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El 'Me gusta' de Facebook revela características muy íntimas de los usuarios

El 'Me gusta' de Facebook revela características muy íntimas de los usuarios

Facebook y otras redes sociales nunca han sido el lugar ideal para mantener un secreto, pero un nuevo estudio de la Universidad de Cambridge muestra que la cosa va más allá. A partir de los «Me gusta» de los usuarios en cosas tan banales como su música o sus programas de TV preferidos, y mediante un modelo estadístico y predictivo, han conseguido adivinar características como el sexo, la raza, la ideologia política o incluso si los padres del usuario se separaron cuando era pequeño. Por Carlos Gómez Abajo.

El 'Me gusta' de Facebook revela características muy íntimas de los usuarios Una investigación de la Universidad de Cambridge (Reino Unido) muestra que los datos personales íntimos se pueden adivinar con un alto nivel de precisión a partir de las «huellas» dejadas en actividades digitales aparentemente inocuas, en este caso los «Me gusta» de Facebook. El estudio plantea importantes cuestiones sobre el marketing personalizado y la privacidad online.

El artículo, publicado el lunes en la revista PNAS, muestra que se pueden obtener predicciones sorprendentemente precisas de la raza, edad, índice de inteligencia, sexualidad, personalidad, consumo de sustancias y opiniones políticas de los usuarios de Facebook a partir del análisis automatizado de los ‘Me gusta’, una información que está prefijada como pública, para todo el mundo.

En el estudio, los investigadores describen los «Me gusta» como una «clase genérica» ​​de registro digital -similar a las consultas de búsquedas en la web y los historiales de navegación – y sugieren que podrían utilizarse para extraer información sensible sobre casi cualquier persona que esté online con regularidad.

Los investigadores del Centro de Psicometría de Cambridge, en colaboración con Microsoft Research Cambridge, analizaron un conjunto de datos de más de 58.000 usuarios de Facebook de Estados Unidos, que se ofrecieron voluntariamente para informar de sus ‘Me gusta’ y sus perfiles demográficos, y de sus resultados en pruebas psicométricas realizadas través de la aplicación myPersonality.

Los investigadores crearon modelos estadísticos capaces de predecir datos personales sólo a partir de los «Me gusta». El modelo demostró tener un 88% de precisión para determinar la sexualidad masculina, el 95% de precisión para distinguir a un afro-americano (negro) de un caucásico (blanco) y el 85% de precisión para diferenciar un votante republicano de un demócrata.

Los cristianos y los musulmanes fueron clasificados correctamente en el 82% de los casos, y también se consiguió una notable precisión en la determinación del estado civil y el abuso de sustancias -entre el 65 y el 73%.

Pero pocos usuarios hicieron clic en «Me gusta» revelando explícitamente estos atributos. Por ejemplo, menos del 5% de los usuarios hicieron click en «Me gusta» obvios, como el matrimonio gay. Las predicciones se basaron en los ‘Me gusta’ más populares pero menos informativos, como las preferencias en música y programas de televisión.

Incluso datos personales aparentemente opacos, como si los padres del usuario se separaron antes de que el usuario llegara a los 21 años, se predicen con una exactitud del 60%, lo suficiente para hacer que la información sea «valiosa para los anunciantes», sugieren los investigadores.

Aunque destacan las posibilidades que esto ofrece al marketing personalizado para mejorar los servicios online utilizando modelos de predicción, los investigadores también advierten de las amenazas a la privacidad de los usuarios. Argumentan que muchos consumidores online pueden sentir que estos niveles de exposición digital exceden los límites aceptables, dado que las empresas, gobiernos e incluso otras personas podrían utilizar el software predictivo para deducir con exactitud información altamente sensible sobre ellos. Otros rasgos

Los investigadores también evaluaron rasgos de personalidad como la inteligencia, la estabilidad emocional, la apertura y extraversión. Si bien estos rasgos son mucho más difíciles de medir, la precisión del análisis fue sorprendente.

El estudio de la característica «apertura» (personas a las que les gustan los cambios y personas a las que no) reveló que la observación de los «Me gusta» es más o menos tan informativa como un test de personalidad.

Algunos «Me gusta» estaban fuertemente relacionados, aunque aparentemente de forma incongruente o al azar, con características personales: Por ejemplo, que te gusten las patatas fritas «rizadas» con tener un alto coeficiente intelectual, o haberle dado a Me gusta en «Esa araña está más asustada que tú» con ser no fumador.

Cuando se toman en conjunto, los investigadores creen los análisis hechos a partir de los gustos publicados en Facebook pueden servir para realizar retratos psicológicos de los usuarios muy precisos. Es más, sugieren una posible revolución en la evaluación psicológica, que podría llevarse a cabo a una escala sin precedentes, sin costosos centros de evaluación y cuestionarios.

Las opiniones de los investigadores

Michal Kosinski, director de operaciones en el Centro de Psicometría, dirigió la investigación junto con su colega de Cambridge David Stillwell, y Thore Graepel, de Microsoft Research. «Soy un gran fan y usuario activo de estas asombrosas nuevas tecnologías, incluida Facebook. Agradezco las recomendaciones automatizadas de libros o la selección de las historias más relevantes que hace Facebook para mi newsfeed -feed de noticias-«, explica en la nota de prensa de la Universidad de Cambridge.

«Sin embargo, puedo imaginar situaciones en las que los mismos datos y la misma tecnología se utilicen para predecir opiniones políticas o la orientación sexual, lo que plantea amenazas a la libertad e incluso a la vida.»

David Stillwell añade: «He usado Facebook desde 2005, y voy a seguir haciéndolo. Pero podría ser más cuidadoso al utilizar la configuración de privacidad.» Referencia bibliográfica:

Michal Kosinski, David Stillwell, y Thore Graepel: Private traits and attributes are predictable from digital records of human behavior. PNAS (2013). DOI: 10.1073/pnas.1218772110.

RedacciónT21

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