211service.com
Algoritme gebruikt fotonetwerken om uw woonplaats te onthullen
Er zijn steeds meer aanwijzingen dat als je deel uitmaakt van een sociaal netwerk, de structuur van het netwerk zelf belangrijke informatie over jou kan onthullen, ongeacht wat je zelf hebt gepubliceerd.
In december keken we bijvoorbeeld naar een onderzoek naar een computerspelnetwerk, waaruit bleek dat als je vrienden hebt die vals spelen bij computerspellen, je veel meer kans hebt om zelf vals te spelen of in de nabije toekomst een valsspeler te worden.
In zekere zin is dat logisch. Het is veel waarschijnlijker dat we het gedrag van vrienden kopiëren dan van andere mensen.
Tegenwoordig voegen Kazem Jahanbakhsh en vrienden van de Universiteit van Victoria in Canada een interessant uitvloeisel aan dit werk toe.
Deze jongens hebben de geografische clusters van foto's bestudeerd die gebruikers uploaden naar Flickr, de populaire website voor het delen van foto's. De taak die ze zichzelf stellen, is om de geboorteplaats van een persoon te bepalen door alleen te kijken naar de geotags van foto's die ze hebben geüpload.
Het is geen verrassing dat mensen de meeste van hun foto's dichtbij hun huis maken. Maar ze fotograferen ook in clusters op andere locaties zoals vakantiebestemmingen en dergelijke. Dat maakt het probleem van het inschatten van de thuislocatie iets moeilijker. De truc die Jahanbakhsh en zijn vrienden oplossen, is om een algoritme te vinden dat de thuislocatie kan scheiden van de andere clusters.
Het blijkt dat veel gebruikers hun thuislocatie op hun Flickr-profielen publiceren, dus hun algoritme is eenvoudig te controleren. Jahanbakhsh en co zeggen dat het inderdaad redelijk goed gokt. In 70% van de gevallen heeft ons algoritme de woonplaats van mensen met weinig fouten voorspeld, zeggen ze.
Dat is niet echt verrassend. Het benadrukt echter wel het idee dat het constante druppelen van informatie in sociale netwerken uiteindelijk kan worden verwerkt op een manier die enorm onthullend is.
Jahanbakhsh en co beweren verder dat het omgekeerde proces ook nuttig is: dat het mogelijk is om een goede schatting te maken van de locatie van een foto gezien de woonplaats van de gebruiker.
Dat lijkt een stap te ver. Het is zeker waarschijnlijk dat een enkele foto in de verzameling van een gebruiker in hun woonplaats is genomen, maar het is moeilijk in te zien hoe ze iets kunnen zeggen over de andere locaties die een gebruiker zou kunnen bezoeken. Natuurlijk kan er een nuttige correlatie zijn die kan worden uitgebuit door te kijken naar de locaties van de vrienden van een gebruiker. Maar Jahanbakhsh en co maken hier geen aanspraak op.
Het belangrijke punt is dat dit soort algoritmen veel individuele stukjes informatie kunnen samenvoegen om een opmerkelijk nauwkeurig beeld van een persoon op te bouwen. Dat maakt het moeilijk om de privacy bij te houden.
Er is dus vrijwel zeker een markt voor een applicatie die de drip-feed van gegevens die een individu vrijgeeft, bewaakt, de netwerken waarop deze beschikbaar is en wat het onthult wanneer het als geheel wordt geanalyseerd.
Het is niet moeilijk voor te stellen dat er ooit strengere wetten zullen komen over hoe informatie uit de structuur van sociale netwerken kan worden gebruikt en verwerkt. Zeker als deze informatie in de tussentijd wordt misbruikt.
De moeite waard om in de gaten te houden.
Referentie: arxiv.org/abs/1202.3504 : Ze weten waar je woont!