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Quando il social media mining si sbaglia
Ora è possibile ricostruire un quadro complesso della tua vita personale utilizzando una varietà di fonti di dati pubbliche e tecniche di data mining sempre più sofisticate. Ma quanto è accurata quell'immagine?
La scorsa settimana a Las Vegas, alla conferenza sulla sicurezza informatica Cappello nero , Alessandro Acquisti , professore associato di tecnologia dell'informazione e politiche pubbliche presso l'Heinz College della Carnegie Mellon University, ha mostrato come una fotografia di una persona può essere utilizzata per trovare la sua data di nascita, numero di previdenza sociale e altre informazioni utilizzando la tecnologia di riconoscimento facciale per abbinare l'immagine a un profilo su Facebook e altri siti web. Acquisti riconosce le implicazioni sulla privacy di questo lavoro, ma avverte che il problema più grande potrebbe essere l'inesattezza di questa e di altre tecniche di estrazione dei dati.
Acquisti afferma che il suo lavoro attuale è un tentativo di catturare il futuro in cui stiamo entrando. In questo futuro, vede le informazioni online utilizzate per pregiudicare una persona a molti livelli: data prevista, mutuatario, dipendente, inquilino e così via. Internet, dice, potrebbe diventare un luogo in cui tutti conoscono il tuo nome, una piccola città mondiale che non ti lascerà vivere nulla.
Al di là delle ovvie preoccupazioni per gli estranei che sanno più che mai su di te, Acquisti si preoccupa di cosa accadrà quando la tecnologia commette errori. Tendiamo a fare forti estrapolazioni su dati deboli, afferma Acquisti. È impossibile combatterlo, perché è nella nostra natura.
Diverse aziende hanno già iniziato a utilizzare i social media per misurare e monitorare la reputazione. La società di Santa Barbara, California Intelligenza sociale , ad esempio, esegue screening sui social media sui potenziali dipendenti, promettendo di rivelare informazioni negative come commenti razzisti o foto sessualmente esplicite o informazioni positive come segni di influenza sui social media all'interno di un campo specifico. Altre società, come Klout , monitora il livello di influenza sociale degli utenti, consentendo agli inserzionisti di offrire premi speciali a coloro che ottengono punteggi elevati.
Ma la ricerca di Acquisti ha dimostrato le insidie di attribuire troppa rilevanza ai dati dei social network. Il suo team ha scattato foto di volontari e ha utilizzato un riconoscitore facciale standard chiamato PittPatt (acquisito di recente da Google) per trovare il profilo Facebook di ciascun volontario, che spesso rivelava il vero nome di quella persona e molte più informazioni personali. Utilizzando queste informazioni, il team a volte potrebbe capire parte del numero di previdenza sociale di una persona. Hanno anche creato un prototipo di app per smartphone che raccoglie informazioni personali su una persona dopo che sono state scattate con la fotocamera del dispositivo.
Nel loro esperimento, il team è stato in grado di abbinare circa un terzo dei soggetti ai profili corretti. Da lì, hanno fatto altre previsioni. Il settantacinque percento delle volte prevedevano correttamente gli interessi dei soggetti. Hanno previsto correttamente le prime cinque cifre dei numeri di previdenza sociale dei volontari circa il 16 percento delle volte a due tentativi. (Precisione aumentata con più tentativi.)
Ma questo significa che i due terzi delle volte non hanno identificato le persone correttamente. E quelli che sono stati correttamente identificati sono stati ancora abbinati erroneamente il 25 percento delle volte a particolari interessi personali e più dell'80 percento delle volte al numero di previdenza sociale sbagliato.
Acquisti prevede che la tecnologia di riconoscimento facciale continuerà a migliorare nei prossimi anni e si chiede cosa accadrà una volta che sarà considerata abbastanza buona da essere considerata affidabile per la maggior parte del tempo. Potrebbe essere un incubo per coloro che vengono identificati erroneamente. Non c'è niente che noi, come individui, possiamo controllare, dice.
Altri ricercatori stanno esplorando l'affidabilità dell'estrazione di dati sociali. A defcon , una conferenza di hacking a Las Vegas lo scorso fine settimana, un gruppo chiamato the Fondazione per la privacy online ha presentato i suoi risultati Esperimento Big Five , uno studio che mirava ad abbinare i tratti della personalità dei volontari alle qualità sui profili Facebook. Dopo aver somministrato a test di personalità ai volontari, hanno estratto i profili per identificare le caratteristiche chiave.
I ricercatori della Online Privacy Foundation hanno trovato una correlazione positiva tra le persone la cui personalità tendeva all'apertura e quelle i cui profili Facebook erano carichi di più informazioni: elenchi di interessi più lunghi, biografie più lunghe e più discussioni su denaro, religione, morte ed emozioni negative. Hanno anche trovato una correlazione positiva tra le persone piacevoli - definite come compassionevoli, cooperative, con la capacità di perdonare ed essere pragmatiche - e gli stati di Facebook che sono stati scritti in frasi più lunghe, che hanno discusso di emozioni positive o hanno avuto relativamente più commenti, amici e fotografie. Tuttavia, in entrambi i casi, le correlazioni erano relativamente deboli.
I ricercatori concludono che un profilo Facebook non è certo una fonte di informazioni affidabile. Il punto chiave è ricordare che questa è una scommessa, afferma il cofondatore della fondazione Chris Summer . Il messaggio è che, sì, c'è un collegamento, ma non usarlo da solo per decisioni critiche.
Acquisti e Sumner affermano che potrebbero essere necessarie nuove politiche governative per proteggere gli individui dall'eccessiva estrazione di dati e dall'uso improprio delle loro informazioni. Ciò potrebbe comportare la definizione di standard di accuratezza che le organizzazioni devono rispettare. La domanda che definisce il nostro tempo, dice Acquisti, è come affrontiamo, come società, i big data?