我們大多數(shù)人認為我們可以通過社交平臺的安全設置來控制我們的在線隱私——而一些不信任他們的人則完全選擇退出社交媒體。但是發(fā)表在《自然人類行為》雜志上的兩項新研究表明，如果你不向老大哥透露你的個人信息，你甚至不能有聯(lián)系人名單或聽音樂。

在第一項研究中，由美國佛蒙特州伯靈頓大學的詹姆斯巴格羅(James Bagrow)領導，研究人員利用信息論將來自3000多萬條推特帖子的數(shù)據(jù)與近14000名用戶進行了整合。

結果表明，他們可以從我們的8到9個聯(lián)系人中預測我們的活動和興趣，準確率為95%。

這意味著不僅僅是我們自己的在線活動——研究表明，我們的在線朋友寫的帖子可以預測我們的行為。

澳大利亞阿德萊德大學的合著者劉易斯米切爾解釋說：“這表明你已經(jīng)將自己的信息融入了與朋友的互動中。

“就像我偷聽電話通話的一邊，它告訴我電話那頭的人，你朋友的社交媒體帖子也告訴我一些關于你的信息。

“如果你刪除了賬號，那也幫不上忙，因為原則上你還是可以通過和朋友互動留下的數(shù)字追蹤來分析?！?

如果用戶避免或離開在線社交網(wǎng)絡，則可以從社交聯(lián)系人發(fā)布的信息中創(chuàng)建“影子簡檔”。事實上，馬克扎克伯格承認臉書從非用戶那里收集信息。

大衛(wèi)加西亞在相關社論中寫道，其他研究表明，來自朋友的數(shù)據(jù)可以用來預測友誼、宗教、行蹤和性偏好等個人信息。

米歇爾說：“所有這一切意味著，在臉書和推特等在線社交網(wǎng)絡中，無處可藏。

作者寫道，盡管數(shù)字時代為研究人員提供了豐富的數(shù)據(jù)，但這些研究成果對隱私的影響仍然吸引著用戶和非用戶的關注。

在第二項研究中，即使是音樂偏好也可以揭示個人信息，包括我們的時間、我們來自哪里以及我們的感受。

美國康奈爾大學的蘇民帕克和一位合著者分析了51個國家的100萬人在Spotify上播放的7.65億首在線音樂作品，以識別人們的情感模式。

“大音樂數(shù)據(jù)”特別適合分析，據(jù)估計，人們醒著的時候平均有44%的時間在聽。

作者寫道：“無處不在的音樂提供了一個獨特的機會，可以識別觀眾音樂選擇中的晝夜和季節(jié)模式。

音樂能比其他來源更好地解釋人們的情緒，因為它反映了人們選擇的情緒和他們的情緒狀態(tài)?！耙魳返倪x擇既體現(xiàn)形態(tài)，也體現(xiàn)情感”。

總的來說，他們發(fā)現(xiàn)人們喜歡晚上更放松的音樂，白天更有活力的音樂——包括下午的低迷。

年齡和群體是有區(qū)別的——例如，年輕人聽的是更強烈的音樂，而“夜貓子”聽的是不太強烈的音樂。拉丁美洲的音樂更刺激，而亞洲播放的音樂更輕松。

雖然這些結果與基于推特消息的情感分析結果顯示出顯著的相似性，但也存在差異。

“推特消息中的積極情緒在15333.6萬左右徘徊，但音樂的消費并沒有受到刺激，這說明音樂也可以作為午后興奮劑?！?

后一項研究對個人隱私的影響還有待觀察。

然而，米切爾說，使用人們的數(shù)據(jù)是一個社會問題，而不是個人問題。

“我們需要停止考慮個人隱私控制，”加西亞寫道，“而是采用在線隱私的范式。

“我們必須認識到，與網(wǎng)絡平臺共享信息是全社會的集體決定，而不是個人選擇。

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