社交网站的使用记录能够预测各种个人信息

在互联网时代，隐私泄露已经成为一个非常普遍的问题。近期的一项 研究表明，即使你没有把个人信息直接放到网上，只要提供了你的社交网络使用记录，统计模型就能把你的各种信息相对准确地推算出来。

来自剑桥大学的Kosinski等人通过Facebook上的应用收集了58000人的数据，包括他们的“Like”记录、人口学信息，以及各种心理测验的分数。接下来，研究者建立了统计学模型，使用“Like”记录来预测后两者。

结果显示，“Like”信息能够以95%的准确率预测种族（黑人还是白人），预测性别的准确率有93%，预测性取向的准确率为88%。此外，预测单身状况的准确率是67%，预测饮酒、吸烟和药物使用的准确率也可达65%-73%。就连预测21岁时父母是否已经分居，准确率也有60%。

对于性格、智力等心理属性，模型也表现出了很强的预测力。对于开放性这样的性格特质，预测准确性甚至与人格量表的信度处在同一水平。

研究者还 给出了对于各项信息预测力最强的“Like”条目，其中有许多有趣的趋势。比如，智力高的用户更喜欢《教父》、莫扎特和 囧司徒的Daily Show；内向的人更喜欢游戏和动漫；是否喜欢科学既可以预测较高的智力，也可以预测较低的生活满意度。

研究者认为，这种技术既有好的方面，也有不好的方面。准确地预测个人属性和偏好，可以帮助改进在线广告等服务；但是，这也让个人保护自己的隐私信息变得更加困难。

这项研究即将发表在Proceedings of the National Academy of Sciences上。