Kvote su kad ste odlučili "svidjeti" TV stranicu, bend, lokalnu tvrtku ili Facebook stranicu, niste ni zamislili da će taj klik imati mnogo posljedica. To bi vašim prijateljima moglo pokazati nešto o vašim interesima i povremeno se može pojaviti ažuriranje statusa sa stranice u vašem feedu vijesti.
"Sviđa mi se", međutim, javno je dostupna svima koji mogu vidjeti na Facebooku, čak i osobama koje niste odobrili kao prijatelje. A za novu studiju objavljenu danas u Zborniku Nacionalne akademije nauka, skupina istraživača stvorila je računalni program koji može uzeti „lajkove“ korisnika i precizno zaključiti ogroman niz podataka o njemu ili njoj - uključujući dob, nacionalnost, Inteligencija, politička sklonost, razina uporabe droga, pa čak i seksualna orijentacija.
Za istraživanje, istraživačka skupina - partnerstvo između laboratorija za psihometriju na Sveučilištu u Cambridgeu i Microsoftovog istraživanja Cambridge - analizirala je podatke 58.000 američkih korisnika Facebooka koji su odlučili dostaviti svoje profile i „likeove“ za analizu putem Facebook aplikacije myPersonality. Istraživači su ove „lajkove“ unijeli u algoritam, posebno izrađen za ovaj projekt, a zatim su usporedili predviđanja modela o nizu karakteristika s onim što su sigurno znali o korisnicima, koji su sadržaj svojih Facebook profila poslali na analizu također.
Za svaki par ispitivanih osobina - recimo, kavkaske ili afroameričke ili demokratske ili republikanske - istraživači su odabrali par korisnika, s tim da jedan pripada svakoj kategoriji, a algoritam je morao slijepo odabrati koga korisnik odgovara kojoj kategoriji se temelji samo na njihove "sviđanje". Nije bilo stopostotno izvedljivo u zaključivanju bilo koje kategorije, ali bilo je besprijekorno precizno predviđanje mnogih, uključujući neke karakteristike za koje vjerojatno ne biste pretpostavili da se mogu pretpostaviti iz vaših "sviđanja".
Točno je zaključio, na primjer, koji je korisnik bio kavkaški i afroamerički 95 posto vremena, demokrat i republikanac 88 posto vremena, a kršćanin i musliman 82 posto vremena. Procjena njegove točnosti u predviđanju mnogih razmatranih osobina (podsjetnik, vrijednost 1 značila bi da je model 100 postotan) ispod.
Model je s predviđanjem precizno predvidio niz korisničkih karakteristika. (Slika putem PNAS / Kosinski i dr.) Za većinu korisnika ova razina točnosti nije ovisila o očiglednim „lajkovima“ koji bi se mogli povezati s određenom osobinom. Na primjer, manje od 5 posto korisnika koji su identificirani kao homoseksualci "svidjelo se" homoseksualnom braku ili drugim sličnim stranicama.
Algoritam je, umjesto toga, sakupio mnoštvo naizgled nepovezanih „lajkova“ kako bi grupirao korisnike u klase koje dijele predvidljive sličnosti. Uspoređujući "like" s rezultatima testa ličnosti (također dio myPersonality aplikacije), istraživači su otkrili da su svi korisnici koji vole "Thunderstorms", "Colbertovo izvješće", "Science" ili "Curly Fries". malo je vjerojatnije da će imati visoki IQ od onih koji to nemaju. Slično tome, muškarci koji su voljeli "Mac Cosmetics" ili "Wicked The Musical" bili su nešto vjerovatnije gay, dok su oni koji su voljeli "Wu-Tang Clan" ili "Shaq" bili nešto manje vjerovatni.
Analizirajući sve korisnikove „lajkove“ omogućio je algoritam stvoriti njihov ukupni portret, ali na njegovu je točnost uvelike utjecao broj „lajkova“ za svakog korisnika. Za one u krajnjem kraju, s 1-10 lajkova, predviđanja nisu bila bolja od slučajnosti, ali za one sa 150 do 300 „lajkova“, algoritam je mogao poboljšati svoju sposobnost pogađanja korisničkih osobina u još boljoj mjeri,
Istraživači su prvenstveno proveli studiju kako bi pokazali koliko naše javno dostupne informacije mogu reći o nama. Možda nećete javno objavljivati svoju seksualnu orijentaciju, političke stavove ili korištenje droga, ali ovakav program može analizirati vaše "sviđanje" i stvoriti prilično precizna nagađanja.
Iako su korisnici poslali svoje „lajkove“ i profile na analizu putem aplikacije treće strane, Facebook postavke zadanih podataka o privatnosti znače da su vaši „lajkovi“ javni svima. Već sada sami Facebookovi algoritmi koriste ove zadatke da diktiraju koje priče završavaju u korisničkim feedovima vijesti, a oglašivači im mogu pristupiti kako bi odredili koji su najučinkovitiji oglasi koji će vam se prikazati dok pregledavate.
