Le probabilità sono che, quando hai deciso di "mettere mi piace" a un programma TV, a una band, a un'azienda locale o alla pagina Facebook di un prodotto, non hai immaginato che quel clic avrebbe avuto molte conseguenze. Potrebbe mostrare ai tuoi amici un po 'dei tuoi interessi e occasionalmente causare aggiornamenti di stato dalla pagina da mostrare nel tuo feed di notizie.
I "Mi piace", tuttavia, sono pubblicamente disponibili per chiunque su Facebook, anche per le persone che non hai approvato come amici. E per un nuovo studio pubblicato oggi negli Atti della National Academy of Sciences, un gruppo di ricercatori ha creato un programma per computer che può prendere i "mi piace" di un utente e dedurre con precisione una tremenda gamma di informazioni su di lui - tra cui età, etnia, QI, tendenze politiche, livello di consumo di droghe e persino orientamento sessuale.
Per lo studio, il gruppo di ricerca — una partnership tra il Psychometrics Lab dell'Università di Cambridge e Microsoft Research Cambridge — ha analizzato i dati di 58.000 utenti americani di Facebook che avevano scelto di fornire i loro profili e “Mi piace” per l'analisi tramite l'app myPersonality di Facebook. I ricercatori hanno inserito questi "mi piace" in un algoritmo, creato appositamente per questo progetto, quindi hanno confrontato le previsioni del modello su una serie di caratteristiche con ciò che sapevano con certezza sugli utenti, che avevano presentato i contenuti dei loro profili Facebook per l'analisi anche.
Per ogni coppia di tratti esaminati - diciamo, caucasica o afroamericana, democratica o repubblicana - i ricercatori hanno scelto una coppia di utenti, con uno appartenente a ciascuna categoria, e l'algoritmo ha dovuto scegliere ciecamente quale utente si adattava a quale categoria si basava semplicemente i loro "mi piace". Non era perfetto al 100 per cento per dedurre una delle categorie, ma era incredibilmente preciso nel prevedere molte, incluse alcune caratteristiche che probabilmente non si presumono possano essere indovinate dai tuoi "mi piace".
Ha dedotto correttamente, ad esempio, quale utente era caucasico e afroamericano il 95 percento delle volte, democratico e repubblicano l'88 percento delle volte e cristiano e musulmano l'82 percento delle volte. Una suddivisione della sua accuratezza nella previsione di molti dei tratti considerati (come promemoria, un valore di 1 significherebbe che il modello è accurato al 100%) è inferiore.
Il modello ha previsto una serie di caratteristiche dell'utente con una precisione straordinaria. (Immagine via PNAS / Kosinski et al.) Per la maggior parte degli utenti, questo livello di precisione non dipendeva da nessun "mi piace" evidente che si potesse collegare al tratto considerato. Ad esempio, meno del 5 percento degli utenti identificati come gay aveva "apprezzato" il matrimonio gay o altre pagine correlate.
L'algoritmo, invece, ha aggregato tonnellate di "Mi piace" apparentemente non correlati per raggruppare gli utenti in classi che condividevano somiglianze prevedibili. Confrontando i "mi piace" con i risultati di un test della personalità (anch'esso parte dell'app myPersonality), i ricercatori hanno scoperto che gli utenti che "amano" i "Temporali", "The Colbert Report", "Science" o "Curly Fries" sono tutti leggermente più probabile che abbia un QI elevato rispetto a quelli che non lo fanno. Allo stesso modo, gli utenti di sesso maschile a cui “piaceva” “Mac Cosmetics” o “Wicked The Musical” avevano leggermente più probabilità di essere gay, mentre quelli a cui piaceva “Wu-Tang Clan” o “Shaq” erano leggermente meno probabili.
L'analisi di tutti i "mi piace" di un utente ha permesso all'algoritmo di crearne un ritratto generale, ma la sua precisione è stata fortemente influenzata dal numero di "mi piace" per ciascun utente. Per quelli di fascia bassa, con 1-10 Mi piace, le previsioni non erano meglio del caso, ma per quelli con 150 o 300 "Mi piace", l'algoritmo è stato in grado di migliorare la sua capacità di indovinare i tratti degli utenti a un livello ancora migliore .
I ricercatori hanno principalmente condotto lo studio per mostrare quanto le nostre informazioni disponibili al pubblico possono dire di noi. Potresti non pubblicare pubblicamente il tuo orientamento sessuale, le tue opinioni politiche o se usi droghe, ma questo tipo di programma può analizzare i tuoi "mi piace" e fare ipotesi piuttosto accurate a prescindere.
Sebbene gli utenti abbiano inviato i loro "Mi piace" e i loro profili per l'analisi tramite un'app di terze parti, le impostazioni di privacy predefinite di Facebook indicano che i "Mi piace" sono pubblici per chiunque. Già, gli algoritmi di Facebook utilizzano questi Mi piace per dettare quali storie finiscono nei feed di notizie degli utenti e gli inserzionisti possono accedervi per determinare quali sono gli annunci più efficaci da mostrarti mentre navighi.
