Pinchar en la Red lo que le agrada o le gusta, revela su religión, etnia u orientación sexual. El principal objetivo de esta «ciencia social» es el ‘marketing’ dirigido. Las redes sociales contienen un arsenal de información sensible de cada uno de nosotros, casi siempre sin que seamos conscientes de que la estamos facilitando, incluso aunque estemos convencidos de que la ocultamos.
Ya se sabía que la lista de amigos de un usuario de Facebook revela muchos datos sobre él, y hoy le toca el turno a los inocentes me gusta que uno pincha aquí y allá. Michal Kosinski y sus colegas del Centro de Psicometría de la Universidad de Cambridge han desarrollado un modelo matemático que permite deducir así la etnia, la orientación sexual, las tendencias políticas y las creencias religiosas de las personas. El caso Facebookleaks está en marcha.
El modelo de Kosinski y sus colegas es un verdadero lince: acierta si un hombre es homosexual o heterosexual en el 88% de los casos; si una persona es de origen africano o caucásico en el 95%; si es de izquierdas o de derechas en el 85%. Hay otros atributos que también se pueden deducir, pero con menos precisión, como los rasgos de personalidad, la inteligencia, el grado de felicidad, el estado civil de los padres o la drogadicción. El trabajo se presenta en Proceedings of the Nacional Academy of Sciences.
El trabajo no es una ocurrencia de tres científicos. Es la última muestra de una nueva disciplina llamada Ciencia Social Computacional que se dedica a extraer información personal de las redes sociales. Uno de sus objetivos es el marketing dirigido, los sistemas de “recomendación” personal y las máquinas de búsqueda personalizada, todo ello en Internet. Los autores admiten, sin embargo, que “la disponibilidad generalizada de información sobre el comportamiento individual, junto con el deseo de aprender cada vez más sobre los consumidores y los ciudadanos, plantea graves desafíos en el terreno de la intimidad y la protección de datos”.
Kosinski cita un ejemplo elocuente. Hace unos años, una de las principales cadenas norteamericanas de comercio por Internet utilizó los datos de sus clientes —quién había comprado, qué cosa, en qué fecha— para adivinar los embarazos de las clientas. Cuando una empieza a interesarse por las páginas de patucos y a encargar el último número de Ser padres, ya está retratada en los algoritmos. La intención de la cadena comercial era lícita, o al menos legal: freír con publicidad de artículos prenatales al selecto grupo de las clientas embarazadas, y en las fechas adecuadas, en lugar de irritar a todo el mundo con anuncios improcedentes. Un ejemplo del marketing dirigido. “Pero también podría desencadenar una tragedia”, advierte Kosinski. “Por ejemplo, si revelara a la familia el embarazo de una mujer soltera en una cultura donde esto sea inaceptable”.
No es la primera vez, ni mucho menos, que los sociólogos computacionales explotan los secretos ocultos entre la letra pequeña de Facebook y otros portales públicos. Las estadísticas sobre las páginas web que uno visita, por ejemplo, permiten predecir su edad, sexo, profesión, nivel educativo y varios rasgos de su personalidad.
También se ha deducido mucha información personal a partir de las colecciones de música (como las listas de reproducción que uno guarda en Spotify o iTunes), el lenguaje que uno usa en sus tuits y la lista de amigos en Facebook. La nueva investigación utiliza los me gusta que uno pincha mientras navega.
Los me gusta han resultado una mina de oro íntimo. La gente puede pinchar me gusta para celebrar la última ocurrencia de un amigo suyo, o de cualquier otro, una foto, o un producto comercial, también deportistas, escritores o pianistas, y por tanto las cosas que a uno le gustan revelan pautas sobre todo eso.
Kosinski propone de forma explícita algunas aplicaciones comerciales de estas técnicas. Una compañía de seguros, por ejemplo, puede saber cuáles de sus potenciales clientes son neuróticos y cuáles estables emocionalmente, y así dirigirse a los primeros vendiéndoles los valores de la seguridad, y a los segundos los peligros de la vida moderna. También podrían subirle la póliza a los depresivos, aunque Kosinski no menciona esta posibilidad.
Pero el científico reconoce las posibles consecuencias dañinas de estos modelos, porque “pueden aplicarse a enormes muestras de gente sin obtener su consentimiento, y sin que siquiera lo sepan”. Pues ya lo saben.
Autor: Javier Sampedro