El algoritmo utiliza redes de fotos para revelar su ciudad natal

Existe una creciente evidencia de que si forma parte de una red social, la estructura de la red en sí puede revelar información importante sobre usted, independientemente de lo que haya publicado usted mismo.

Por ejemplo, en diciembre analizamos un estudio de una red de juegos de computadora, que mostró que si tienes amigos que hacen trampa en los juegos de computadora, es mucho más probable que seas un tramposo o te conviertas en un tramposo en un futuro cercano.

En cierto modo, eso tiene sentido. Es mucho más probable que imitemos los comportamientos de amigos que de otras personas.

Hoy, Kazem Jahanbakhsh y sus amigos de la Universidad de Victoria en Canadá agregan un corolario interesante a este trabajo.

Estos chicos han estudiado los grupos geográficos de fotos que los usuarios suben a Flickr, el popular sitio web para compartir imágenes. La tarea que se propusieron es determinar la ciudad de origen de una persona mirando solo las etiquetas geográficas de las fotografías que han subido.

No es de extrañar que la gente tome la mayoría de sus fotografías cerca de su casa. Pero también toman fotografías en grupos en otros lugares, como destinos de vacaciones y similares. Eso hace que el problema de estimar la ubicación de la casa sea un poco más difícil. El truco que resuelven Jahanbakhsh y sus amigos es encontrar un algoritmo que pueda separar la ubicación de la casa de los otros grupos.

Resulta que muchos usuarios publican la ubicación de su casa en sus perfiles de Flickr, por lo que su algoritmo es fácil de verificar. Jahanbakhsh y compañía dicen que, efectivamente, adivina razonablemente bien. En el 70% de los casos nuestro algoritmo ha predicho el lugar de vida de las personas con bajo error, dicen.

Eso no es realmente sorprendente. Sin embargo, sí enfatiza la idea de que el goteo constante de información en las redes sociales puede eventualmente ser procesado de una manera enormemente reveladora.

Jahanbakhsh y compañía afirman que el proceso inverso también es útil: que es posible adivinar bien la ubicación de una fotografía dada la ciudad natal del usuario.

Eso parece un paso demasiado lejos. Ciertamente, es probable que se haya tomado una sola fotografía en la colección de un usuario en su ciudad natal, pero es difícil ver cómo podrían decir algo sobre las otras ubicaciones que un usuario podría visitar. Por supuesto, puede haber alguna correlación útil que se puede aprovechar al observar las ubicaciones de los amigos de un usuario. Pero Jahanbakhsh y compañía no hacen ningún reclamo al respecto.

El punto importante es que este tipo de algoritmos pueden juntar muchos fragmentos individuales de información para construir una imagen notablemente precisa sobre un individuo. Eso dificulta el seguimiento de la privacidad.

Por lo tanto, es casi seguro que existe un mercado para una aplicación que monitorea la transmisión por goteo de los datos que publica un individuo, las redes en las que está disponible y lo que revela cuando se analiza en su conjunto.

No es difícil imaginar que algún día también puede haber leyes más estrictas sobre cómo se puede utilizar y procesar la información obtenida de la estructura de las redes sociales. En particular, si se abusa de esta información mientras tanto.

Es mejor tenerlo vigilado.

Ref: arxiv.org/abs/1202.3504 : ¡Ellos saben dónde vives!

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