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2018
04-25

数字记录可能暴露数百万的私密细节和个性特征


研究表明,亲密的个人属性可以从高度的准确性来看,似乎无害的数字行为,在这种情况下Facebook的喜欢留下的痕迹。研究提出了有关个性化营销和在线隐私的重要问题。

今天发表在“PNAS”杂志上的新研究表明,Facebook用户的种族,年龄,智商,性别,性格,物质使用和政治观点的准确估计值可以从目前仅有的Facebook赞公开可用。

在这项研究中,研究人员将Facebook Like描述为数字记录的“通用类” - 类似于网络搜索查询和浏览历史记录 - 并建议这种技术可以用于在线定期提取敏感信息。

剑桥心理测量中心的研究人员与微软研究院剑桥分校合作,分析了超过58,000名美国Facebook用户的数据集,他们通过myPersonality应用程序自愿提供他们的喜欢,人口统计资料和心理测试结果。

用户选择提供数据并同意将个人资料记录下来进行分析。 Facebook的喜欢被喂入算法,并从配置文件和性格测试的信息证实。

研究人员创建了统计模型,能够单独使用Facebook Like来预测个人信息。确定男性性行为的准确率为88%,非裔美国人与高加索裔美国人的准确率分别为95%和85%。基督教徒和穆斯林在82%的案件中被正确分类,对于关系状况和滥用药物的预测准确率达到了65%至73%。

但很少有用户点击喜欢明确地揭示这些属性。例如,少于5%的同性恋用户点击明显的喜欢,如同性恋婚姻。准确的预测依赖于“推论” - 汇总大量信息量较少,但更受欢迎的喜欢,如音乐和电视节目,产生精辟的个人档案。

即使看起来不透明的个人信息,例如用户的父母在21岁之前是否分开,精确到60%,足以使这些信息“值得广告商”。

虽然他们强调了使用预测模型改进在线服务的个性化营销的潜力,但研究人员还警告对用户隐私构成的威胁。他们认为,许多在线消费者可能会觉得这样的数字暴露水平超过了可接受的限度,因为企业,政府甚至个人都可以使用预测软件来准确推断来自Facebook的喜欢和其他数字“痕迹”的高度敏感的信息。

研究人员还测试了个性特征,包括智力,情绪稳定性,开放性和外向性。虽然这样的潜在特征要难以估量,但分析的准确性是惊人的。研究开放性特征 - 那些不喜欢变化的人对这些特征表示欢迎 - 表明单独观察“喜欢”与使用个体的实际个性测验得分大致相同。

一些喜欢有一个强大的,但看似不协调或随机链接与个人属性,如高智商卷曲薯条,或蜘蛛比谁更害怕与非吸烟者。

作为一个整体,研究人员认为,仅从Facebook Like分析中收集的个人属性和人格特征的不同估计可以形成令人惊讶的准确的全球潜在数百万用户的个人肖像。

他们说,结果表明,在这项研究的基础上进行心理评估的一个可能的革命 - 可以进行前所未有的规模,没有昂贵的评估中心和问卷调查。心理测量中心运营总监Michal Kosinski表示:“我们相信我们的结果虽然基于Facebook喜欢,但适用于更广泛的在线行为。”他与剑桥同事David Stillwell和Thore Graepel 来自微软研究院。

“可以从各种数字数据中做出类似的预测,这种辅助”推理“具有非常高的准确性 - 可以统计预测人们可能不希望暴露的敏感信息。鉴于人们留下的各种数字痕迹,个人控制变得越来越困难。

“我是一个伟大的粉丝和新的惊人的技术,包括Facebook的积极用户。 Kosinski说:“我很欣赏自动图书推荐,或者Facebook为我的新闻推送选择最相关的故事。 “但是,我可以想象在相同的数据和技术被用来预测政治观点或性取向,对自由甚至生活构成威胁的情况。”

“只是发生这种情况的可能性可能会阻止人们使用数字技术和减少个人和机构之间的信任 - 阻碍技术和经济进步。用户需要被提供透明度和控制他们的信息。“

来自微软研究院的Thore Graepel表示,他希望这项研究将有助于正在进行的关于用户隐私的讨论:”消费者正确地期待强大的隐私保护被纳入产品和服务,以及这项研究可能提醒消费者采取谨慎的方式在网上分享信息,利用隐私控制,永远不会与陌生人分享内容。“

剑桥大学David Stillwell补充说:”我有自2005年以来使用Facebook,我将继续这样做。但我可能会更仔细地使用Facebook提供的隐私设置。“

来源:剑桥大学