In een tijd dat sociale netwerkprivacy in het nieuws is, toont nieuw onderzoek aan dat er meer manieren zijn dan tot nu toe werd gerealiseerd om bepaalde eigenschappen te onthullen die we misschien proberen te verbergen.
... zelfs als een persoon zijn leeftijd, ras of politieke opvattingen niet prijsgeeft, kunnen vriendschapsstudies deze eigenschappen gemakkelijk en nauwkeurig afleiden.
Het werk bouwt voort op een van de hoofdthema's van privacyonderzoek, namelijk begrijpen hoe verschillende eigenschappen met elkaar in verband staan.
De auteurs baseerden de paper op databases die specifiek beschikbaar zijn voor onderzoek. Deze weerspiegelen de soorten informatie die websites beschikbaar stellen aan adverteerders of onthullen aan externe groepen wanneer mensen derden toegang geven tot hun sociale profielen.
Gezien de prevalentie van dergelijke gegevens, probeerden de onderzoekers beter te begrijpen welke soorten statistische gevolgtrekkingen uiteindelijk eigenschappen zouden kunnen opleveren die mensen hebben geprobeerd te verbergen.
Vrienden en persoonlijke informatie
"In sociale gegevens zijn sommige dingen voorspelbaarder dan andere", zegt Johan Ugander, universitair docent managementwetenschap en -technologie aan de Stanford University. "We gingen op zoek naar de relatie tussen vriendennetwerken en voorspelbaarheid en eindigden met het blootleggen van een inferentiemechanisme dat nog niet eerder was opgemerkt."
Op het eenvoudigste niveau onthullen mensen informatie over zichzelf op basis van hoe zij zich online gedragen. Als iemand bijvoorbeeld luiers online koopt, hebben ze waarschijnlijk een baby. Dat is een directe conclusie.
Een tweede vorm van gevolgtrekking is gebaseerd op het kijken naar onze vrienden of indirecte gevolgtrekking. Onderzoekers die sociale-mediarelaties hebben bestudeerd, hebben ontdekt dat we neigen naar mensen van ongeveer dezelfde leeftijd, ras en politieke overtuiging.
Dus zelfs als een persoon zijn leeftijd, ras of politieke opvattingen niet prijsgeeft, kunnen vriendschapsstudies deze eigenschappen gemakkelijk en nauwkeurig afleiden. Onderzoekers noemen deze tendens homofiel, wat voortkomt uit de Griekse woorden uit liefde voor eenvormigheid.
Maar niet alle onbekende eigenschappen zijn gemakkelijk te voorspellen met behulp van vriendstudies. Gender vertoont bijvoorbeeld wat onderzoekers in homologe situaties zwak homofilie noemen.
"Als een onbekende persoon in een sociaal netwerk voornamelijk mannelijke vrienden heeft, is de kans bijna even groot dat ze een vrouw kunnen zijn, of andersom", zegt Kristen Altenburger, een doctoraatsstudent in Ugander's labo.
Sociale netwerkprivacy
Uit het nieuwe onderzoek van de groep blijkt dat het mogelijk is om bepaalde verborgen eigenschappen af te leiden - gender is de eerste - door de vrienden van onze vrienden te bestuderen.
Deze techniek werkt omdat Ugander en Altenburger een nieuwe sociale structuur hebben beschreven die ze monofilie noemen, Grieks als 'liefde voor één', waar mensen extreme voorkeuren hebben voor eigenschappen, maar niet noodzakelijkerwijs hun eigen trekje.
"Bijvoorbeeld," zegt Ugander, "gemiddeld zou het kunnen zijn dat mannen geen duidelijke voorkeur hebben voor mannelijke of vrouwelijke vrienden, maar dat gemiddelde kan het feit verdoezelen dat sommige mannen sterke voorkeuren hebben voor mannelijke vrienden terwijl anderen heb sterke voorkeuren voor vrouwelijke vrienden. "
Ze merken op dat wanneer er monofily in een netwerk is, het mogelijk wordt om eigenschappen van individuen te voorspellen op basis van vrienden van vrienden, zelfs in situaties waar er geen homofilie is.
De onderzoekers vertrouwden op standaard netwerkgegevenssets die breed werden bestudeerd door academici. Deze datasets brengen vriendschapsnetwerken in kaart en bevatten volledige informatie over alle eigenschappen van alle individuele kenmerken, inclusief geslacht. De onderzoekers verwijderden vervolgens de geslachtsgegevens voor bepaalde individuen, creëerden kunstmatige onbekenden en gebruikten vervolgens hun "vrienden van vrienden" -analyse om te zien of het een voorspelling kon maken.
"Het is een fill-in-the-blanks probleem", zegt Ugander. "En terwijl we merken dat uw vrienden niet geneigd zijn om uw geslacht te voorspellen, lijken de mensen met wie deze vrienden zich associëren, uw vrienden of vrienden, meer op u te lijken dan zelfs uw vrienden."
De onderzoekers zeggen dat de kracht van hun nieuwe perspectief, van kijken naar de vrienden van onze vrienden, het belang benadrukt van het beschermen van netwerkgegevens tegen nieuwsgierige handen. Bij elke beleidsoplossing om de privacy van het netwerk te behouden, moet rekening worden gehouden met de informatie die is opgeslagen onder vrienden van vrienden. Ze passen hun techniek nu weer toe op andere onbekenden om te zien wat er nog meer wordt onthuld door vrienden van vrienden.
"We weten niet zeker wat er op deze manier nog meer onthuld kan worden", zegt Ugander. "Helaas lijkt het erop dat het netwerk van netwerkprivacy nog kleiner is dan we eerder dachten."
De onderzoekers rapporteren hun bevindingen in het tijdschrift Natuur Menselijk gedrag.
Bron: Stanford University
Verwante Boeken
at InnerSelf Market en Amazon
