Версия для слабовидящих
Twitter — находка для шпиона Печать Email
Новости науки
25.03.2014
Одна из дополнительных опций в Twitter позволяет помечать твиты геометками. Это полезно, если вы хотите, к примеру, чтобы ваши Twitter-друзья знали, где вы сейчас находитесь. Или просто как напоминание для вас самого. Кроме того, это ценный инструмент для исследователей — например, географического распределения твитов.

Но есть и такая вещь, как частная жизнь. Особенно если пользователи не знают или забывают, что приложение помечает их посты геотегами. Скажем, некоторые знаменитости таким образом рассекретили свои домашние адреса. А в 2007 году четыре вертолёта Apache, принадлежавших армии США, были уничтожены в Ираке, когда повстанцы вычислили их по геотегами, коими были помечены фотографии, размещённые в соцсетях американскими солдатами.

Видимо, именно поэтому так мало твитов помечаются геометками: несколько исследований показали, что лишь менее 1% постов в «Твиттере» содержат метаданные о местоположении.

«Заправлены в планшеты космические карты», — пел Владимир Трошин. Сегодня в планшеты заправлены геотеги!


На, как оказалось, отсутствие геотегов не поможет сохранить в тайне ваше местопребывание на планете Земля. Джалал Махмуд (Jalal Mahmud) и его коллеги из IBM Research уверяют, что они разработали алгоритм, который способен проанализировать последние 200 твитов любого человека — и определить его город с точностью в 70%.

Это может быть полезно для исследователей, журналистов, маркетологов и пр., которые любят везде совать свой нос. Но это также поднимает вопросы приватности для тех, кто убеждён, что его дом всё ещё его крепость.

Метод г-на Махмуда и компании относительно прост. С июля по август 2011 года исследователи фильтровали и анализировали твиты, которые были помечены геотегами в 100 крупнейших городах США, пока в базе не собралось по 100 пользователей для каждого города. Затем они загрузили последние 200 твитов, размещённых каждым человеком, (кроме тех, конечно, что не имели общего доступа). В итоге получилось более 1,5 млн координат из твитов почти 10 тыс. пользователей.

После этого учёные разделили эти данные на две части: 90% твитов было использовано для обучения ПО, а оставшиеся 10% для проверки.

Основная идея алгоритма в том, что твиты содержат информацию о возможном местоположения человека. Скажем, более 100 тыс. твитов в наборе данных были получены на основе определения местопребывания в социальной сети Foursquare, а поэтому содержали ссылки на точные координаты в момент отправки твита. А в почти 300 тыс. постов были названы города, перечисленные в геосправочнике Геологической службы США.

В других твитах присутствовали ключевые слова. К примеру, «пойдем на Red Sox» — это отсылка к бостонской бейсбольной команде. Исследователи считают, что распределение твитов в течение дня примерно постоянно в США, и лишь сдвигается с часовым поясом. Следовательно, временной шаблон отправки пользователем твитов даст практически точное попадание в тот часовой пояс, в котором он живёт.

Но вопрос ведь в том, можно ли, используя всю эту информацию, найти дом пользователя с минимальной ошибкой. Своё ПО специалисты IBM проверяли методом сравнения результатов с пользовательскими данными. Г-н Махмуд и Ко использовали алгоритм обучения, известный как «Наивный байесовский классификатор». Затем они испытали алгоритм на оставшихся 10% данных, чтобы увидеть, сможет ли он предсказать местопребывание человека.

Результаты получились интересными. Если исключить из выборки людей, которые, очевидно, в данный момент не находятся на одном месте, а путешествуют, то алгоритм правильно предсказывает родной город в 68% случаев, родной штат в 70%, а часовой пояс в 80%. И знаете, сколько времени на это требуется? Одна секунда!

Это может оказаться очень полезным механизмом. Журналисты, например, могут использовать его для определения твитов, отправленных из определённого региона, — скажем, во время землетрясения. А маркетологи — чтобы популяризировать свою продукцию в конкретных локациях.

Грустным следствием из этого текста является то, что наше представление о частной жизни всё сильнее размывается, под оком многочисленных камер и социальных сетей становится чем-то архаичным... Хорошо это или плохо, надо бы выяснить с помощью, предположим, широкого публичного обсуждения.

Подготовлено по материалам Technology Tell.

Источник - http://compulenta.computerra.ru/tehnika/security/10012171/

 

Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта Карта сайта