С тех пор, как появились социальные сети и главными их ресурсами стали сам человек и его персональные данные, люди изобретают все новые способны сохранить анонимность. Самый радикальный – удалить свои аккаунты или вовсе ничего не писать в Интернете. Однако недавно международная команда исследователей в сфере социальной инженерии разработала систему предсказаний действий человека, для работы которой хватит и нескольких твитов его знакомых.
За основу исследования было взято понятие энтропии, которое в применении к твитам означает соотношение в тексте случайных слов и выражений к упорядоченным и взвешенным. Эксперты проанализировали несколько тысяч случайных аккаунтов с количеством подписчиков от 50 до 500 и более-менее заметной активностью. Данные об энтропии подставили в уравнение Фано и высчитали вероятность угадать первое слово в следующем твите от пользователя. Она составила 53 %.
Далее исследователи добавили в уравнение обобщенные данные об энтропии 15 самых активных подписчиков аккаунта, и точность предсказания увеличилась до 60 %. А потом они убрали данные самого пользователя, оставив только его подписчиков, и получили вероятность в 57 %. Это значит, что в теории мы можем прогнозировать, что напишет в некоторой ситуации человек, зная только твиты его подписчиков. Нам не нужен доступ к его личному каналу, чтобы сделать такой прогноз, он может вообще не включать компьютер, а выводы уже будут сделаны.
Область использования методики не ограничивается Твиттером, она применима и за пределами Интернета, просто там сложнее собирать и анализировать информацию. В некотором роде это переосмысление поговорки «скажи, кто твой друг, и я скажу, кто ты». Неожиданно оказалось, что существует множество маркеров, от поведения людей в играх до тенденции ставить дизлайки под фото, чтобы по ним предсказать особенности характера их знакомых, мировоззрение коллег по работе или политические пристрастия соседей. Это совершенно новый уровень обработки информации о личности, который только предстоит освоить.