您的聯(lián)系人列表和您的音樂選擇也會顯示個人信息

我們大多數(shù)人認為我們可以通過社交平臺的安全設置來控制我們的在線隱私 - 而一些不太信任的人完全選擇退出社交媒體。但是發(fā)表在“ 自然人類行為 ”雜志上的兩項新研究表明，如果不向老大哥透露個人信息，你甚至不能有聯(lián)系人名單或聽音樂。

在由伯靈頓佛蒙特大學的James Bagrow領導的第一項研究中，研究人員利用信息理論將近14,000名用戶合并了超過3000萬篇Twitter帖子中的數(shù)據(jù)。

結果顯示，他們可以從我們的8到9個聯(lián)系人中預測我們的活動和興趣，準確率為95%。

這意味著它不僅僅是我們自己的在線活動 - 研究發(fā)現(xiàn)我們的在線朋友撰寫的帖子可以預測我們的行為。

“這表明你與朋友的互動中融入了有關你的信息，”澳大利亞阿德萊德大學的共同作者Lewis Mitchell解釋道。

“就像我偷聽電話談話的一方，它告訴我關于線路另一端的人的事情，你朋友的社交媒體帖子也告訴我一些關于你的信息。

“如果您刪除了自己的帳戶，則無法提供幫助，因為原則上您仍然可以通過與朋友互動留下的數(shù)字跟蹤進行分析。”

如果用戶避免或離開在線社交網(wǎng)絡，則可以從社交聯(lián)系人發(fā)布的信息創(chuàng)建“影子簡檔”。事實上，馬克扎克伯格承認，F(xiàn)acebook會收集非用戶的信息。

其他研究表明，來自朋友的數(shù)據(jù)可用于預測友誼，宗教，行蹤和性偏好等私人信息，David Garcia在相關社論中寫道。

“這一切都意味著在Facebook和Twitter等在線社交網(wǎng)絡中無處可藏，”米切爾說。

作者寫道，盡管數(shù)字時代已經(jīng)為研究人員提供了豐富的數(shù)據(jù)，但這些研究結果對隱私的影響仍然引起了用戶和非用戶的關注。

在第二項研究表明，即使音樂喜好可以透露個人信息，包括我們的時代，我們來自哪里，以及如何我們感覺。

Minsu Park和來自康奈爾大學的合著者分析了在51個的100萬人在Spotify上播放的7.65億個在線音樂作品，以識別人們的情緒模式。

“ 大音樂數(shù)據(jù) ”特別適合分析，估計人們平均花費44%的清醒時間來聽取它。

作者寫道：“無處不在的音樂提供了一個獨特的機會來識別聽眾音樂選擇中的晝夜和季節(jié)模式。”

音樂可以比其他來源更能說明人們的情緒，因為它反映了人們選擇的情緒以及他們的情緒狀態(tài); “音樂選擇既形狀又反映情緒”。

總體而言，他們發(fā)現(xiàn)人們喜歡在晚上更輕松的音樂和白天更有活力的音樂 - 包括午后的低迷。

年齡和群體之間存在差異 - 例如，年輕人聽更激烈的音樂，而“夜貓子”則聽不太激烈的音樂。拉丁美洲音樂更具刺激性，而在亞洲播放的音樂則更為輕松。

雖然結果“與基于Twitter消息的情緒分析的結果顯示出顯著的相似性”，但存在差異。

“推特消息中的積極情緒在15:00左右徘徊，而激發(fā)音樂的消費卻沒有，這表明音樂也可以用作午后興奮劑。”

后一項研究對個人隱私的影響仍有待觀察。

盡管如此，利用人們的數(shù)據(jù)是一個社會問題，而不是個人問題，米切爾說。

“我們需要停止考慮個人隱私控制，”加西亞寫道，“并轉而采用網(wǎng)絡隱私的范例。

“我們必須意識到，與在線平臺共享信息是整個社會的集體決策，而不是個人選擇。