Por Leo Mirani - Quartz
Facebook puede aislar a su cónyuge o pareja sobre la base de su red de amigos. En un artículo fascinante que se publicará el año que viene, el científico social de Facebook Lars Backstrom y el profesor Jon Kleinberg de la Universidad Cornell revelan cuánto conocimiento se puede extraer de la estructura de una red, lo que demuestra tanto el valor de lo que el establishment de la seguridad estadounidense trata de tranquilizarnos diciéndonos que "sólo son metadatos" y revelando la configuración de privacidad de Facebook barrocas como las prendas basadas en la fe de la ropa nueva del emperador.
He aquí cómo funciona: Backstrom y Kleinberg recogieron una muestra aleatoria de alrededor de 1,3 millones de usuarios de Facebook con la lista de su cónyuge o algún tipo de relación de pareja en sus perfiles. Eso les dio un conjunto de datos con unos 8600 millones enlaces que contienen 379 millones de nodos, o puntos donde los vínculos se superponen. El modo de larga data de la encuesta sobre la estructura de una red es la noción de "arraigo", o la medición de la fuerza con dos personas están conectadas por el número de amigos que tienen en común. En esa medida, su amigo más cercano puede llegar a ser un amigo de la universidad.
Los autores utilizaron un nuevo método para encontrar conexiones más importantes. Ellos propusieron la medida de "dispersión." En lugar de buscar únicamente en la fuerza de las conexiones, la dispersión mira cómo otros puntos en una red se superponen con círculos discretos. En la ilustración de arriba, los amigos hacia la parte superior y la parte superior derecha estarían altamente integrados. Pero el único nodo en el centro de la parte inferior izquierda del diagrama está más conectado con un círculo más amplio de amigos . Es una idea elegante y muy intuitiva: Su cónyuge no puede ser tan gruesa con sus amigos del trabajo o de la escuela, pero es probable que se solape con muchos más grupos separados. El análisis de una red para la dispersión produce resultados dos veces más precisas sobre el arraigo en la búsqueda de pareja romántica de un usuario determinado, encuentra el documento.
Los autores también encuentran algo de verdad en lo que podría parecer evidente: Una relación romántica que muestra altos niveles de dispersión es más probable que persista. En otras palabras, las personas que introducen a sus parejas a toda clase de amigos tienden a permanecer juntos. Backstrom y Kleinberg miraron un subconjunto de 400 mil usuarios que dicen estar "en una relación" y encontraron que los que en gran medida los niveles de dispersión fueron significativamente menos probabilidades de haber cambiado su estado a "solo" 60 días más tarde.
Las cosas se vuelven un poco más complicadas cuando los autores no lo sabe ya si un usuario está en una relación. Sin embargo, el análisis de una muestra aleatoria de 129 mil usuarios, casi la mitad de los cuales eran solteros, predijo con exactitud si una persona estaba en una relación del 60% del tiempo. Lo que se eleva al 68 % si se consideran también los factores demográficos.
¿Qué significa para los usuarios de Facebook? Al averiguar quién es más importante para usted, Facebook puede producir un mejor "servicio de noticias." Más relevante, pero no es sólo Facebook el que pueden utilizar esta información. Aunque la configuración de privacidad se volvió a dispararse por "opacos", muchas de las aplicaciones que se conectan a su cuenta tiene acceso a tu lista de amigos. En efecto, los mismos efectos se pueden acceder fuera de Facebook, por ejemplo, de la libreta de teléfonos inteligente, a la que la mayoría de aplicaciones de solicitud de acceso. Como escriben los autores, "los aspectos cruciales de nuestra vida cotidiana pueden ser codificados en la estructura de red entre nuestros amigos, siempre y cuando mire esta estructura bajo la lente correcta." En otras palabras, sólo el pertenecer a una red revela tanto como lo que puede contarle.
“Romantic Partnerships and Dispersion of Social Ties: A Network Analysis of Relationship Status on Facebook” will be presented at the 17th conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing in Baltimore, Feb 15-19, 2014.
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