Wenn Sie sich entschlossen haben, eine TV-Show, eine Band, ein lokales Unternehmen oder die Facebook-Seite eines Produkts zu „mögen“, haben Sie sich wahrscheinlich nicht vorgestellt, dass dieser Klick eine große Konsequenz haben würde. Es zeigt Ihren Freunden möglicherweise ein wenig über Ihre Interessen und führt gelegentlich dazu, dass Statusaktualisierungen von der Seite in Ihrem Newsfeed angezeigt werden.
"Likes" sind jedoch für jeden auf Facebook öffentlich zugänglich, auch für Personen, die Sie nicht als Freunde genehmigt haben. Und für eine neue Studie, die heute in den Proceedings der National Academy of Sciences veröffentlicht wurde, hat eine Gruppe von Forschern ein Computerprogramm erstellt, das die Vorlieben eines Benutzers erfasst und präzise auf eine enorme Bandbreite von Informationen über ihn oder sie schließen kann - einschließlich Alter, ethnischer Zugehörigkeit, IQ, politische Neigungen, Drogenkonsum und sogar sexuelle Orientierung.
Für die Studie analysierte die Forschungsgruppe - eine Partnerschaft zwischen dem Psychometrics Lab der University of Cambridge und Microsoft Research Cambridge - die Daten von 58.000 amerikanischen Facebook-Nutzern, die sich entschieden hatten, ihre Profile und Likes für die Analyse über die Facebook-App myPersonality bereitzustellen. Die Forscher haben diese „Likes“ in einen Algorithmus eingespeist, der speziell für dieses Projekt entwickelt wurde, und dann die Vorhersagen des Modells für eine Reihe von Merkmalen mit dem verglichen, was sie mit Sicherheit über die Benutzer wussten, die die Inhalte ihrer Facebook-Profile zur Analyse übermittelt hatten auch.
Für jedes untersuchte Merkmalspaar - zum Beispiel kaukasisch oder afroamerikanisch oder demokratisch oder republikanisch - wählten die Forscher ein Benutzerpaar aus, von dem eines zu jeder Kategorie gehörte, und der Algorithmus musste blind auswählen, welcher Benutzer zu welcher Kategorie passte, lediglich basierend auf Ihre „Vorlieben“ waren nicht zu 100 Prozent perfekt, um auf eine der Kategorien zu schließen, aber sie waren unheimlich genau, um viele vorherzusagen, einschließlich einiger Eigenschaften, von denen Sie wahrscheinlich nicht annehmen würden, dass sie anhand Ihrer „Vorlieben“ erraten werden können.
Es wurde zum Beispiel zu Recht abgeleitet, welcher Benutzer in 95 Prozent der Fälle Kaukasier und Afroamerikaner war, in 88 Prozent der Fälle Demokraten und Republikaner und in 82 Prozent der Fälle Christen und Muslime. Eine Aufschlüsselung der Genauigkeit bei der Vorhersage vieler der berücksichtigten Merkmale (zur Erinnerung: Ein Wert von 1 würde bedeuten, dass das Modell zu 100 Prozent genau ist) liegt darunter.
Das Modell sagte eine Reihe von Benutzereigenschaften mit unheimlicher Genauigkeit voraus. (Bild über PNAS / Kosinski et al.) Für die meisten Benutzer hing diese Genauigkeit nicht von offensichtlichen „Vorlieben“ ab, die man mit dem betrachteten Merkmal verknüpfen könnte. Zum Beispiel hatten weniger als 5 Prozent der als schwul identifizierten Benutzer eine „gemochte“ Homo-Ehe oder andere verwandte Seiten.
Der Algorithmus aggregierte stattdessen Tonnen von scheinbar nicht verwandten "Likes", um Benutzer in Klassen zu gruppieren, die vorhersehbare Ähnlichkeiten aufwiesen. Durch den Vergleich von "Likes" mit den Ergebnissen eines Persönlichkeitstests (ebenfalls Teil der myPersonality-App) stellten die Forscher fest, dass Benutzer, die "Gewitter", "The Colbert Report", "Science" oder "Curly Fries" mögen, alle sind etwas wahrscheinlicher, einen hohen IQ zu haben als diejenigen, die dies nicht tun. In ähnlicher Weise waren männliche Benutzer, die "Mac Cosmetics" oder "Wicked The Musical" "mochten", mit etwas größerer Wahrscheinlichkeit schwul, während diejenigen, die "Wu-Tang Clan" oder "Shaq" mochten, mit etwas geringerer Wahrscheinlichkeit schwul waren.
Durch die Analyse aller „Likes“ eines Benutzers konnte der Algorithmus ein Gesamtporträt erstellen, die Genauigkeit wurde jedoch stark von der Anzahl der „Likes“ für jeden Benutzer beeinflusst. Für diejenigen am unteren Ende mit 1-10 Likes waren die Vorhersagen nicht besser als der Zufall, aber für diejenigen mit 150 bis 300 Likes war der Algorithmus in der Lage, seine Fähigkeit, die Eigenschaften des Benutzers zu erraten, in noch besserem Maße zu verbessern .
Die Forscher führten die Studie in erster Linie durch, um zu zeigen, wie viel unsere öffentlich verfügbaren Informationen über uns aussagen können. Sie veröffentlichen möglicherweise nicht öffentlich Ihre sexuelle Orientierung, Ihre politischen Ansichten oder ob Sie Drogen konsumieren, aber diese Art von Programm kann Ihre „Vorlieben“ analysieren und unabhängig davon ziemlich genaue Vermutungen anstellen.
Obwohl die Nutzer ihre „Gefällt mir“ -Punkte und Profile zur Analyse über eine Drittanbieter-App übermittelt hatten, bedeuten die Standardeinstellungen für den Datenschutz, dass Ihre „Gefällt mir“ -Punkte für jedermann öffentlich sind. Bereits jetzt bestimmen die Facebook-eigenen Algorithmen anhand dieser Vorlieben, welche Artikel in den Newsfeeds der Nutzer landen. Werbetreibende können darauf zugreifen, um herauszufinden, welche Anzeigen für Sie am effektivsten sind, wenn Sie surfen.
