Sensible Daten wie etwa die geschlechtliche Orientierung können durch Vorhersage-Algorithmen auch für Menschen hervorgesagt werden, die ein soziales Netzwerk gar nicht benutzen. Das haben Forscher von der ETH Zürich mit öffentlich zugänglichen Daten des in die Jahre gekommenen Social Networks Friendster demonstriert.
"Für Friendster wäre es damals möglich gewesen, die sexuelle Orientierung von Menschen vorherzusagen, die keinen Friendster-Account besitzen", erklärt Studienautor David Garcia. Die Genauigkeit der Vorhersage liegt bei 60 Prozent - wenn der Computer nur geraten hätte, läge die Trefferquote nur bei fünf Prozent. "Im Grunde kann alles, was schon einmal von Nutzern innerhalb des sozialen Netzwerkes geteilt wurde, vorhergesagt werden", warnt Garcia.
Garcia weist in seiner Studie auch auf mögliche "Schattenprofile" hin, die Facebook, Google oder Linkedin im Geheimen betreiben könnten und wo alle verfügbaren Daten gesammelt werden. Facebook könnte laut dem Forscher sehr gute Analysen darüber machen, wie Alter, Beziehungsstatus, Beschäftigung und politische Neigung bei den Nicht-Nutzern aussehen.
http://ethz.ch
