소셜 네트워크 개인 정보 보호가 뉴스에 나오면, 새로운 연구에 따르면 이전에 실현 된 것보다 더 많은 방법으로 우리가 은폐하려고하는 특정 특성을 나타낼 수 있음을 보여줍니다.
... 사람이 나이, 인종 또는 정치적 견해를 밝히지 않더라도 우정 연구는 이러한 특성을 쉽고 정확하게 추론 할 수 있습니다.
이 연구는 프라이버시 연구의 주요 주제 중 하나를 기반으로하며, 이는 서로 다른 특성이 어떻게 관련되어 있는지를 이해하는 것입니다.
저자는 연구를 위해 특별히 제공되는 데이터베이스에 대한 보고서를 작성했습니다. 이는 웹 사이트에서 제 3자가 자신의 소셜 프로필에 액세스 할 수 있도록 허용 할 때 웹 사이트가 광고주에게 제공하거나 외부 그룹에 공개 할 수있는 정보의 종류를 반영합니다.
그러한 데이터의 유행을 감안할 때, 연구자들은 어떤 종류의 통계 추론이 사람들이 숨기려고했던 특성을 드러내는 결과를 가져올지를 더 잘 이해하려고 노력했다.
친구 및 개인 정보
스탠포드 대학 경영 과학 및 조교수 인 요한 우간 더 (Johan Ugander)는 "사회적 데이터에서 어떤 것들은 다른 것들보다 예측 가능하다. "우리는 친구 네트워크와 예측 가능성 사이의 관계를 연구하기 시작했고, 이전에 발견되지 않은 추론 메커니즘을 밝혀 냈습니다."
가장 단순한 수준에서 사람들은 온라인에서 어떻게 행동하는지에 따라 자신에 대한 정보를 공개합니다. 예를 들어 온라인에서 기저귀를 구입하면 아기가 생길 수 있습니다. 그것은 직접적인 추론입니다.
두 번째 형태의 추론은 우리의 친구들을 바라 보는 것, 또는 간접적 인 추론을 기반으로합니다. 소셜 미디어 관계를 연구 한 연구원들은 우리가 거의 같은 나이, 인종 및 정치적 신념을 가진 사람들을 친구로 만드는 경향이 있음을 발견했습니다.
따라서 사람이 나이, 인종 또는 정치적 견해를 밝히지 않더라도 우정 연구는 이러한 특성을 쉽고 정확하게 추론 할 수 있습니다. 연구자들은 동성애라는이 경향을 동일성에 대한 그리스어 단어에서 비롯된 것이라고 말합니다.
그러나 모든 알려지지 않은 특성이 친구 연구를 사용하여 예측하기 쉽지는 않습니다. 예를 들어 젠더는 온라인 컨텍스트에서 약한 동질성이라고 연구자가 부른 것을 전시합니다.
Ugander의 연구실에서 박사 학위를 취득한 Kristen Altenburger 박사는 "소셜 네트워크의 한 사람이 대부분 남성 친구를 가진 경우 여성이 될 수있는 기회가 거의 비슷하거나 그 반대의 경우도 있습니다.
소셜 네트워크 개인 정보 보호
그룹의 새로운 연구에 따르면 우리 친구의 친구들을 연구함으로써 특정 은폐 된 성 (성이 첫 번째 일 것임)을 추론하는 것이 가능하다는 것을 보여줍니다.
이 기법은 우간 더와 알텐 부르거 (Ugander and Altenburger)가 사람들이 특성을 극단적으로 선호하지만 꼭 자신의 특성이 아닌 "단 하나의 사랑"을 위해 그리스의 독신론이라고 부르는 새로운 사회 구조를 묘사했기 때문에 효과가있다.
"예를 들어, 평균적으로 남성이 남성이나 여성 친구를 선호하지는 않는 경우가있을 수 있지만, 일부 남성은 남성 친구에 대한 선호도가 높다는 사실을 모호하게 여길 수 있습니다"라고 Ugander는 말합니다. 여성 친구에 대한 선호도가 높다. "
그들은 네트워크에 단성 (monophily)이있을 때 동성애가없는 상황에서도 친구들의 친구들을 기반으로 한 개인의 특성을 예측할 수 있음을 관찰합니다.
연구자들은 학계에서 널리 연구 된 표준 네트워크 데이터 세트에 의존했습니다. 이 데이터 세트는 우정 네트워크를 매핑하고 성별을 포함한 모든 개별 특성의 모든 특성에 대한 완전한 정보를 포함합니다. 연구자들은 특정 개인의 성별 데이터를 지우고 인공적인 미지수를 생성 한 다음 "친구들의 친구"분석을 사용하여 예측이 가능한지 확인했습니다.
Ugander는 "이것은 공백을 채우는 문제입니다. "친구가 성별을 예측하는 경향이없는 것으로 밝혀지면서 친구들이 친구로 선택한 사람들은 친구들보다 친구와 더 비슷한 경향이 있습니다."
연구자들은 친구들의 친구들을 바라 보는 새로운 시각의 힘은 네트워크 데이터를 보호하는 것이 중요하다는 것을 강조합니다. 네트워크 개인 정보를 보호하기위한 모든 정책 솔루션은 친구의 친구 사이에 포함 된 정보를 고려해야합니다. 그들은 다른 미지의 사람들에게 기술을 다시 적용하여 친구의 친구들이 무엇을 공개 할 수 있는지 알아 봅니다.
우간 데르 (Ugander)는 "우리는이 방법으로 다른 무엇이 밝혀 질지 확신 할 수 없다. "불행히도 네트워크 프라이버시 영역은 우리가 이전에 생각한 것보다 훨씬 작아 보입니다."
연구진은 연구 결과를 학술지에보고했다. 자연 인간 행동.
관련 서적
at 이너셀프 마켓과 아마존
