Lo más probable es que, cuando decidiste "dar me gusta" a un programa de TV, una banda, una empresa local o la página de Facebook de un producto, no imaginaste que ese clic tendría mucha consecuencia. Puede mostrar a sus amigos un poco acerca de sus intereses y ocasionalmente ocasionar que las actualizaciones de estado de la página aparezcan en sus noticias.
Sin embargo, los "Me gusta" están disponibles públicamente para que cualquiera los vea en Facebook, incluso las personas que no ha aprobado como amigos. Y para un nuevo estudio publicado hoy en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias, un grupo de investigadores creó un programa de computadora que puede tomar "me gusta" de un usuario e inferir con precisión una enorme variedad de información sobre él o ella, incluida la edad, el origen étnico, Coeficiente intelectual, tendencias políticas, nivel de consumo de drogas e incluso orientación sexual.
Para el estudio, el grupo de investigación, una asociación entre el Laboratorio de Psicometría de la Universidad de Cambridge y Microsoft Research Cambridge, analizó los datos de 58, 000 usuarios estadounidenses de Facebook que habían elegido proporcionar sus perfiles y "me gusta" para su análisis a través de la aplicación myPersonality de Facebook. Los investigadores introdujeron estos "me gusta" en un algoritmo, creado para este proyecto en particular, y luego compararon las predicciones del modelo sobre una serie de características con lo que sabían con certeza sobre los usuarios, que habían enviado el contenido de sus perfiles de Facebook para su análisis. también.
Para cada par de rasgos examinados, por ejemplo, caucásicos o afroamericanos, demócratas o republicanos, los investigadores eligieron un par de usuarios, uno perteneciente a cada categoría, y el algoritmo tuvo que elegir a ciegas qué usuario se ajustaba a qué categoría simplemente basándose en sus "me gusta". No fue 100 por ciento perfecto para inferir ninguna de las categorías, pero fue increíblemente preciso al predecir muchas, incluidas algunas características que probablemente no asumirías que se pueden adivinar a partir de tus "me gusta".
Infería correctamente, por ejemplo, qué usuario era caucásico y afroamericano el 95 por ciento del tiempo, demócrata y republicano el 88 por ciento del tiempo y cristiano y musulmán el 82 por ciento del tiempo. A continuación se muestra un desglose de su precisión al predecir muchos de los rasgos considerados (como recordatorio, un valor de 1 significaría que el modelo es 100 por ciento preciso).
El modelo predijo una gama de características del usuario con una precisión asombrosa. (Imagen a través de PNAS / Kosinski et. Al.) Para la mayoría de los usuarios, este nivel de precisión no dependía de ningún "me gusta" obvio que uno pudiera vincular con el rasgo considerado. Por ejemplo, menos del 5 por ciento de los usuarios identificados como homosexuales habían "gustado" el matrimonio homosexual u otras páginas relacionadas.
El algoritmo, en cambio, agrega toneladas de "me gusta" aparentemente no relacionados para agrupar a los usuarios en clases que comparten similitudes predecibles. Al comparar los "me gusta" con los resultados de una prueba de personalidad (también parte de la aplicación myPersonality), los investigadores descubrieron que los usuarios a los que "les gusta" "Tormentas eléctricas", "Informe Colbert", "Ciencia" o "Papas fritas" son todos un poco más propensos a tener un alto coeficiente intelectual que aquellos que no. Del mismo modo, los usuarios masculinos a los que les gustaba "Mac Cosmetics" o "Wicked The Musical" tenían un poco más de probabilidades de ser homosexuales, mientras que aquellos a los que les gustaba "Wu-Tang Clan" o "Shaq" eran un poco menos propensos.
El análisis de todos los "me gusta" de un usuario permitió que el algoritmo creara un retrato general de ellos, pero su precisión estuvo fuertemente influenciada por el número de "me gusta" para cada usuario. Para aquellos en el extremo inferior, con 1-10 me gusta, las predicciones no fueron mejores que el azar, pero para aquellos con 150 a 300 "me gusta", el algoritmo pudo mejorar su capacidad de adivinar los rasgos de los usuarios en un grado aún mejor .
Los investigadores realizaron principalmente el estudio para mostrar cuánto puede decir nuestra información pública sobre nosotros. Es posible que no publique públicamente su orientación sexual, opiniones políticas o si usa drogas, pero este tipo de programa puede analizar sus "me gusta" y hacer conjeturas bastante precisas independientemente.
Aunque los usuarios habían enviado sus "me gusta" y sus perfiles para su análisis a través de una aplicación de terceros, la configuración de privacidad predeterminada de Facebook significa que sus "me gusta" son públicos para cualquier persona. Ya, los propios algoritmos de Facebook usan estos "me gusta" para dictar qué historias terminan en los canales de noticias de los usuarios, y los anunciantes pueden acceder a ellas para determinar cuáles son los anuncios más efectivos para mostrarte mientras navegas.
