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2010-03-15
¿Derecho al ruido 2.0?
El otro día anduve echándole un vistazo a las presentaciones de Engaging Data, un foro internacional sobre aplicaciones y gestión de la información digital.Se pueden descargar muchas presentaciones y artículos y también ver los vídeos.
De lo visto/leido me ha gustado bastante el artículo Living maps (pdf) por la clasificación de datos publicables y/o analizables en la red y algunos detalles interesantes.
Habla del derecho a mentir en los servicios 2.0 (o en general, claro):
But to ensure user privacy, first of all, those services should offer a "right to lie" about one's geolocation. People not only need to monitor their actual presence shown by the service, they must also be able to position their point wherever they want to.
Traducción libre: para asegurar la privacidad del usuario, lo primero de todo, estos servicios deberían ofrecer el 'derecho a mentir' sobre la posición actual. La gente necesita no sólo poder conocer lo que los servicios saben de su estado actual, sino también definir su posición en el lugar que quieran.
Puedo imaginar los 'pesados 2.0' y esto equivaldría (en un mundo donde uno no quiere ocultarse especialmente) al 'cambio de acera 2.0' cuando alguien no quiere que otros sepan que está cerca (aunque si todos cambian podemos llevarnos sorpresas).
No lo comenta (creo), y de ahí el título, otra cosa que defiendo y es el derecho al 'ruido 2.0': si nuestra presencia en las redes es demasiado exacta (sólo nuestros intereses y actividades reales) es más fácil trazar perfiles sobre nosotros, a partir de la actividad, así que no veo nada malo en añadir un poco de ruido (en forma de amigos y actividades extra que confundan la situación). También la dispersión, que haría (igual que en la vida física) que sea difícil abarcar toda nuestra actividad.
De todas formas, que nadie se confíe, porque alguien suficientemente interesado y motivado puede separar el grano de la paja y saber más de nosotros de lo que pensamos. Pero eso ya se hacía antes también, claro.
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Comentarios
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Qué buena pinta tienen las presentaciones. Sobre la privacidad y los datos, justamente leí hoy una carta abierta a Netflix de los autores del artículo sobre "desanonimización" de redes sociales. Netflix ha cancelado por segunda vez su concurso de minería de datos, por temor a que los datos revelen información sobre sus usuarios.
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Lei la carta, sí. Están haciendo un montón de trabajos sobre des-anonimización bien interesantes. Añadir ruido aleatorio (y que conserve buenas propiedades) no es tan sencillo ... |
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fernand0: ¿Cómo que no? Intentas copiar los grafos de personas totalmente opuestas ;) |
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Para eso tienes que saber que lo son, que no debe de ser trivial en un grafo medianamente grande :) |
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Bueno, se pueden anonimizar también los datos, aunque claro, no se podrá usar nada específico de los mismos... |
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Precisamente lo de Netflix va de que han tenido que suspender el concurso porque los datos no son tan anónimos como creían :) |
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Bueno, yo me refería a proporcionar vectores de diferentes columnas, uno de los cuales se llama "foo" y otro "bar". Se puede trabajar con ellos atendiendo sólo a sus características estadísticas. |
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JJ: How To Break Anonymity of the Netflix Prize Dataset: «We apply our de-anonymization methodology to the Netflix Prize dataset, which contains anonymous movie ratings of 500,000 subscribers of Netflix, the world's largest online movie rental service. We demonstrate that an adversary who knows only a little bit about an individual subscriber can easily identify this subscriber's record in the dataset. Using the Internet Movie Database as the source of background knowledge, we successfully identified the Netflix records of known users, uncovering their apparent political preferences and other potentially sensitive information». |
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[fernand0] También la dispersión, que haría (igual que en la vida física) que sea difícil abarcar toda nuestra actividad.
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