{"id":18490,"date":"2019-09-19T09:22:14","date_gmt":"2019-09-19T15:22:14","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=18490"},"modified":"2019-09-19T09:22:22","modified_gmt":"2019-09-19T15:22:22","slug":"como-enganar-al-algoritmo-y-evitar-que-facebook-sepa-a-quien-conoces","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/tech\/como-enganar-al-algoritmo-y-evitar-que-facebook-sepa-a-quien-conoces\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo enga\u00f1ar al algoritmo y evitar que Facebook sepa a qui\u00e9n conoces"},"content":{"rendered":"

LinkedIn cre\u00f3 en 2006 la funci\u00f3n “Personas que quiz\u00e1 conozcas”. Su objetivo era razonable: a los usuarios les interesar\u00eda saber d\u00f3nde trabajan sus viejos compa\u00f1eros de universidad y ex colegas. Solo dos a\u00f1os m\u00e1s tarde, Facebook la copi\u00f3, sin siquiera cambiarle el nombre. Poco despu\u00e9s ya era\u00a0responsable\u00a0de “una parte significativa de los nuevos amigos en Facebook”.<\/span><\/p>\n

El n\u00famero de amigos es clave para una red social. La gente que tiene m\u00e1s contactos la usa m\u00e1s tiempo y m\u00e1s a menudo. Hoy todas las grandes apps quieren engancharte con recomendaciones de m\u00e1s amigos, gente a quien seguir, personas que quiz\u00e1 conozcas o contactos de los que quieras saber la m\u00fasica que escuchan.<\/span><\/p>\n

El algoritmo que busca a gente conocida es\u00a0uno de los secretos mejor refinados<\/a>\u00a0de una red social. Pero tambi\u00e9n es el germen de grandes l\u00edos para muchos usuarios: all\u00ed le ha aparecido al marido el\u00a0amante<\/a>\u00a0de la mujer, al paciente de una psiquiatra\u00a0otros pacientes<\/a>, a la trabajadora sexual\u00a0con doble vida<\/a>\u00a0sus clientes m\u00e1s pasionales. No solo eso: a trav\u00e9s de nuestros amigos una red puede saber nuestras creencias, orientaci\u00f3n sexual o gustos. Ni siquiera es necesario que uno sea miembro de esa red social. Solo con aparecer en las redes de otros miembros puede ser suficiente.<\/span><\/p>\n

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Es el germen de grandes l\u00edos para muchos usuarios: all\u00ed le ha aparecido al marido el amante de la mujer<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

A pesar de las quejas de privacidad y los problemas humanos que ha generado, las grandes empresas no ceden. Podr\u00edan retocar el algoritmo para que no fuera tan fino. Pero no: ah\u00ed est\u00e1 un nuevo compa\u00f1ero de trabajo d\u00edas despu\u00e9s de haber empezado, el conocido que hac\u00eda a\u00f1os que no ve\u00edamos y se nos cruz\u00f3 el otro d\u00eda o el m\u00e9dico que nos ha atendido.<\/span><\/p>\n

Ahora llega una investigaci\u00f3n,<\/a>\u00a0publicada por\u00a0Nature,<\/em>\u00a0que es el primer recurso de una posible futura caja de herramientas para que los humanos sepamos responder y enga\u00f1ar a los algoritmos: “Es lo que en redes neuronales se llama un ataque adversario”, dice Esteban Moro, investigador del MIT Media Lab y de la Universidad Carlos III, y uno de los autores. “Es un ataque para que el algoritmo falle m\u00e1s a la hora de recomendar a gente”, a\u00f1ade.<\/span><\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 debemos hacer para crear uno de esos ataques? Borrar de tu lista de amigos a cinco personas clave. “Esos eslabones clave son los que est\u00e1n en la mayor\u00eda de los tri\u00e1ngulos de tu vida. Puede hacerse una clasificaci\u00f3n de cu\u00e1les de tus relaciones est\u00e1n en m\u00e1s tri\u00e1ngulos. Si quitas las cinco primeras, el resto de relaciones quedan bastante perjudicadas”, explica Moro. Y el algoritmo ser\u00e1 menos eficaz.<\/span><\/p>\n

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Si cada cual elimina a las cinco personas m\u00e1s importantes entre sus conexiones, el algoritmo perder\u00e1 parte de su fiabilidad<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

Si por tanto cada cual elimina a las cinco personas m\u00e1s importantes de entre sus conexiones, el algoritmo perder\u00e1 parte de su fiabilidad. No es evidentemente un remedio perfecto. Primero, el algoritmo seguir\u00e1 intentando acertar a gente m\u00e1s o menos pr\u00f3xima. Y segundo, \u00bfqu\u00e9 cinco amigos son los m\u00e1s importantes? \u00bfY si es mi jefa? \u00bfQui\u00e9n quiere ganar privacidad a cambio de borrar a su jefa en LinkedIn? \u00bfO dejar de ver las actualizaciones de su pareja? \u00bfO ver qu\u00e9 dice esa persona tan influyente en su \u00e1mbito de inter\u00e9s?<\/span><\/p>\n

“Hemos visto que tenemos que borrar aquellas relaciones con las que compartimos m\u00e1s amigos en com\u00fan. Suena mal porque deber\u00edas borrar alguna relaci\u00f3n con alguien con quien te llevas muy bien. La idea no es que dejes de ser amigo de esa persona, sino que dejes de demostrarlo. Eso har\u00eda que esas relaciones que el algoritmo puede detectar mediante esos amigos comunes sean m\u00e1s dif\u00edciles de encontrar”, dice Moro.<\/span><\/p>\n

Un motor clave<\/span><\/h3>\n

En 2008 en Facebook hab\u00eda unos 100 millones de personas. Ahora hay m\u00e1s de 2.000 millones. Ese “personas que quiz\u00e1 conozcas” ha sido uno de los grandes motores del crecimiento. En el\u00a0post<\/a>\u00a0de 2008 en que Facebook anunci\u00f3 la funci\u00f3n, el motivo era simple: esto te ayudar\u00e1 a saber qu\u00e9 amigos ya tienen Facebook.<\/span><\/p>\n

El modo m\u00e1s sencillo del algoritmo es establecer conexiones con la lista de los contactos de cada usuario: “Si Jaime conoce a Jorge y Jorge conoce a Ana, es probable que Jaime conozca a Ana”. Cuando esos tri\u00e1ngulos entre dos amigos se entrelazan mucho, la amistad es m\u00e1s probable. El algoritmo de recomendaci\u00f3n no se alimenta solo de los contactos \u2013aunque es el principal. Las redes no dan detalles, pero a veces parecen salir “amigos” de viejos emails o mensajes.<\/span><\/p>\n

Aunque en la salsa hay mucho m\u00e1s: “Los algoritmos de recomendaci\u00f3n de amigos tienen muchos componentes. La estructural es la m\u00e1s importante. El 60% de recomendaci\u00f3n de amigos vienes de con qui\u00e9n te relacionas. Otra grande son los gustos. Estas dos las m\u00e1s importantes. M\u00e1s del 80% del algoritmo”, dice Moro.<\/span><\/p>\n

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“Me recuerda a las pegatinas que se ponen activistas en la cara para distraer los mecanismos autom\u00e1ticos de reconocimiento facial”<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n

Este ataque adversario puede ser un beneficio personal, pero para que mejore nuestra relaci\u00f3n general con los algoritmos le falta algo m\u00e1s: “Me recuerda a las pegatinas que se ponen activistas en la cara para distraer los mecanismos de reconocimiento facial. Puede enga\u00f1ar a la m\u00e1quina, por lo menos hasta que la adapten con otros datos o m\u00e9todos”, dice David Garc\u00eda, investigador en el Complexity Science Hub de Viena (Austria).<\/span><\/p>\n

La informaci\u00f3n que dejan nuestros amigos es tambi\u00e9n importante para nuestro perfil: “Hay mucha informaci\u00f3n que est\u00e1 fuera de nuestro control. Con los ‘perfiles en la sombra’ un individuo tiene control nulo para eliminar contactos porque no est\u00e1 en la red social. La informaci\u00f3n es la que comparten nuestros amigos. Ah\u00ed estas herramientas no funcionar\u00edan por el hecho de que la privacidad en nuestra sociedad digital es un fen\u00f3meno complejo que se escapa del control que tiene un individuo sobre sus datos”, explica Garc\u00eda.<\/span><\/p>\n

Necesitar\u00edamos, a\u00f1ade Garc\u00eda, que fuera algo masivo, como una vacuna que se inyecta al 90% de la sociedad para que a las redes les cueste m\u00e1s saber mucho de todos.<\/span><\/p>\n

Un primer paso<\/span><\/h5>\n

Pero como primer paso tentativo y personal es atractiva. Los investigadores hicieron su experimento a partir de una base de datos de 829.725 llamadas entre 248.763 individuos. La cifra de 5 amigos que deber\u00edan desaparecer para eliminar conexiones sale a partir de unas redes que forman 30-40 amigos. Es probable que esas 5 amistades aumentaran en redes sociales reales con cientos de amistades.<\/span><\/p>\n

Pero el m\u00e9todo ser\u00eda el mismo: elimina los eslabones clave de tu vida y a\u00f1ade ruido. “Es nuestra primera caja de herramientas para maximizar la privacidad. Cada uno de nosotros podr\u00edamos tener una serie de herramientas para ver c\u00f3mo enga\u00f1amos a los algoritmos de las redes sociales. No solo al de amigos, tambi\u00e9n al de recomendaci\u00f3n de productos, al de publicidad”, dice Moro.<\/span><\/p>\n

Esta l\u00ednea de investigaci\u00f3n acaba de empezar. Algunos de los siguientes pasos son comprobar el valor de eliminar individuos cercanos para cada usuario y crear una herramienta para que cada cual pueda ver qui\u00e9nes son los amigos que deber\u00eda de eliminar: “Nos gustar\u00eda hacer una herramienta para ense\u00f1ar a la gente c\u00f3mo funciona el algoritmo en su red social y qu\u00e9 nodos deber\u00eda borrar para que el algoritmo se confundiera m\u00e1s”, explica Moro.<\/span><\/p>\n

La literatura acad\u00e9mica ya ha creado modos para que estos algoritmos funcionen peor. Pero deben aplicarlos las mismas redes sociales, que son quienes ven todos los datos. Por ahora no parecen tan interesadas en esta v\u00eda de proteger la privacidad de sus usuarios.<\/span><\/p>\n

Fuente:<\/strong><\/p>\n

Jordi P\u00e9rez Colom\u00e9, J. P. C. (2019, 19 septiembre). C\u00f3mo enga\u00f1ar al algoritmo y evitar que Facebook sepa a qui\u00e9n conoces. Recuperado 19 septiembre, 2019, de https:\/\/elpais.com\/tecnologia\/2019\/09\/15\/actualidad\/1568581883_618003.html<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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