Quand le minage des médias sociaux se trompe

Une image complexe de votre vie personnelle peut désormais être reconstituée à l'aide d'une variété de sources de données publiques et de techniques d'exploration de données de plus en plus sophistiquées. Mais à quel point cette image est-elle exacte ?

La semaine dernière à Las Vegas, lors de la conférence sur la sécurité informatique Chapeau noir , Alessandro Achats , professeur agrégé de technologie de l'information et de politique publique au Heinz College de l'Université Carnegie Mellon, a montré comment une photographie d'une personne peut être utilisée pour trouver sa date de naissance, son numéro de sécurité sociale et d'autres informations en utilisant la technologie de reconnaissance faciale pour faire correspondre l'image à un profil sur Facebook et d'autres sites Web. Acquisti reconnaît les implications de ce travail sur la vie privée, mais il avertit que le plus gros problème pourrait être l'inexactitude de cette technique et d'autres d'exploration de données.

Acquisti dit que son travail actuel est une tentative de capturer l'avenir dans lequel nous marchons. Dans ce futur, il voit les informations en ligne utilisées pour préjuger d'une personne à plusieurs niveaux : date potentielle, emprunteur, employé, locataire, etc. Internet, dit-il, pourrait devenir un endroit où tout le monde connaît votre nom – une petite ville mondiale qui ne vous laissera rien vivre.

Au-delà des préoccupations évidentes concernant le fait que des étrangers en sachent plus que jamais sur vous, Acquisti s'inquiète de ce qui se passera lorsque la technologie commettra des erreurs. Nous avons tendance à faire de fortes extrapolations sur des données faibles, explique Acquisti. Il est impossible de lutter contre cela, car c'est dans notre nature.

Un certain nombre d'entreprises ont déjà commencé à utiliser les médias sociaux pour mesurer et suivre leur réputation. La compagnie de Santa Barbara, Californie Intelligence sociale , par exemple, effectue des filtrages des antécédents des médias sociaux sur les employés potentiels, promettant de révéler des informations négatives telles que des remarques racistes ou des photos sexuellement explicites, ou des informations positives telles que des signes d'influence des médias sociaux dans un domaine spécifique. D'autres entreprises, telles que Klout , suivre le niveau d'influence sociale des utilisateurs, permettant aux annonceurs d'offrir des récompenses spéciales à ceux qui ont des scores élevés.

Mais les recherches d'Acquisti ont démontré les pièges d'une trop grande pertinence des données des réseaux sociaux. Son équipe a pris des photos de bénévoles et a utilisé un système de reconnaissance faciale standard appelé PittPatt (récemment acquis par Google) pour trouver le profil Facebook de chaque volontaire, qui révélait souvent le vrai nom de cette personne et des informations beaucoup plus personnelles. À l'aide de ces informations, l'équipe pouvait parfois trouver une partie du numéro de sécurité sociale d'une personne. Ils ont également créé un prototype d'application pour smartphone qui récupère des informations personnelles sur une personne après avoir été prise avec l'appareil photo de l'appareil.

Dans leur expérience, l'équipe a pu faire correspondre environ un tiers des sujets aux profils corrects. À partir de là, ils ont fait d'autres prédictions. Soixante-quinze pour cent du temps, ils ont correctement prédit les intérêts des sujets. Ils ont correctement prédit les cinq premiers chiffres des numéros de sécurité sociale des volontaires environ 16% du temps après deux essais. (La précision a augmenté avec plus de tentatives.)

Mais cela signifie que les deux tiers du temps, ils n'identifiaient pas correctement les personnes. Et ceux qui ont été correctement identifiés étaient encore mal appariés 25 pour cent du temps à des intérêts personnels particuliers, et plus de 80 pour cent du temps au mauvais numéro de sécurité sociale.

Acquisti s'attend à ce que la technologie de reconnaissance faciale continue de s'améliorer dans les années à venir, et il demande ce qui se passera une fois qu'elle sera considérée comme suffisamment bonne pour être digne de confiance la plupart du temps. Cela pourrait être cauchemardesque pour ceux qui sont mal identifiés. Il n'y a rien que nous, en tant qu'individus, pouvons contrôler, dit-il.

D'autres chercheurs explorent la fiabilité de l'exploration de données sociales. À Defcon , une conférence sur le piratage à Las Vegas le week-end dernier, un groupe appelé le Fondation de la confidentialité en ligne présenté les résultats de sa Expérience des cinq grands , une étude qui visait à faire correspondre les traits de personnalité des volontaires aux qualités des profils Facebook. Après avoir administré un test de personnalité aux volontaires, ils ont extrait des profils pour identifier les caractéristiques clés.

Les chercheurs de l'Online Privacy Foundation ont trouvé une corrélation positive entre les personnes dont la personnalité tendait vers l'ouverture et celles dont les profils Facebook étaient chargés de plus d'informations : des listes d'intérêts plus longues, des biographies plus longues et plus de discussions sur l'argent, la religion, la mort et les émotions négatives. Ils ont également trouvé une corrélation positive entre les personnes agréables - définies comme étant compatissantes, coopératives, capables de pardonner et d'être pragmatiques - et les statuts Facebook qui étaient écrits en phrases plus longues, qui discutaient d'émotions positives ou avaient relativement plus de commentaires, d'amis et Photos. Cependant, dans les deux cas, les corrélations étaient relativement faibles.

Les chercheurs concluent qu'un profil Facebook n'est guère une source d'information fiable. L'essentiel est de se rappeler qu'il s'agit d'un pari, précise le cofondateur de la fondation Chris Sumner . Le message est que, oui, il existe un lien, mais ne l'utilisez pas seul pour des décisions critiques.

Acquisti et Sumner affirment que de nouvelles politiques gouvernementales peuvent être nécessaires pour protéger les individus contre l'exploration excessive de données et contre l'utilisation abusive de leurs informations. Cela pourrait impliquer l'établissement de normes d'exactitude auxquelles les organisations doivent se conformer. La question déterminante de notre époque, selon Acquisti, est de savoir comment, en tant que société, gérons-nous les mégadonnées ?

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