如今,很多人為了不暴露自己的隱私,在使用社交媒體的時(shí)候很少“轉(zhuǎn)發(fā)、點(diǎn)贊”,因?yàn)槿藗冇X(jué)得,只要不在網(wǎng)上留下自己的數(shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)就很難分析他們的行為了。但是,美國(guó)佛蒙特大學(xué)的數(shù)據(jù)科學(xué)家在《自然》雜志公布了一項(xiàng)研究,在推特上不用查看個(gè)人數(shù)據(jù),只要對(duì)個(gè)人用戶互相關(guān)注好友的推文數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,就能實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人用戶社交媒體行為的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。換句話說(shuō),就算你刪了社交媒體賬號(hào),機(jī)器學(xué)習(xí)仍然可以通過(guò)你的好友列表來(lái)分析出你的用戶畫像。
研究人員搜集了一萬(wàn)三千多個(gè)推特賬號(hào),這些用戶分別有150-200個(gè)好友。然后,選取每個(gè)用戶好友中互動(dòng)頻率最高的前9位分成一組,分析這一組的9個(gè)好友的行為數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)科學(xué)家通過(guò)研究得出,一般的社交媒體用戶,只要不是大V,通常在社交媒體上使用的詞匯不超過(guò)5000個(gè),都是一些常用的詞。通過(guò)對(duì)用戶好友的常用詞進(jìn)行分析,大致能圈定這個(gè)用戶的興趣范圍。當(dāng)好友組的好友數(shù)量越多時(shí),預(yù)測(cè)就越準(zhǔn)確,但是,當(dāng)人數(shù)超過(guò)了150人,準(zhǔn)確率會(huì)下降,因?yàn)楹糜褦?shù)量太多的時(shí)候,雙方的關(guān)聯(lián)度降低了,可能不在一個(gè)興趣圈子,行為上很難形成映射關(guān)系。也就是說(shuō),一個(gè)人社交媒體上好友的圈子,決定了他的認(rèn)知范圍,從而讓這個(gè)人的行為可以被預(yù)測(cè)。
這個(gè)研究恰好證明了“信息繭房”理論,“信息繭房”指的是,人們的信息領(lǐng)域會(huì)習(xí)慣性地被自己的興趣所引導(dǎo),從而將自己的生活桎梏于像蠶繭一般的“繭房”中。佛蒙特大學(xué)在這次研究中提出,人在選擇信息的時(shí)候,不僅受到興趣的制約,還存在社交選擇,社交媒體上朋友的興趣、語(yǔ)言風(fēng)格、活躍時(shí)間和個(gè)人用戶社交媒體行為有著很強(qiáng)的關(guān)聯(lián),這說(shuō)明一個(gè)人的“信息繭房”是通過(guò)社交圈層搭建起來(lái)的。長(zhǎng)期處于某個(gè)圈層的人,不僅失去了接受其他圈層信息的機(jī)會(huì),也失去了接受其他圈層信息的能力。
另外,文章也認(rèn)為,這種技術(shù)可以讓依靠獲取用戶信息的平臺(tái)有機(jī)會(huì)鉆空子,比如,一位用戶堅(jiān)決不給社交平臺(tái)授權(quán)使用自己的數(shù)據(jù),但這個(gè)用戶的好友都向社交平臺(tái)開放了權(quán)限,社交平臺(tái)很可能會(huì)繞過(guò)用戶來(lái)獲取用戶的信息。
大數(shù)據(jù)處理信息服務(wù)商金盛網(wǎng)聚WJFabric認(rèn)為,大數(shù)據(jù)時(shí)代的社交具有網(wǎng)絡(luò)化的結(jié)構(gòu),人與人之間具有共性,二者的結(jié)合使通過(guò)“朋友圈”了解目標(biāo)用戶成為可能。“信息繭房”也是基于用戶間的互動(dòng)情況而形成的。用戶的社交行為,尤其是與熟人的社交互動(dòng),真實(shí)性很強(qiáng),因此通過(guò)對(duì)這些內(nèi)容的分析有助于了解用戶特點(diǎn)。因此,用戶的數(shù)據(jù)開發(fā)有多種途徑,而了解數(shù)據(jù)的獲取方法將有助于用戶的自我保護(hù)。
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