在智能推荐无处不在的今天,相信我们每个人都或多或少患上了隐私焦虑症。平时和朋友说话聊天都疑神疑鬼觉得手机在偷听,很多人也因此越来越不喜欢在社交媒体上发布信息了。
不说,不转,不点赞,看起来似乎是非常合理的“隐私三连”——如果我不留下任何数据痕迹,机器学习自然也没办法对我的喜好进行分析了。
可事实真的如此吗?
<强> 精准预测你的社交媒体行为,只需要9位互关好友
最近在《自然》杂志中,来自佛蒙特大学的数据科学家们公布了这样一项研究,在推特上无需查看个人用户数据,而是通过对个人用户互相关注好友的推文数据分析,就能实现对个人用户社交媒体行为的精准预测。
换句话说,就算你删号退网,机器学习仍然可以通过你的好友列表来分析出你的用户画的像。
在研究中,研究人员收集了一万三千余个推特账号,这些用户分别都拥有150 - 200个好友。在好友中找到互动率最高的前9位并进行分组,将用户好友组中好友的行为数据以时间为线索进行分析。
数据科学家们通过研究得出,一般社交媒体用户,只要不是专注某一领域的KOL,通常在社交媒体上使用的词汇不超过5000个。如果用中文来比喻,大概就是“哈哈哈哈”“不转不是中国人”“我家哥哥太帅了吧”这些常规词汇。
