I en tid då sociala nätverks integritet – eller bristen på den – är huvudnyheter, två Stanford-forskare har några nyktra fynd om hur personuppgifter blir allt svårare att dölja om vi har någon offentlig närvaro online.

I ett papper publicerat denna månad i Naturen Mänskligt beteende , Johan Ugander, biträdande professor i managementvetenskap och teknik, och Kristen Altenburger, en Ph.D. student i sitt labb, har visat att det finns fler sätt än vad man tidigare insett att avslöja demografiska drag som människor kanske försöker dölja. Detta arbete bygger på en av huvudtrådarna inom integritetsforskning, vilket är att förstå hur olika egenskaper är korrelerade.

Stanford-artikeln är baserad på databaser som gjorts tillgängliga specifikt för forskning. Dessa återspeglar den typ av information som webbplatser gör tillgänglig för annonsörer eller avslöjar för utomstående grupper när människor tillåter tredje part att komma åt deras sociala profiler. Med tanke på förekomsten av sådana uppgifter, forskarna försökte bättre förstå vilka typer av statistiska slutsatser som kan sluta med att avslöja egenskaper som människor har försökt dölja.

"I sociala data, vissa saker är mer förutsägbara än andra, "Sa Ugander." Vi satte oss för att studera förhållandet mellan vännätverk och förutsägbarhet, och slutade med att avslöja en slutsatsmekanism som inte hade märkts tidigare. "

Nivåer av slutledning

På den enklaste nivån avslöjar människor information om sig själva baserat på hur de beter sig online. Om en person köper blöjor online, till exempel, de har förmodligen ett barn. Det är en direkt slutsats.

En andra form av slutledning är baserad på att titta på våra vänner, eller indirekt slutledning. Forskare som har studerat sociala medierelationer har funnit att vi tenderar att bli vän med människor i ungefär samma ålder, ras och politisk tro. Så även om en person inte avslöjar sin ålder, ras eller politiska åsikter, dessa egenskaper är lätta och exakta härledda från vänskapsstudier. Forskare kallar denna tendens homofil, som härstammar från de grekiska orden för kärlek till likhet.

Men inte alla okända egenskaper är lätta att förutsäga med hjälp av vänstudier. Kön, till exempel, visar vad forskare kallar svag homofili i online -sammanhang.

"Om en okänd person i ett socialt nätverk mestadels har manliga vänner finns det en nästan lika stor chans att de kan vara kvinnor, eller tvärtom, " sa Altenburger.

Vänners vänner

Gruppens nya forskning visar att det är möjligt att sluta sig till vissa dolda egenskaper – kön är det första – genom att studera våra vänners vänner.

Denna teknik fungerar eftersom Ugander och Altenburger har beskrivit en ny social struktur som de kallar monofili, grekiska för "kärlek till en, " där människor har extrema preferenser för egenskaper men inte nödvändigtvis sina egna egenskaper. "T.ex. "Ugander sa, "I genomsnitt kan det vara så att män inte har en tydlig preferens för manliga eller kvinnliga vänner, men det genomsnittet kan dölja det faktum att vissa män har starka preferenser för manliga vänner medan andra har starka preferenser för kvinnliga vänner. "

De observerar att när det finns monofili i ett nätverk, det blir möjligt att förutsäga egenskaper hos individer baserat på vänners vänner, även i situationer där det inte finns någon homofili.

Stanford -teamet förlitade sig på vanliga nätverksdatauppsätt som studerades av akademiker. Dessa datamängder kartlägger vänskapsnätverk och innehåller fullständig information om alla egenskaper hos alla individuella egenskaper, inklusive kön. Forskarna raderade sedan könsdata för vissa individer, skapa konstgjorda okända, och använde sedan deras "vänners vänner"-analys för att se om det kunde göra en förutsägelse.

"Det är ett problem att fylla i tomrummen, ", sa Ugander. "Och även om vi märker att dina vänner inte tenderar att förutsäga ditt kön, de människor som dessa vänner väljer att umgås med, dina vänners vänner, tenderar att likna dig mer än dina vänner är."

Forskarna sa att kraften i deras nya perspektiv, att titta på våra vänners vänner, betonar vikten av att skydda nätverksdata från nyfikna händer. Varje policylösning för att bevara nätverkets integritet måste ta hänsyn till informationen som finns bland ens vänners vänner. De tillämpar nu sin teknik på andra okända för att se vad mer kan avslöjas av vänners vänner.

"Vi är inte säkra på vad mer som kan avslöjas på det här sättet, "Sa Ugander, tillägger:"Tyvärr, det ser ut som att området för nätverksintegritet är ännu mindre än vi tidigare trott."