Sin intimidad en la era de Facebook

Las redes sociales contienen un arsenal de informaci¨®n sensible de cada uno de nosotros, casi siempre sin que seamos conscientes de que la estamos facilitando, incluso aunque estemos convencidos de que la estamos ocultando. Ya se sab¨ªa que la lista de amigos de un usuario de Facebook revela muchos datos sobre ¨¦l, y hoy le toca el turno a los inocentes me gusta que uno pincha aqu¨ª y all¨¢ en los ratos libres. Michal Kasinski y sus colegas del Centro de Psicometr¨ªa de la Universidad de Cambridge han desarrollado un modelo matem¨¢tico que permite deducir as¨ª la etnia, la orientaci¨®n sexual, las tendencias pol¨ªticas y las creencias religiosas de cualquier persona. El caso Facebookleaks est¨¢ en marcha.

El modelo de Kasinski y sus colegas es un verdadero lince: acierta si un hombre es homosexual o heterosexual en el 88% de los casos; si una persona es de origen africano o cauc¨¢sico en el 95%; si es de izquierdas o de derechas en el 85%. Hay otros atributos que tambi¨¦n se pueden deducir, pero con menos precisi¨®n, como los rasgos de personalidad, la inteligencia, el grado de felicidad, el estado civil de los padres o la drogadicci¨®n. El trabajo se presenta en?Proceedings of the Nacional Academy of Sciences.

El trabajo no es una ocurrencia anecd¨®tica de tres cient¨ªficos chiflados. Es solo la ¨²ltima muestra de toda una nueva disciplina llamada ciencia social computacional que se dedica a extraer informaci¨®n personal de las redes sociales. Uno de sus principales objetivos ¨Co al menos uno de los que mejor se sirven para financiar sus experimentos¡ª es el marketing dirigido (u 'objetivo', como se llama a veces), los sistemas de ¡°recomendaci¨®n¡± personal y las m¨¢quinas de b¨²squeda personalizada, todo ello en Internet.

Los autores admiten, sin embargo, que ¡°la disponibilidad generalizada de informaci¨®n sobre el comportamiento individual, junto con el deseo de aprender cada vez m¨¢s sobre los consumidores y los ciudadanos, plantea graves desaf¨ªos en el terreno de la intimidad y la protecci¨®n de datos¡±.

Kasinski cita un ejemplo elocuente. Hace unos a?os, una de las principales cadenas norteamericanas de comercio por Internet utiliz¨® los datos de sus clientes ¨Cqui¨¦n hab¨ªa comprado qu¨¦ cosa en qu¨¦ fecha¡ª para adivinar los embarazos de las clientas. Cuando una empieza a interesarse por las p¨¢ginas de patucos y a encargar el ¨²ltimo n¨²mero de Ser padres, ya est¨¢ retratada en los algoritmos. La intenci¨®n de la cadena comercial era l¨ªcita, o al menos legal: fre¨ªr con publicidad de art¨ªculos prenatales al selecto grupo de las clientas embarazadas, y en las fechas adecuadas, en lugar de irritar a todo el mundo y a todas horas con anuncios improcedentes. Un ejemplo del marketing dirigido, u objetivo, citado m¨¢s arriba.

Las estad¨ªsticas sobre las p¨¢ginas web que uno visita permiten predecir la edad, el sexo, o el nivel educativo de la persona

¡°Pero tambi¨¦n podr¨ªa desenlazar una tragedia¡±, advierte Kisinski. ¡°Por ejemplo, si revelara a la familia el embarazo de una mujer soltera en una cultura donde esto sea inaceptable¡±.

No es la primera vez, ni mucho menos, que los soci¨®logos computacionales explotan los secretos ocultos entre la letra peque?a de Facebook y otros portales p¨²blicos. Las estad¨ªsticas sobre las p¨¢ginas web que uno visita, por ejemplo, permiten predecir su edad, sexo, profesi¨®n, nivel educativo y varios rasgos de su personalidad. Tambi¨¦n se ha deducido mucha informaci¨®n personal a partir de las colecciones de m¨²sica (como las listas de reproducci¨®n que uno guarda en Spotify o iTunes), el lenguaje que uno usa en sus tuits y la lista de amigos en Facebook (en una reedici¨®n digital del viejo dime con quien andas¡­). La nueva investigaci¨®n utiliza los me gusta que uno pincha mientras navega por Facebook.

Los me gusta han resultado una mina de oro ¨ªntimo. La gente puede pinchar me gusta para celebrar la ¨²ltima ocurrencia de un amigo suyo, o de cualquier otro, una foto, o un producto comercial, tambi¨¦n deportistas, escritores o pianistas, y por tanto las cosas que a uno 'le gustan' revelan pautas sobre todos esos apartados.

Kasinski propone de forma expl¨ªcita algunas aplicaciones comerciales de estas t¨¦cnicas. Una compa?¨ªa de seguros, por ejemplo, puede saber cu¨¢les de sus potenciales clientes son neur¨®ticos y cu¨¢les estables emocionalmente, y as¨ª dirigirse a los primeros vendi¨¦ndoles los valores de la seguridad, y a los segundos los peligros de la vida moderna. Tambi¨¦n podr¨ªan subirle la p¨®liza a los depresivos, aunque Kasinski no menciona esta posibilidad.

Pero el cient¨ªfico reconoce las posibles consecuencias da?inas de estos modelos, porque ¡°pueden aplicarse a enormes muestras de gente sin obtener su consentimiento, y sin que siquiera lo sepan¡±. Pues ya lo saben.

Kasinski y otro de los autores del trabajo, David Stillwell, facilitan una demostraci¨®n de la predicci¨®n de la personalidad a partir de los me gusta de Facebook. Stillwell es propietario de la aplicaci¨®n myPersonality en Facebook y ha hecho p¨²blicos todos los resultados aqu¨ª.