In een tijd waarin de privacy van sociale netwerken – of het gebrek daaraan – voorpaginanieuws is, twee Stanford-onderzoekers hebben enkele ontnuchterende bevindingen over hoe persoonlijke gegevens steeds moeilijker te verbergen zijn als we online aanwezig zijn.

In een artikel dat deze maand is gepubliceerd in Natuur Menselijk gedrag , Johan Oegander, assistent-professor managementwetenschappen en techniek, en Kristen Altenburger, een doctoraat student in zijn laboratorium, hebben aangetoond dat er meer manieren zijn dan eerder werd gerealiseerd om demografische kenmerken te onthullen die mensen mogelijk proberen te verbergen. Dit werk bouwt voort op een van de hoofdlijnen in privacyonderzoek, dat is om te begrijpen hoe verschillende eigenschappen gecorreleerd zijn.

Het Stanford-artikel is gebaseerd op databases die speciaal voor onderzoek beschikbaar zijn gesteld. Deze weerspiegelen het soort informatie dat 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, de onderzoekers probeerden beter te begrijpen welke soorten statistische gevolgtrekkingen uiteindelijk eigenschappen zouden kunnen onthullen die mensen hebben willen verbergen.

"Bij sociale gegevens sommige dingen zijn voorspelbaarder dan andere, " Ugander zei. "We wilden de relatie tussen vriendennetwerken en voorspelbaarheid bestuderen, en eindigde met het blootleggen van een gevolgtrekkingsmechanisme dat nog niet eerder was opgemerkt."

Niveaus van gevolgtrekking

Op het eenvoudigste niveau onthullen mensen informatie over zichzelf op basis van hoe ze zich online gedragen. Als iemand online luiers koopt, bijvoorbeeld, ze hebben waarschijnlijk een baby. Dat is een directe gevolgtrekking.

Een tweede vorm van gevolgtrekking is gebaseerd op het kijken naar onze vrienden, of indirecte gevolgtrekking. Onderzoekers die relaties met sociale media hebben bestudeerd, hebben ontdekt dat we de neiging hebben om vrienden te maken met mensen van ongeveer dezelfde leeftijd, ras en politieke overtuiging. Dus zelfs als een persoon zijn leeftijd niet onthult, ras of politieke opvattingen, deze eigenschappen kunnen gemakkelijk en nauwkeurig worden afgeleid uit vriendschapsstudies. Onderzoekers noemen deze neiging homofilie, die voortkomt uit de Griekse woorden voor liefde voor gelijkheid.

Maar niet alle onbekende eigenschappen zijn gemakkelijk te voorspellen met behulp van vriendenstudies. Geslacht, bijvoorbeeld, vertoont wat onderzoekers zwak homofilie noemen in online contexten.

"Als een onbekende persoon in een sociaal netwerk voornamelijk mannelijke vrienden heeft, is de kans bijna even groot dat ze vrouw zijn, of vice versa, ', aldus Altenburg.

Vrienden van vrienden

Het nieuwe onderzoek van de groep laat zien dat het mogelijk is om bepaalde verborgen eigenschappen af ​​te leiden - geslacht 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 voor "liefde van één, " waar mensen extreme voorkeuren hebben voor eigenschappen, maar niet per se hun eigen eigenschap. "Bijvoorbeeld, "Oegander zei, "Gemiddeld kan het zo zijn dat mannen geen duidelijke voorkeur hebben voor mannelijke of vrouwelijke vrienden, maar dat gemiddelde verhult misschien het feit dat sommige mannen sterke voorkeuren hebben voor mannelijke vrienden, terwijl anderen sterke voorkeuren hebben voor vrouwelijke vrienden."

Ze merken op dat wanneer er monofilie is in een netwerk, wordt het mogelijk om eigenschappen van individuen te voorspellen op basis van vrienden van vrienden, zelfs in situaties waar er geen homofilie is.

Het Stanford-team vertrouwde op standaard netwerkdatasets die veel door academici werden bestudeerd. Deze datasets brengen vriendschapsnetwerken in kaart en bevatten volledige informatie over alle eigenschappen van alle individuele eigenschappen, inclusief geslacht. De onderzoekers hebben vervolgens de geslachtsgegevens van bepaalde personen gewist, kunstmatige onbekenden creëren, en gebruikten vervolgens hun 'vrienden van vrienden'-analyse om te zien of het een voorspelling kon doen.

"Het is een invulprobleem, " zei Ugander. "En hoewel we ontdekken dat je vrienden niet de neiging hebben om je geslacht te voorspellen, de mensen met wie die vrienden omgaan, je vrienden van vrienden, hebben de neiging om meer op jou te lijken dan zelfs je vrienden zijn."

De onderzoekers zeiden dat de kracht van hun nieuwe perspectief, van het kijken naar de vrienden van onze vrienden, benadrukt het belang van het beschermen van netwerkgegevens tegen nieuwsgierige handen. Elke beleidsoplossing om de netwerkprivacy te behouden, moet rekening houden met de informatie van vrienden van vrienden. Ze passen hun techniek nu opnieuw toe op andere onbekenden om te zien wat vrienden van vrienden nog meer kunnen onthullen.

"We weten niet zeker wat er nog meer op deze manier kan worden onthuld, "Oegander zei, toevoegen:"Helaas, het lijkt erop dat het domein van netwerkprivacy nog kleiner is dan we eerder dachten."