211service.com
Wanneer social media mining het fout doet
Een complex beeld van uw persoonlijke leven kan nu worden samengevoegd met behulp van een verscheidenheid aan openbare gegevensbronnen en steeds geavanceerdere technieken voor datamining. Maar hoe nauwkeurig is dat beeld?
Vorige week in Las Vegas, op de computerbeveiligingsconferentie Zwarte hoed , Alessandro-aankopen , een universitair hoofddocent informatietechnologie en openbaar beleid aan het Heinz College aan de Carnegie Mellon University, liet zien hoe een foto van een persoon kan worden gebruikt om zijn of haar geboortedatum, burgerservicenummer en andere informatie te vinden met behulp van gezichtsherkenningstechnologie om de afbeelding te matchen met een profiel op Facebook en andere websites. Acquisti erkent de privacy-implicaties van dit werk, maar hij waarschuwt dat het grootste probleem de onnauwkeurigheid van deze en andere dataminingtechnieken zou kunnen zijn.
Acquisti zegt dat zijn huidige werk een poging is om de toekomst vast te leggen waarin we ons bevinden. In deze toekomst ziet hij dat online informatie wordt gebruikt om een persoon op vele niveaus te beoordelen: een potentiële datum, lener, werknemer, huurder, enzovoort. Het internet, zegt hij, zou een plek kunnen worden waar iedereen je naam kent - een kleine stad over de hele wereld die je niet teleur zal stellen.
Naast de voor de hand liggende zorgen dat vreemden meer dan ooit over u weten, maakt Acquisti zich zorgen over wat er zal gebeuren als de technologie fouten maakt. We hebben de neiging om sterke extrapolaties te maken over zwakke data, zegt Acquisti. Het is onmogelijk om dat te bestrijden, want het zit in onze natuur.
Een aantal bedrijven is al begonnen met het gebruik van sociale media om reputatie te meten en te volgen. Het bedrijf Santa Barbara, Californië, Sociale intelligentie , voert bijvoorbeeld sociale-media-achtergrondonderzoeken uit bij potentiële werknemers, waarbij wordt beloofd negatieve informatie te onthullen, zoals racistische opmerkingen of seksueel expliciete foto's, of positieve informatie, zoals tekenen van sociale media-invloed binnen een specifiek vakgebied. Andere bedrijven, zoals Klout , het niveau van sociale invloed van gebruikers volgen, zodat adverteerders speciale beloningen kunnen aanbieden aan mensen met hoge scores.
Maar het onderzoek van Acquisti heeft de valkuilen aangetoond van het plaatsen van te veel relevantie op sociale netwerkgegevens. Zijn team nam foto's van vrijwilligers en gebruikte een kant-en-klare gezichtsherkenning genaamd PittPatt (onlangs overgenomen door Google) om het Facebook-profiel van elke vrijwilliger te vinden - dat vaak de echte naam van die persoon en veel meer persoonlijke informatie onthulde. Met behulp van deze informatie kon het team soms een deel van iemands burgerservicenummer achterhalen. Ze hebben ook een prototype van een smartphone-app gemaakt die persoonlijke informatie over een persoon ophaalt nadat deze is vastgelegd met de camera van het apparaat.
In hun experiment was het team in staat om ongeveer een derde van de proefpersonen aan de juiste profielen te koppelen. Van daaruit deden ze andere voorspellingen. Vijfenzeventig procent van de tijd voorspelden ze de interesses van de proefpersonen correct. Ze voorspelden correct de eerste vijf cijfers van het burgerservicenummer van vrijwilligers, ongeveer 16 procent van de tijd gegeven twee pogingen. (Nauwkeurigheid nam toe met meer pogingen.)
Maar dit betekent dat ze in tweederde van de tijd mensen niet correct identificeerden. En degenen die correct werden geïdentificeerd, werden nog steeds 25 procent van de tijd onjuist gekoppeld aan bepaalde persoonlijke interesses, en meer dan 80 procent van de tijd aan het verkeerde burgerservicenummer.
Acquisti verwacht dat de gezichtsherkenningstechnologie de komende jaren zal blijven verbeteren, en hij vraagt wat er zal gebeuren als het eenmaal goed genoeg wordt geacht om het grootste deel van de tijd te worden vertrouwd. Het kan een nachtmerrie zijn voor degenen die verkeerd worden geïdentificeerd. Er is niets dat wij, als individuen, kunnen controleren, zegt hij.
Andere onderzoekers onderzoeken de betrouwbaarheid van het minen van sociale gegevens. Bij defcon , een hackconferentie afgelopen weekend in Las Vegas, een groep genaamd de Stichting online privacy presenteerde de resultaten van zijn Big Five-experiment , een onderzoek dat erop gericht was de persoonlijkheidskenmerken van vrijwilligers te koppelen aan kwaliteiten op Facebook-profielen. Na het toedienen van een persoonlijkheidstest voor vrijwilligers hebben ze profielen gedolven om de belangrijkste kenmerken te identificeren.
De onderzoekers van de Online Privacy Foundation vonden een positieve correlatie tussen mensen wier persoonlijkheden neigden naar openheid en mensen wier Facebook-profielen vol stonden met meer informatie: langere lijsten met interesses, langere biografieën en meer discussie over geld, religie, dood en negatieve emoties. Ze vonden ook een positieve correlatie tussen sympathieke mensen - gedefinieerd als meelevend, coöperatief, in staat om te vergeven en pragmatisch te zijn - en Facebook-statussen die in langere zinnen waren geschreven, positieve emoties bespraken of relatief meer opmerkingen hadden, vrienden en foto's. In beide gevallen waren de correlaties echter relatief zwak.
De onderzoekers concluderen dat een Facebook-profiel nauwelijks een betrouwbare informatiebron is. Het belangrijkste is om te onthouden dat dit een weddenschap is, zegt de medeoprichter van de stichting Chris Summer . De boodschap is dat, ja, er is een link, maar gebruik deze niet op zichzelf voor kritische beslissingen.
Acquisti en Sumner zeggen dat er mogelijk nieuw overheidsbeleid nodig is om individuen te beschermen tegen overmatige datamining en tegen misbruik van hun informatie. Dit kan het stellen van nauwkeurigheidsnormen inhouden waaraan organisaties zich moeten houden. De bepalende vraag van onze tijd, zegt Acquisti, is hoe we als samenleving omgaan met big data?