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我們大多數(shù)人認(rèn)為我們可以通過(guò)社交平臺(tái)的安全設(shè)置來(lái)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(xiàng)新研究表明,如果不向老大哥透露個(gè)人信息,你甚至不能有聯(lián)系人名單或聽(tīng)音樂(lè)。
在由伯靈頓佛蒙特大學(xué)的James Bagrow領(lǐng)導(dǎo)的第一項(xiàng)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(guò)3000萬(wàn)篇Twitter帖子中的數(shù)據(jù)。
結(jié)果顯示,他們可以從我們的8到9個(gè)聯(lián)系人中預(yù)測(cè)我們的活動(dòng)和興趣,準(zhǔn)確率為95%。
這意味著它不僅僅是我們自己的在線活動(dòng) - 研究發(fā)現(xiàn)我們的在線朋友撰寫的帖子可以預(yù)測(cè)我們的行為。
“這表明你與朋友的互動(dòng)中融入了有關(guān)你的信息,”澳大利亞阿德萊德大學(xué)的共同作者Lewis Mitchell解釋道。
“就像我偷聽(tīng)電話談話的一方,它告訴我關(guān)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(guān)于你的信息。
“如果您刪除了自己的帳戶,則無(wú)法提供幫助,因?yàn)樵瓌t上您仍然可以通過(guò)與朋友互動(dòng)留下的數(shù)字跟蹤進(jìn)行分析。”
如果用戶避免或離開(kāi)在線社交網(wǎng)絡(luò),則可以從社交聯(lián)系人發(fā)布的信息創(chuàng)建“影子簡(jiǎn)檔”。事實(shí)上,馬克扎克伯格承認(rèn),F(xiàn)acebook會(huì)收集非用戶的信息。
其他研究表明,來(lái)自朋友的數(shù)據(jù)可用于預(yù)測(cè)友誼,宗教,行蹤和性偏好等私人信息,David Garcia在相關(guān)社論中寫道。
“這一切都意味著在Facebook和Twitter等在線社交網(wǎng)絡(luò)中無(wú)處可藏,”米切爾說(shuō)。
作者寫道,盡管數(shù)字時(shí)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(jié)果對(duì)隱私的影響仍然引起了用戶和非用戶的關(guān)注。
在第二項(xiàng)研究表明,即使音樂(lè)喜好可以透露個(gè)人信息,包括我們的時(shí)代,我們來(lái)自哪里,以及如何我們感覺(jué)。
Minsu Park和來(lái)自康奈爾大學(xué)的合著者分析了在51個(gè)的100萬(wàn)人在Spotify上播放的7.65億個(gè)在線音樂(lè)作品,以識(shí)別人們的情緒模式。
“ 大音樂(lè)數(shù)據(jù) ”特別適合分析,估計(jì)人們平均花費(fèi)44%的清醒時(shí)間來(lái)聽(tīng)取它。
作者寫道:“無(wú)處不在的音樂(lè)提供了一個(gè)獨(dú)特的機(jī)會(huì)來(lái)識(shí)別聽(tīng)眾音樂(lè)選擇中的晝夜和季節(jié)模式。”
音樂(lè)可以比其他來(lái)源更能說(shuō)明人們的情緒,因?yàn)樗从沉巳藗冞x擇的情緒以及他們的情緒狀態(tài); “音樂(lè)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(lè)和白天更有活力的音樂(lè) - 包括午后的低迷。
年齡和群體之間存在差異 - 例如,年輕人聽(tīng)更激烈的音樂(lè),而“夜貓子”則聽(tīng)不太激烈的音樂(lè)。拉丁美洲音樂(lè)更具刺激性,而在亞洲播放的音樂(lè)則更為輕松。
雖然結(jié)果“與基于Twitter消息的情緒分析的結(jié)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(lè)的消費(fèi)卻沒(méi)有,這表明音樂(lè)也可以用作午后興奮劑。”
后一項(xiàng)研究對(duì)個(gè)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(gè)社會(huì)問(wèn)題,而不是個(gè)人問(wèn)題,米切爾說(shuō)。
“我們需要停止考慮個(gè)人隱私控制,”加西亞寫道,“并轉(zhuǎn)而采用網(wǎng)絡(luò)隱私的范例。
“我們必須意識(shí)到,與在線平臺(tái)共享信息是整個(gè)社會(huì)的集體決策,而不是個(gè)人選擇。
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