa persona con la misma precisión que si estuvieran mirando directamente a la propia cuenta de Twitter de ese usuario. Es decir, lo que dicen nuestros amigos nos perfila también a nosotros mismos, aunque no digamos (literalmente) ni pío en tuit alguno.

El nuevo estudio también muestra que si una persona abandona una plataforma sociales, o si nunca se unió, las publicaciones y las palabras de sus amigos siguen proporcionando aproximadamente el 95% de la “precisión predictiva potencial”, incluso sin ninguno de los datos de esa persona en linea.

Visto desde el otro lado, cuando te registras en Facebook u otra red social “crees que estás entregando tu información, ¡pero también estás entregando la información de tus amigos!” dice el matemático de la Universidad de Vermont James Bagrow, quien dirigió la investigación publicada en Nature Human Behavior.

Con la Ley española, los partidos pueden saber de ti

El nuevo estudio muestra que, al menos en teoría, una compañía, gobierno u otro actor puede perfilar con precisión a una persona (en un partido político, desde la aprobación de la nueva Ley Orgánica de Protección de Datos) a partir de sus amigos. “No hay lugar para esconderse en una red social”, dice el coautor Lewis Mitchell. La forma en que se mueve la información en las plataformas de redes sociales, como Facebook y Twitter, se ha convertido en un factor poderoso en los movimientos de protesta, las elecciones nacionales y el auge y caída de las marcas comerciales. En el camino, las personas en estas plataformas revelan grandes cantidades de información sobre ellos mismos y sus personas cercanas.

Sin embargo, los científicos no han sabido si existe un límite fundamental a la cantidad de previsibilidad que contiene esta oleada de datos. En el nuevo estudio, los científicos utilizaron su análisis de las publicaciones de Twitter para mostrar que existe un límite superior matemático sobre la cantidad de información predictiva que puede contener una red social, pero no cambia mucho si la persona que se perfila está dentro o fuera de esa red cuando sus amigos están en la red.