科技猎摘要: 在互联网时代，隐私泄露已经成为一个非常普遍的问题。近期的一项研究表明，即使你没有把个人信息直接放到网上，只要提供了你的社交网络使用记录，统计模型就能把你的各种信息相对准确地推算出来。来自剑桥大学的kosinski等人通过facebook上的应用收集了58000...
在互联网时代，隐私泄露已经成为一个非常普遍的问题。近期的一项研究表明，即使你没有把个人信息直接放到网上，只要提供了你的社交网络使用记录，统计模型就能把你的各种信息相对准确地推算出来。来自剑桥大学的kosinski等人通过facebook上的应用收集了58000人的数据，包括他们的“like”记录、人口学信息，以及各种心理测验的分数。接下来，研究者建立了统计学模型，使用“like”记录来预测后两者。
结果显示，“like”信息能够以95%的准确率预测种族（黑人还是白人），预测性别的准确率有93%，预测性取向的准确率为88%。此外，预测单身状况的准确率是67%，预测饮酒、吸烟和药物使用的准确率也可达65%-73%。就连预测21岁时父母是否已经分居，准确率也有60%。
对于性格、智力等心理属性，模型也表现出了很强的预测力。对于开放性这样的性格特质，预测准确性甚至与人格量表的信度处在同一水平。
研究者还给出了对于各项信息预测力最强的“like”条目，其中有许多有趣的趋势。比如，智力高的用户更喜欢《教父》、莫扎特和囧司徒的daily show；内向的人更喜欢游戏和动漫；是否喜欢科学既可以预测较高的智力，也可以预测较低的生活满意度。
研究者认为，这种技术既有好的方面，也有不好的方面。准确地预测个人属性和偏好，可以帮助改进在线广告等服务；但是，这也让个人保护自己的隐私信息变得更加困难。
这项研究即将发表在proceedings of the national academy of sciences上。
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