Una de las cosas más preocupantes y comunes que realizan los usuarios con sus perfiles en redes sociales es esta: compartir su información personal sin pensar luego cómo esta podría ser usada. Esto es terrible, pues existe un riesgo continuo de robo de identidad. Los cibernautas también pueden ser víctimas de delitos más graves, tales como estafas y ataques de phishing. Pero los criminales no son los únicos interesados en esa información, pues a los investigadores les resulta de mucha utilidad. Ese tipo de información les sirve para comprender las tendencias dentro de la sociedad. De allí sacan una gran cantidad de datos, opiniones y comportamientos que podrían usar para hallar claves importantes sobre la humanidad. Incluso podría utilizarse para predecir cómo cambiará el comportamiento en línea y fuera de línea.
Pese a ello, los investigadores que esperan ahondar en esta gran cantidad de datos, suelen enfrentar un obstáculo importante. Digamos que el obstáculo puede resumirse de la siguiente manera: muchos usuarios tienen cuentas en diversas redes sociales, ¿cierto? Pero no por ello mantienen la coherencia en términos de biografía, demografía, datos e identidad. Un ejemplo: los datos obtenidos de un perfil de Facebook o LinkedIn pueden revelar información demográfica: edad, género, sexualidad, estado civil, raza, educación y ocupación. En cambio, las actualizaciones de Facebook y Twitter pueden revelar información psicográfica: la actitud hacia un producto, el comportamiento en línea y la política.
¿Qué descubrió esta nueva investigación sobre la información en los perfiles de las redes sociales?
Una nueva investigación, publicada en el International Journal of Enterprise Network Management, descubrió una forma de hacer coincidir los perfiles de usuario que están en diferentes redes sociales. Hallaron que, una vez emparejados, es posible acoplar toda la información demográfica obtenida de una plataforma con la información de comportamiento de otra.
Deepesh Kumar Srivastava del Instituto de Tecnología de Gestión de Dubái en los Emiratos Árabes Unidos y el Instituto Indio de Gestión de Basav Roychoudhury Shillong en Meghalaya, India, fueron los responsables de hallar este método. Método que se ejecuta de la siguiente manera:
- El enfoque del estudio se basa en extraer contenido generado por el usuario y actualizaciones compartidas por él en las diferentes plataformas.
- Luego, toda esa información es analizada para encontrar la superposición donde un usuario está activo en múltiples plataformas.
- Usan técnicas de minería de texto para extraer palabras de alta frecuencia y comúnmente utilizadas en las actualizaciones de los usuarios en las plataformas de redes sociales.
- Los investigadores ya han probado la iteración actual de su enfoque y han demostrado una precisión del 72,5 % al comparar los perfiles de un usuario en diferentes plataformas.
Este nivel de precisión será muy útil cuando se combine con otras técnicas, como la coincidencia básica de nombre, ubicación y otros enfoques de minería de datos. El trabajo futuro se centrará en las características superpuestas en la cronología del usuario a nivel de línea de tiempo. Planean mejorar la coincidencia donde un usuario puede duplicar el contenido de una publicación en más de una plataforma y así revelar una coincidencia.