Facebook y Twitter conocen tu perfil aunque no tengas cuenta, la borres o no la uses

Facebook y Twitter quieren saber siempre quiénes son nuestros amigos. "Encuentra a gente que conoces. Importa tus contactos de Gmail", dicen en Twitter. "Personas que quizá conozcas", te ofrece Facebook. Quien da esa información debe saber que no son solo sus datos, sino también los de sus amigos.

La utilidad de los amigos para definir a alguien es tan viejo como un refrán: dime con quién vas y te diré cómo eres. Pero las redes sociales multiplican las opciones de predicción de nuestro perfil según nuestros contactos: puede conseguirse predecir el perfil de alguien con un 95% de opciones de éxito solo a partir de 8 o 9 amigos en Twitter, sin requerir ninguna información de la persona. Las cifras provienen de un nuevo artículo científico de los profesores James P. Bagrow, Xipei Liu, de la Universidad de Vermont (EEUU) y de Lewis Mitchell, de la Universidad de Adelaida (Australia) publicado en Nature Human Behaviour.

El detalle importante en esa frase es "sin requerir ninguna información de la persona". Las implicaciones para la privacidad en las redes principales es obvia: Facebook o Twitter pueden saber qué nos interesa sin que escribamos nada: solo viendo nuestros principales amigos. No les hace falta que abramos una cuenta.

El detalle importante es "sin requerir ninguna información de la persona"

Y todo eso solo con información pública. Twitter y Facebook manejan, sin embargo, información no pública sobre nosotros: el historial de búsqueda y patrones de navegación, por ejemplo. "Con eso se puede ir más lejos. Son acciones más privadas que un tuit publico", dice David García, investigador en el Complexity Science Hub de Viena y autor de artículos anteriores que describían problemas similares de privacidad en redes sociales.

Los perfiles en la sombra

La investigación académica ha demostrado una y otra vez cómo las redes pueden reunir información precisa de nuestras vidas sin nuestro conocimiento y sin nunca haber escrito un tuit. Son los llamados "perfiles en la sombra" (shadow profiles): perfiles de gente que no tiene cuenta en la red social. Mark Zuckerberg dijo el pasado mes de abril en el Congreso de Estados Unidos que "no estaba familiarizado" con el concepto. Admitió que Facebook tiene datos de personas que no son usuarios de la red, pero no que Facebook cree ese tipo de perfiles.

Es posible hacer la prueba de lo bien que nos conoce por ejemplo Facebook. Un usuario cualquiera puede borrarse la cuenta y darse de alta de nuevo solo con su nombre y apellido: otra foto, otro email y otro teléfono. Aparte de que Facebook conserva la información que hemos aspirado a borrar, la precisión de las "personas que quizá conozcas" que Facebook ofrece es extraordinaria. Pero ese es solo un uso de disponer "perfiles en la sombra".

"Si no te pillan puede ser muy lucrativo", dice García. "Por ejemplo, la cantidad de dinero que pagarían partidos politicos por tener acceso a eso. Además puedes cruzar los datos con otras fuentes y encontrar la dirección, el número de móvil o el email de gente para mandarles propaganda electoral, o peor, noticias falsas para manipularlos", añade.

¿Cómo logran Facebook o Twitter saber tu lista de amigos si nunca te has descargado o usado la aplicación? De las listas de contactos que comparten tus amigos y donde estás tú. "Cuando te instalas una de las aplicaciones de Facebook o Twitter en el móvil, te piden acceder a la lista de contactos del móvil. Google y WhatsApp también la tienen. Aunque no estés en la red, apareces en la lista de contactos de muchos usuarios, y de ahi se puede construir tu perfil sin que ni toques la red", dice García. Aunque no digas nada, saben qué piensas.

Las herramientas de predicción son cada vez más refinadas. Los tres autores del artículo han dado con una métrica que puede saber cómo es de predecible un texto futuro en función de tus posts antiguos.

Las implicaciones de una herramienta así en manos de las redes sociales tiene como límite solo la imaginación: "La capacidad de predecir permite a las redes desarrollar perfiles que identifiquen y rastreen a los individuos e incluso manipulen la exposición a información. Por ejemplo, un modelo de lenguaje puede ser entrenado para generar nuevo texto con la 'voz' del usuario y de ahí puede derivarse el perfil preguntándole por la posibilidad de que ese usuario haga cierto tipo de afirmaciones, por ejemplo, políticas". Es decir, el modelo sabrá qué opinará alguien de una nueva polémica política según sus opiniones en viejas polémicas.