在社交網絡隱私出現在新聞中的時候，新的研究表明，除了以前認識到的方式有更多的方法可以揭示我們可能試圖隱瞞的某些特徵。

......即使一個人沒有透露他們的年齡，種族或政治觀點，友誼研究也可以輕鬆準確地推斷出這些特徵。

這項工作建立在隱私研究的主要線索之上，即了解不同特徵如何相互關聯。

作者的論文基於專門用於研究的數據庫。 這些信息反映了當人們允許第三方訪問其社交個人資料時，網站向廣告客戶提供的信息或向外部群體顯示的信息。

鑑於此類數據的普遍存在，研究人員試圖更好地了解哪種統計推斷可能最終揭示出人們試圖隱藏的特徵。

朋友和個人信息

“在社交數據中，有些事情比其他事情更容易預測，”斯坦福大學管理科學與工程助理教授Johan Ugander說。 “我們開始研究朋友網絡和可預測性之間的關係，最後發現了一種之前沒有被注意到的推理機制。”

在最簡單的層面上，人們根據他們在線行為的方式揭示自己的信息。 例如，如果一個人在網上買尿布，他們可能有一個孩子。 這是一個直接的推論。

第二種推理形式是基於對朋友的看法或間接推斷。 研究過社交媒體關係的研究人員發現，我們傾向於與大致相同年齡，種族和政治信仰的人交往。

因此，即使一個人沒有透露他們的年齡，種族或政治觀點，友誼研究也可以輕鬆準確地推斷出這些特徵。 研究人員稱這種傾向是同質的，這源於希臘語中對同一性的熱愛。

但並非所有未知特徵都可以通過朋友研究輕鬆預測。 例如，性別表現出研究人員在網絡環境中所謂的弱勢同性戀。

“如果社交網絡中的一個不知名的人主要是男性朋友，那麼他們幾乎同樣有機會成為女性，反之亦然，”Ugander實驗室的博士生Kristen Altenburger說。

社交網絡隱私

該小組的新研究表明，通過研究朋友的朋友，可以推斷某些隱藏的特徵 - 性別是第一位。

這項技術之所以有效，是因為Ugander和Altenburger描述了一種新的社會結構，他們稱之為“單一的愛”希臘語，其中人們對特徵有極端的偏好，但不一定是他們自己的特質。

“例如，”Ugander說，“平均而言，男性可能不會明確偏愛男性或女性朋友，但這種平均值可能會掩蓋一些男性對男性朋友有強烈偏好的事實。對女性朋友有很強的偏好。“

他們觀察到，當網絡中存在單體時，即使在沒有同性戀的情況下，也可以基於朋友的朋友來預測個體的特徵。

研究人員依靠學術界廣泛研究的標準網絡數據集。 這些數據集映射友誼網絡，並包含有關所有個體特徵（包括性別）的所有特徵的完整信息。 研究人員隨後刪除了某些人的性別數據，創造了人為的未知數，然後使用他們的“朋友的朋友”分析，看看它是否可以做出預測。

“這是一個填補空白的問題，”Ugander說。 “雖然我們發現你的朋友並不傾向於預測你的性別，但那些朋友選擇與之交往的人，朋友的朋友，往往與你的朋友相比甚至更多。”

研究人員表示，他們看待朋友朋友的新視角的力量凸顯了保護網絡數據免受窺探的重要性。 任何保護網絡隱私的政策解決方案都需要考慮朋友之間的信息。 他們現在正在將他們的技術重新應用於其他未知數，以便了解朋友的朋友可能會披露什麼。

“我們不確定以這種方式可能會發現什麼，”Ugander說。 “不幸的是，看起來網絡隱私的範圍甚至比我們之前想像的要小。”

研究人員在期刊上報導了他們的發現 自然人類行為.

資源： 斯坦福大學

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