In einer Zeit, in der die Privatsphäre des sozialen Netzwerks in den Nachrichten ist, zeigen neue Untersuchungen, dass es mehr Möglichkeiten als bisher gibt, bestimmte Eigenschaften aufzudecken, die wir vielleicht verbergen.

... selbst wenn eine Person ihr Alter, ihre Rasse oder ihre politischen Ansichten nicht preisgibt, können Freundschaftsstudien leicht und genau auf diese Eigenschaften schließen.

Die Arbeit baut auf einem der Hauptthemen der Privacy-Forschung auf, nämlich zu verstehen, wie verschiedene Merkmale korreliert sind.

Die Autoren stützten sich auf spezifisch für die Forschung verfügbare Datenbanken. Diese spiegeln die Arten von Informationen wider, die Websites Werbetreibenden zur Verfügung stellen oder externen Gruppen offenbaren, wenn Dritte Dritten erlauben, auf ihre sozialen Profile zuzugreifen.

Angesichts der Prävalenz solcher Daten versuchten die Forscher besser zu verstehen, welche Art von statistischen Schlüssen Eigenschaften aufdecken könnten, die die Menschen verbergen wollten.

Freunde und persönliche Informationen

"In Sozialdaten sind manche Dinge vorhersehbarer als andere", sagt Johan Ugander, Dozent für Management Science and Engineering an der Stanford University. „Wir haben die Beziehung zwischen Freund Netzwerken zu studieren und Berechenbarkeit, und am Ende einen Inferenz-Mechanismus aufzudecken, die nicht vorher bemerkt hatte.“

Auf der einfachsten Ebene enthüllen die Menschen Informationen über sich selbst, basierend darauf, wie sie sich online verhalten. Wenn eine Person zum Beispiel online Windeln kauft, haben sie wahrscheinlich ein Baby. Das ist eine direkte Schlussfolgerung.

Eine zweite Form der Schlussfolgerung basiert auf dem Blick auf unsere Freunde, oder indirekte Schlussfolgerung. Forscher, die soziale Medienbeziehungen studiert haben, haben herausgefunden, dass wir zu FreundInnen von ungefähr unserem gleichen Alter, Rasse und politischen Glauben neigen.

Selbst wenn eine Person ihr Alter, ihre Rasse oder ihre politischen Ansichten nicht preisgibt, können Freundschaftsstudien leicht und genau auf diese Merkmale schließen. Forscher nennen diese Tendenz Homophilie, die aus den griechischen Wörtern für die Liebe zur Gleichheit stammt.

Aber nicht alle unbekannten Merkmale lassen sich anhand von Freundschaftsstudien leicht vorhersagen. Gender zeigt beispielsweise, was Forscher im Online-Kontext als schwache Homophilie bezeichnen.

"Wenn eine unbekannte Person in einem sozialen Netzwerk überwiegend männliche Freunde hat, gibt es fast genauso viele Chancen, dass sie weiblich sind oder umgekehrt", sagt Kristen Altenburger, Doktorandin in Uganders Labor.

Privatsphäre des sozialen Netzwerks

Die neue Forschung der Gruppe zeigt, dass es möglich bestimmte verborgene Züge geschlechtlichen den Kommentar-durch das Studium der Freunde unserer Freunde zu schließen.

Diese Technik funktioniert, weil Ugander und Altenburger eine neue soziale Struktur beschrieben haben, die sie Monophilie nennen, Griechisch für "Liebe zu Einem", wo Menschen extreme Präferenzen für Merkmale haben, aber nicht notwendigerweise ihre eigene Eigenschaft.

"Zum Beispiel", so Ugander, "könnte es im Durchschnitt der Fall sein, dass Männer keine eindeutige Präferenz für männliche oder weibliche Freunde haben, aber dieser Durchschnitt kann die Tatsache verdunkeln, dass manche Männer starke Präferenzen für männliche Freunde haben, während andere haben starke Vorlieben für Freundinnen. "

Sie stellen fest, dass es bei Monophilie in einem Netzwerk möglich ist, Eigenschaften von Personen auf der Basis von Freunden von Freunden vorherzusagen, sogar in Situationen, in denen es keine Homophilie gibt.

Die Forscher stützten sich auf Standard-Netzwerk-Datensätze, die von Wissenschaftlern häufig untersucht wurden. Diese Datensätze bilden Freundschaftsnetzwerke ab und enthalten vollständige Informationen über alle Merkmale aller individuellen Merkmale, einschließlich des Geschlechts. Die Forscher löschten dann die Geschlechtsdaten für bestimmte Individuen, erzeugten künstliche Unbekannte und nutzten dann ihre "Freunde der Freunde" -Analyse, um zu sehen, ob sie eine Vorhersage machen könnte.

"Es ist ein Problem, das sich mit den Rohlingen verbindet", sagt Ugander. "Und während wir feststellen, dass deine Freunde nicht dazu neigen, dein Geschlecht vorherzusagen, sind die Leute, mit denen deine Freunde dich verbinden, deine Freunde, tendenziell dir ähnlicher als deine Freunde."

Die Forscher sagen, dass die Macht ihrer neuen Perspektive, die Freunde unserer Freunde zu betrachten, die Wichtigkeit des Schutzes von Netzwerkdaten vor neugierigen Händen hervorhebt. Jede politische Lösung, um die Privatsphäre des Netzwerks zu erhalten, muss die Informationen berücksichtigen, die zwischen Freunden von Freunden enthalten sind. Sie wenden nun ihre Technik auf andere Unbekannte an, um zu sehen, was Freunde von Freunden sonst noch offenbaren könnten.

"Wir sind nicht sicher, was sonst auf diese Weise enthüllt werden könnte", sagt Ugander. "Leider sieht es so aus, als sei der Bereich der Privatsphäre im Netzwerk noch kleiner als wir bisher dachten."

Die Forscher berichten ihre Ergebnisse in der Zeitschrift Natur Menschliches Verhalten.

Quelle: Stanford University

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