Los ‘me gusta’ de la red social pueden deducir la etnia, la orientación sexual o la ideología.
Un usuario accede a su perfil de Facebook desde el móvil. / Bloomberg
Las redes sociales contienen un arsenal de información sensible de
cada uno de nosotros, casi siempre sin que seamos conscientes de que la
estamos facilitando, incluso aunque estemos convencidos de que la
estamos ocultando. Ya se sabía que la lista de amigos de un usuario de
Facebook revela muchos datos sobre él, y hoy le toca el turno a los
inocentes 'me gusta' que uno pincha aquí y allá en los ratos libres.
Michal Kasinski y sus colegas del Centro de Psicometría de la
Universidad de Cambridge han desarrollado un modelo matemático que
permite deducir así la etnia, la orientación sexual, las tendencias
políticas y las creencias religiosas de cualquier persona. El caso Facebookleaks está en marcha.
El modelo de Kasinski y sus colegas es un verdadero lince: acierta si un hombre es homosexual o heterosexual en el 88% de los casos; si una persona es de origen africano o caucásico en el 95%; si es de izquierdas o de derechas en el 85%. Hay otros atributos que también se pueden deducir, pero con menos precisión, como los rasgos de personalidad, la inteligencia, el grado de felicidad, el estado civil de los padres o la drogadicción. El trabajo se presenta en Proceedings of the Nacional Academy of Sciences.
El trabajo no es una ocurrencia anecdótica de tres científicos chiflados. Es solo la última muestra de toda una nueva disciplina llamada ciencia social computacional que se dedica a extraer información personal de las redes sociales. Uno de sus principales objetivos –o al menos uno de los que mejor se sirven para financiar sus experimentos— es el marketing dirigido (u 'objetivo', como se llama a veces), los sistemas de “recomendación” personal y las máquinas de búsqueda personalizada, todo ello en Internet.
Los autores admiten, sin embargo, que “la disponibilidad generalizada de información sobre el comportamiento individual, junto con el deseo de aprender cada vez más sobre los consumidores y los ciudadanos, plantea graves desafíos en el terreno de la intimidad y la protección de datos”.
Kasinski cita un ejemplo elocuente. Hace unos años, una de las principales cadenas norteamericanas de comercio por Internet utilizó los datos de sus clientes –quién había comprado qué cosa en qué fecha— para adivinar los embarazos de las clientas. Cuando una empieza a interesarse por las páginas de patucos y a encargar el último número de Ser padres, ya está retratada en los algoritmos. La intención de la cadena comercial era lícita, o al menos legal: freír con publicidad de artículos prenatales al selecto grupo de las clientas embarazadas, y en las fechas adecuadas, en lugar de irritar a todo el mundo y a todas horas con anuncios improcedentes. Un ejemplo del marketing dirigido, u objetivo, citado más arriba.
“Pero también podría desenlazar una tragedia”, advierte Kisinski.
“Por ejemplo, si revelara a la familia el embarazo de una mujer soltera
en una cultura donde esto sea inaceptable”.
No es la primera vez, ni mucho menos, que los sociólogos computacionales explotan los secretos ocultos entre la letra pequeña de Facebook y otros portales públicos. Las estadísticas sobre las páginas web que uno visita, por ejemplo, permiten predecir su edad, sexo, profesión, nivel educativo y varios rasgos de su personalidad. También se ha deducido mucha información personal a partir de las colecciones de música (como las listas de reproducción que uno guarda en Spotify o iTunes), el lenguaje que uno usa en sus tuits y la lista de amigos en Facebook (en una reedición digital del viejo dime con quien andas…). La nueva investigación utiliza los Me gusta que uno pincha mientras navega por Facebook.
Los 'me gusta' han resultado una mina de oro íntimo. La gente puede pinchar 'me gusta' para celebrar la última ocurrencia de un amigo suyo, o de cualquier otro, una foto, o un producto comercial, también deportistas, escritores o pianistas, y por tanto las cosas que a uno 'le gustan' revelan pautas sobre todos esos apartados.
Kasinski propone de forma explícita algunas aplicaciones comerciales de estas técnicas. Una compañía de seguros, por ejemplo, puede saber cuáles de sus potenciales clientes son neuróticos y cuáles estables emocionalmente, y así dirigirse a los primeros vendiéndoles los valores de la seguridad, y a los segundos los peligros de la vida moderna. También podrían subirle la póliza a los depresivos, aunque Kasinski no menciona esta posibilidad.
Pero el científico reconoce las posibles consecuencias dañinas de estos modelos, porque “pueden aplicarse a enormes muestras de gente sin obtener su consentimiento, y sin que siquiera lo sepan”. Pues ya lo saben.
Kasinski y otro de los autores del trabajo, David Stillwell, facilitan una demostración de la predicción de la personalidad a partir de los me gusta de Facebook. Stillwell es propietario de la aplicación myPersonality en Facebook y ha hecho públicos todos los resultados aquí.
El modelo de Kasinski y sus colegas es un verdadero lince: acierta si un hombre es homosexual o heterosexual en el 88% de los casos; si una persona es de origen africano o caucásico en el 95%; si es de izquierdas o de derechas en el 85%. Hay otros atributos que también se pueden deducir, pero con menos precisión, como los rasgos de personalidad, la inteligencia, el grado de felicidad, el estado civil de los padres o la drogadicción. El trabajo se presenta en Proceedings of the Nacional Academy of Sciences.
El trabajo no es una ocurrencia anecdótica de tres científicos chiflados. Es solo la última muestra de toda una nueva disciplina llamada ciencia social computacional que se dedica a extraer información personal de las redes sociales. Uno de sus principales objetivos –o al menos uno de los que mejor se sirven para financiar sus experimentos— es el marketing dirigido (u 'objetivo', como se llama a veces), los sistemas de “recomendación” personal y las máquinas de búsqueda personalizada, todo ello en Internet.
Los autores admiten, sin embargo, que “la disponibilidad generalizada de información sobre el comportamiento individual, junto con el deseo de aprender cada vez más sobre los consumidores y los ciudadanos, plantea graves desafíos en el terreno de la intimidad y la protección de datos”.
Kasinski cita un ejemplo elocuente. Hace unos años, una de las principales cadenas norteamericanas de comercio por Internet utilizó los datos de sus clientes –quién había comprado qué cosa en qué fecha— para adivinar los embarazos de las clientas. Cuando una empieza a interesarse por las páginas de patucos y a encargar el último número de Ser padres, ya está retratada en los algoritmos. La intención de la cadena comercial era lícita, o al menos legal: freír con publicidad de artículos prenatales al selecto grupo de las clientas embarazadas, y en las fechas adecuadas, en lugar de irritar a todo el mundo y a todas horas con anuncios improcedentes. Un ejemplo del marketing dirigido, u objetivo, citado más arriba.
Las estadísticas sobre las páginas web que uno visita permiten predecir la edad, el sexo, o el nivel educativo de la persona
No es la primera vez, ni mucho menos, que los sociólogos computacionales explotan los secretos ocultos entre la letra pequeña de Facebook y otros portales públicos. Las estadísticas sobre las páginas web que uno visita, por ejemplo, permiten predecir su edad, sexo, profesión, nivel educativo y varios rasgos de su personalidad. También se ha deducido mucha información personal a partir de las colecciones de música (como las listas de reproducción que uno guarda en Spotify o iTunes), el lenguaje que uno usa en sus tuits y la lista de amigos en Facebook (en una reedición digital del viejo dime con quien andas…). La nueva investigación utiliza los Me gusta que uno pincha mientras navega por Facebook.
Los 'me gusta' han resultado una mina de oro íntimo. La gente puede pinchar 'me gusta' para celebrar la última ocurrencia de un amigo suyo, o de cualquier otro, una foto, o un producto comercial, también deportistas, escritores o pianistas, y por tanto las cosas que a uno 'le gustan' revelan pautas sobre todos esos apartados.
Kasinski propone de forma explícita algunas aplicaciones comerciales de estas técnicas. Una compañía de seguros, por ejemplo, puede saber cuáles de sus potenciales clientes son neuróticos y cuáles estables emocionalmente, y así dirigirse a los primeros vendiéndoles los valores de la seguridad, y a los segundos los peligros de la vida moderna. También podrían subirle la póliza a los depresivos, aunque Kasinski no menciona esta posibilidad.
Pero el científico reconoce las posibles consecuencias dañinas de estos modelos, porque “pueden aplicarse a enormes muestras de gente sin obtener su consentimiento, y sin que siquiera lo sepan”. Pues ya lo saben.
Kasinski y otro de los autores del trabajo, David Stillwell, facilitan una demostración de la predicción de la personalidad a partir de los me gusta de Facebook. Stillwell es propietario de la aplicación myPersonality en Facebook y ha hecho públicos todos los resultados aquí.
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