Facebook una ventana abierta a nuestra intimidad.

“Nadie podrá ser obligado a
declarar sobre su ideología, religión o creencias” (art. 16, apart. 2 de la Constitución Española). En Facebook, bastan
cien me gusta para saber si uno es de izquierdas o de derechas, si es
cristiano o musulmán. Un grupo de investigadores ha diseñado un algoritmo por el
que el inocente gesto de pinchar en el botón de la red social desvela también la orientación sexual, si se
consumen drogas o hasta la inteligencia del usuario. Lo peor de todo es que
todos los me gusta son públicos. Su trabajo muestra lo expuestos que
están los más de 1.000 millones de usuarios de Facebook.

Un grupo de investigadores de la Universidad de
Cambridge, en colaboración con el centro de Investigación que Microsoft tiene en la ciudad británica, han demostrado lo fácil
que es saber datos personales especialmente protegidos y rasgos de la
personalidad de los usuarios de Facebook. Analizando la popular opción que da la
red social para mostrar que una publicación, fotografía, comentario nos gusta,
se pueden adivinar muchas cosas que uno igual prefiere que no se sepan.

Con una base de datos de más de 58.000
usuarios estadounidenses de Facebook y unos 55.000 me gusta únicos,
crearon una gigantesca matriz con más de 10 millones de resultados. Su algoritmo
permitió diferenciar entre usuarios blancos y de raza negra en el 95% de los
casos. En cuanto a la orientación sexual, supieron quién era gay en el 88% de
los casos. En relación a la ideología, su sistema acertó al determinar los
usuarios demócratas y republicanos en 85 usuarios de cada 100.

“Con 250 me gusta, nuestro porcentaje de precisión sobre el género
fue del 90%. Con 100 me gusta, la media de nuestra muestra, la
fiabilidad aún es del 88%”, dice David Stillwell, coautor del estudio que acaba
de publicar PNAS. “Basta con un único me gusta para
obtener aún una precisión del 60%. Cuantos más tengamos, mas precisión
obtendremos”, añade.
Los investigadores contrastaron su modelo con los perfiles demográficos y de
personalidad de los usuarios recogidos con autorización previa tanto de Facebook
como del proyecto MyPersonality.

Para elaborar su matriz, descartaron a los usuarios con menor actividad en el
muro de Facebook y los me gusta menos populares. “Nuestro criterio fue
que tenía que gustarles a al menos 100 personas de los 58.000 participantes del
experimento”, explica Stillwell. Entre los miles de me gusta los había
tan neutros como Mozart, Ciencia, Sarah Palin y otros
mas reveladores como Odio a la policía o 293 cosas que puedes hacer
cuando estás aburrido en clase.

A pesar de la inocencia de muchos de ellos, el algoritmo fue capaz de
anticipar algunos de los rasgos más intimos y personales de los usuarios. En el
78% de los casos pudo determinar quién era inteligente y quién no o si estaba
ante alguien emocionalmente estable en el 68% de los casos. Mostró su peor
capacidad predictiva a la hora de averiguar si el usuario había crecido en una
familia unida o sus padres se habían separado antes de que fuera mayor de edad.
Aún así, acertó en el 60% de los casos.

Amenaza para la privacidad


“Soy un gran fan y usuario activo de las nuevas y maravillosas tecnologías,
incluído Facebook. Aprecio las recomendaciones automatizadas de libros o que
Facebook seleccione las historias más relevantes para mi muro”, reconoce el
director del Centro de Psicometría de la Universidad de Cambridge y coautor del
trabajo, Michal Kosinski. “Sin embargo, puedo imaginar situaciones en las que
los mismos datos y tecnologías son usados para predecir ideas políticas u
orientación sexual, amenazando la libertad y hasta la vida”, añade.

El problema es que los me gusta, por defecto, son públicos. Y no
tardarán mucho las empresas y Gobiernos en aprovecharlos en su beneficio. ”Creo
que todas las empresas necesitan asegurarse de que dan a sus usuarios una
experiencia personalizada. Yo quiero ver productos que sean relevantes para mí”,
confiesa Stillwell. Pero también aclara que no tienen pensado “ningún proyecto
comercial para estos algoritmos”.

El
fallo no es de Facebook sino de sus mil millones de usuarios