我們大多數(shù)人認(rèn)為我們可以通過社交平臺的安全設(shè)置來控制我們的在線隱私 - 而一些不太信任的人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，如果不向老大哥透露個人信息，你甚至不能有聯(lián)系人名單或聽音樂。

在由美國伯靈頓佛蒙特大學(xué)的James Bagrow領(lǐng)導(dǎo)的第一項研究中，研究人員利用信息理論將近14,000名用戶合并了超過3000萬篇Twitter帖子中的數(shù)據(jù)。

結(jié)果顯示，他們可以從我們的8到9個聯(lián)系人中預(yù)測我們的活動和興趣，準(zhǔn)確率為95%。

這意味著它不僅僅是我們自己的在線活動 - 研究發(fā)現(xiàn)我們的在線朋友撰寫的帖子可以預(yù)測我們的行為。

“這表明你與朋友的互動中融入了有關(guān)你的信息，”澳大利亞阿德萊德大學(xué)的共同作者Lewis Mitchell解釋道。

“就像我偷聽電話談話的一方，它告訴我關(guān)于線路另一端的人的事情，你朋友的社交媒體帖子也告訴我一些關(guān)于你的信息。

“如果您刪除了自己的帳戶，則無法提供幫助，因為原則上您仍然可以通過與朋友互動留下的數(shù)字跟蹤進(jìn)行分析。”

如果用戶避免或離開在線社交網(wǎng)絡(luò)，則可以從社交聯(lián)系人發(fā)布的信息創(chuàng)建“影子簡檔”。事實上，馬克扎克伯格承認(rèn)，F(xiàn)acebook會收集非用戶的信息。

其他研究表明，來自朋友的數(shù)據(jù)可用于預(yù)測友誼，宗教，行蹤和性偏好等私人信息，David Garcia在相關(guān)社論中寫道。

“這一切都意味著在Facebook和Twitter等在線社交網(wǎng)絡(luò)中無處可藏，”米切爾說。

作者寫道，盡管數(shù)字時代已經(jīng)為研究人員提供了豐富的數(shù)據(jù)，但這些研究結(jié)果對隱私的影響仍然引起了用戶和非用戶的關(guān)注。

在第二項研究表明，即使音樂喜好可以透露個人信息，包括我們的時代，我們來自哪里，以及如何我們感覺。

Minsu Park和來自美國康奈爾大學(xué)的合著者分析了在51個國家的100萬人在Spotify上播放的7.65億個在線音樂作品，以識別人們的情緒模式。

“ 大音樂數(shù)據(jù) ”特別適合分析，估計人們平均花費44%的清醒時間來聽取它。

作者寫道：“無處不在的音樂提供了一個獨特的機(jī)會來識別聽眾音樂選擇中的晝夜和季節(jié)模式。”

音樂可以比其他來源更能說明人們的情緒，因為它反映了人們選擇的情緒以及他們的情緒狀態(tài); “音樂選擇既形狀又反映情緒”。

總體而言，他們發(fā)現(xiàn)人們喜歡在晚上更輕松的音樂和白天更有活力的音樂 - 包括午后的低迷。

年齡和群體之間存在差異 - 例如，年輕人聽更激烈的音樂，而“夜貓子”則聽不太激烈的音樂。拉丁美洲音樂更具刺激性，而在亞洲播放的音樂則更為輕松。

雖然結(jié)果“與基于Twitter消息的情緒分析的結(jié)果顯示出顯著的相似性”，但存在差異。

“推特消息中的積極情緒在15:00左右徘徊，而激發(fā)音樂的消費卻沒有，這表明音樂也可以用作午后興奮劑。”

后一項研究對個人隱私的影響仍有待觀察。

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

“我們需要停止考慮個人隱私控制，”加西亞寫道，“并轉(zhuǎn)而采用網(wǎng)絡(luò)隱私的范例。

“我們必須意識到，與在線平臺共享信息是整個社會的集體決策，而不是個人選擇。