211service.com
Algoritm använder fotonätverk för att avslöja din hemstad
Det finns växande bevis för att om du är en del av ett socialt nätverk kan själva nätverkets struktur avslöja viktig information om dig, oavsett vad du själv har publicerat.
I december tittade vi till exempel på en studie av ett datorspelsnätverk, som visade att om du har vänner som fuskar på datorspel är det mycket större sannolikhet att du själv blir en fuskare eller att du blir en fuskare inom en snar framtid.
På ett sätt är det vettigt. Vi är mycket mer benägna att kopiera vänners beteenden än andra människors.
Idag lägger Kazem Jahanbakhsh och kompisar vid University of Victoria i Kanada en intressant följd till detta arbete.
Dessa killar har studerat de geografiska klustren av foton som användare laddar upp till Flickr, den populära webbsidan för bilddelning. Uppgiften de ställer på sig är att bestämma en individs hemstad genom att bara titta på geotaggarna för fotografier de har laddat upp.
Det är ingen överraskning att folk tar de flesta av sina fotografier nära sitt hem. Men de fotograferar också i kluster på andra platser som semestermål och liknande. Det gör problemet med att uppskatta hemläget lite svårare. Knepet som Jahanbakhsh och kompisar löser är att hitta en algoritm som kan skilja hemplatsen från de andra klustren.
Det visar sig att många användare publicerar sin hemplats på sina Flickr-profiler, så deras algoritm är enkel att kontrollera. Jahanbakhsh och co säger det visst, det gissar någorlunda bra. I 70 % av fallen har vår algoritm förutspått boendet för människor med låga fel, säger de.
Det är egentligen inte förvånande. Det betonar dock tanken att den ständiga droppmatningen av information till sociala nätverk så småningom kan bearbetas på ett sätt som är enormt avslöjande.
Jahanbakhsh och co fortsätter med att hävda att den omvända processen också är användbar: att det är möjligt att göra en bra gissning om platsen för ett fotografi med tanke på användarens hemstad.
Det verkar vara ett steg för långt. Det är säkert troligt att ett enda fotografi i en användares samling kommer att ha tagits i deras hemstad, men det är svårt att se hur de skulle kunna säga något om de andra platserna som en användare kan besöka. Naturligtvis kan det finnas någon användbar korrelation som kan utnyttjas genom att titta på var en användares vänner befinner sig. Men Jahanbakhsh och co gör inga anspråk på detta.
Den viktiga punkten är att dessa typer av algoritmer kan sätta ihop många individuella godbitar av information för att bygga upp en anmärkningsvärt korrekt bild om en individ. Det gör det svårt att hålla reda på integriteten.
Så det finns nästan säkert en marknad där ute för en applikation som övervakar droppmatningen av data som en individ släpper, nätverken som denna är tillgänglig på och vad den avslöjar när den analyseras som helhet.
Det är inte svårt att föreställa sig att det också en dag kan komma att bli strängare lagar om hur information som hämtas från strukturen i sociala nätverk kan användas och bearbetas. Särskilt om denna information missbrukas under tiden.
Värt att hålla ett öga på.
Ref: arxiv.org/abs/1202.3504 : De vet var du bor!