Tan sólo con estar en la lista de contactos de alguien más, familiar, amigo o colega, ya es un riesgo inminente en la era donde tus datos son todo un negocio.

Tras los escándalos repetidos de Facebook en 2018, #DeleteFacebook fue tendencia brevemente mientras usuarios cerraron el sitio en protesta de las violaciones a la privacidad y ética cuestionable de las redes sociales. Sin embargo, cuando se trata de proteger tu propia privacidad, dejar las redes sociales no es suficiente.

Un estudio publicado en Nature Human Behavior el 21 de enero muestra lo mucho que se puede predecir de alguien basado en su totalidad en la presencia en redes sociales de sus amigos. Los investigadores guiados por James Bagrow, profesor de matemática y estadística en la Universidad de Vermont, analizó los datos de 13,905 cuentas de Twitter, comprimiendo 30.85 millones de tuits en total. Estos usuarios vienen de 927 “redes de ego” —cada una de estas redes está hecha de un usuario de Twitter y 15 de sus contactos más frecuentemente mencionados.

Los investigadores encontraron que podían predecir los mensajes futuros de un usuario basado en tuits de 8 a 9 contactos con casi tanta precisión como los tuits anteriores del usuario en cuestión. Los algoritmos de aprendizaje automático pudieron ser capaces de predecir qué palabra era la siguiente a utilizar por un usuario basándose en tuits anteriores y sus interacciones con una precisión del 64%; esto cayó por tres puntos porcentuales a 61% cuando los algoritmos hicieron sus predicciones basados en tuits de la red social del usuario en lugar de las de ellos mismos. Por sobretodo, los investigadores encontraron que un 95% de lo que pudieran predecir de cualquier persona podría ser recabado en su red social.

Aunque el estudio estaba sólo enfocado en Twitter, Bagrow dice que espera patrones similares en todas las redes sociales.

La habilidad para predecir las palabras que un usuario empleará en el futuro abre la posibilidad de saber mucho más de ellos. Los mismos modelos de lenguajes probados en este estudio podrían, en teoría, ser usados para predecir qué tan probable es que alguien use la palabra “Republican” o “Labour”, o un equipo deportivo en específico. Investigaciones previas muestran que el lenguaje que usamos puede revelar una gran cantidad de datos como edad, sexo, e información geográfica, lo que podría hacer que las compañías creen perfiles detallados que pueden ser fácilmente usados para propósitos publicitarios.

Ya hemos vistos las implicaciones de este descubrimiento académico en la vida real. El caso de Cambridge Analytica cosechó datos de cientos de miles de personas que nunca dieron clic a su app, sino simplemente tenían amigos/contactos que sí. Y cuando las personas se registran en Facebook, se les pide que sincronicen su lista de contactos para que el sitio pueda sugerir amigos que también están en la red social; como resultado a esto, Facebook ha dicho que tiene datos de un número enorme de personas que nunca se dieron de alta.

Bagrow dice que es importante para los usuarios de redes sociales que entiendan como su involucramiento afecta la privacidad de sus redes sociales en línea. “Creo que muchas personas consideran esta decisión como individual”, dice. “‘Son mis datos, rastrearán ciertas cosas, no hay problema’. Pero si estás compartiendo datos útiles sobre ti, entonces por principio, también estás compartiendo los de tus amigos. La decisión que estás tomando para participar en la plataforma también afecta a tus amigos, así que no es necesariamente un decisión individual. No creo que las personas reconozcan eso.”

No es necesariamente una decisión terrible involucrarse en las redes sociales, pero Bagrow dice que debemos reconocer sus consecuencias. “Estoy preocupado por la falta de conciencia”, dice. “Creo que las personas subestiman la cantidad de fuentes de datos que existen. Subestiman lo común que es esto y lo inevitable que es.” Para verdaderamente salir de la red, parece que tienes que desapegarte de todos tus contactos, o pedirles que también se desconecten; en otras palabras, hoy, es todo menos imposible.