Facebook, una de las redes sociales más extendidas y aceptadas con la nada despreciable cifra de 500 millones de usuarios registrados, es popularmente conocida por introducir las funcionalidades archiconocidas del botón “like” –me gusta– y la opción “share” –compartir. Un grupo de investigadores ha utilizado este gesto tan habitual entre los usuarios de esta red social, para crear un algoritmo capaz de anticipar datos personales del usuario, como el sexo, raza, ideología o nivel de inteligencia, a partir de 100 clicks del botón “me gusta”. Una cuestión que vuelve a poner en entredicho la privacidad de nuestros datos a nivel online y el uso que se hace de la información compartida a través de la red.
A pesar de que los “me gusta” estaban empezando a perder relevancia para el EdgeRank de Facebook, situándose mayor importancia en el botón “compartir”, con el lanzamiento de Graph Search, el nuevo sistema de búsquedas de Facebook, los “me gusta” vuelven a jugar un papel relevante en la red social. Esto ha llevado a un grupo de investigadores de la Universidad de Cambrigde, en colaboración con el Centro de Investigación que Microsoft tiene en la ciudad británica, a demostrar a través de un algoritmo la facilidad con la que es posible obtener información personal especialmente protegida y rasgos de la personalidad de los usuarios de la red social.
Según los investigadores, bastarían 100 “me gusta” sobre una publicación, fotografía o comentario para extraer un perfil completo del usuario, desvelando datos confidenciales como la orientación ideológica o sexual, religión e incluso el nivel de inteligencia. Esta es una de las interesantes conclusiones extraídas del estudio del análisis de la popular opción que da la red social. Pero lo más inquietante es que el grado de acierto del algoritmo podría poner en jaque la privacidad de los usuarios, y más sabiendo que es el propio usuario quien de forma consciente cliquea el botón, ignorando las consecuencias que ese gesto puede tener.
El experimento
Para poner a prueba la eficacia del algoritmo se utilizó una base de datos de más de 58.000 usuarios estadounidenses de Facebook y unos 55.000 “me gusta”, generando un macromatriz con más de 10 millones de resultados. Dicho algoritmo fue capaz de discenir la raza del usuario en un 95% de los casos y en relación a su ideología fue capaz de detectar usuarios demócratas de republicanos en el 85% de los casos.
David Stillwell, coautor del estudio que se acaba de publicar el PNAS, asegura que basta un único “me gusta” para obtener una precisión de acierto sobre el género del usuario del 60%, con 100 “me gusta” la fiabilidad aumenta al 88% y que con 250 “me gusta” el porcentaje de acierto aumenta hasta el 90%. Para contrastar los resultados los investigadores utilizaron los perfiles de personalidad de los usuarios de Facebook que aceptaron mediante autorización previa su participación en el proyecto MyPersonality.
Evidentemente no todos los usuarios de Facebook tienen el mismo nivel de actividad, muchos de ellos mantienen la cuenta de forma testimonial y raramente la utilizan, bien por falta de tiempo, bien por no entender el funcionamiento de la misma. Por tanto, tuvieron que descartar a estos usuarios de los 58.000 participantes en el experimento, así como los “me gusta” menos populares o neutros en cuanto a información relevante.
Al hacer clic en “me gusta” de cualquier artículo, fotografía, enlace o comentario, el aviso del contenido compartido ya no solo aparece en las actividades recientes del perfil de Facebook, con las últimas actualizaciones de las red social sino que también aparece en el muro. La mayor visibilidad del contenido que nos gusta permitió al algoritmo la capacidad de anticipar algunos de los rasgos más íntimos y personales de los usuarios.
Como por ejemplo, fue capaz de determinar el nivel de inteligencia de los usuarios en el 78% de los usuarios o si estaba ante alguien emocionalmente estable en el 68% de los casos. En cambio, el nivel de anticipación disminuyó al 60% a la hora de averiguar el grado afectivo del usuario con su familia, es decir, si había crecido en una familia unida o de padres separados.
¿El problema de la privacidad?
Michal Kosinski, director del Centro de Psicometría de la Universidad de Cambridge y coautor del trabajo de investigación, reconoce las bondades de las sugerencias de Facebook a la hora de recomendar un libro o un amigo que tal vez conozcas, a partir del análisis de las preferencias de usuario. Pero también muestra cierta preocupación sobre el uso que la tecnología predictiva puede hacer con esos datos públicos a la hora de extraer información privada de los usuarios con un gesto tan inocente como cliquear un “me gusta”.
Stillwell afirma que uno de los grandes problemas de los usuarios de Facebook es que por defecto, los “me gusta” son públicos y no tardarán muchas empresas y gobiernos en aprovechar estos gestos inocentes en su propio beneficio. Por el contrario, Stillwell confiesa que no tienen pensado “ningún proyecto comercial para estos algoritmos”.
Mientras Stillwell lo medita, a partir de ahora más de uno se lo pensará dos veces antes de dar un “me gusta” a un enlace polémico o a una foto controvertida publicada en la red social, por las posibles consecuencias que pueda tener en su reputación online. Podríamos decir que el “like” o “me gusta” de Facebook se ha convertido en la aplicación tecnológica del dicho popular: dime qué “te gusta” y te diré quien eres.
