I social network sono una vera e propria miniera d’oro in termini di “profilazione” degli iscritti. Le preferenze ed i comportamenti degli utenti possono essere infatti tracciati non soltanto esaminando le informazioni rese pubbliche ed i contenuti pubblicati sulle pagine personali ma anche analizzando, nel caso di Facebook, i “Mi piace“ che vengono quotidianamente corrisposti.
Dopo lo studio realizzato da Microsoft in collaborazione con un istituto di ricerca israeliano (Microsoft: l’analisi degli eventi passati per predire il futuro), il colosso di Redmond torna di nuovo a mostrare ciò che è possibile fare sfruttando tecniche e metodologie di data mining.
Un gruppo di ricercatori di Microsoft Research e dell’Università di Cambridge hanno sviluppato un algoritmo che consente di estrarre informazioni da uno sconfinato contenitore di dati qual è Facebook mettendo rapidamente in correlazione quanto trovato. Semplicemente tenendo traccia dei “Mi piace” espressi da ciascun iscritto su Facebook, si è così potuto comporre un identikit piuttosto preciso di ciascuna persona (si parla di un’accuratezza pari all’80%).
Un esempio del lavoro che è stato svolto dai tecnici di Microsoft in collaborazione con gli accademici di Cambridge è pubblicato a questo indirizzo.
Se anche si fosse deciso di rendere private gran parte delle informazioni pubblicate su Facebook, non è improbabile che qualcuno riesca comunque a comporre un profilo personale basandosi sui dati che si sono lasciati di pubblica consultazione.
Michal Kosinski, uno dei responsabili del progetto, ha spiegato che quanto svolto nel caso di Facebook potrebbe essere esteso a qualunque altro servizio “social”: diventa così piuttosto semplice dipingere il ritratto di un utente e stabilirne i comportamenti e gli interessi (portando alla luce anche informazioni “sensibili” che dovrebbero rimanere private) partendo semplicemente da qualche like.