smartphone
privacidad

¿Tienes privacidad? Si usas Twitter o un 'smartphone', quizás no tanta como crees

Investigadores de las universidades de Oxford y Stanford han estudiado la privacidad de los metadatos de los móviles y del servicio de ubicación de Twitter.

smartphone

La noción de la privacidad online ha disminuido mucho en los últimos años, y dos asuntos recientes confirman lo que en la mente de algunos es ya un panorama sombrío. El primero, un estudio de la Universidad de Stanford, encontró que los metadatos de los smartphone - información sobre llamadas y mensajes de texto, así como su tiempo y duración-  pueden revelar gran cantidad de detalles personales. Para su investigación, los científicos construyeron una app de Android y la utilizaron para recuperar metadatos de llamadas y mensajes de texto –números, horarios y duración de las comunicaciones- a partir de registros de smartphones de más de 800 voluntarios. En total, los participantes proporcionaron registros de más de 250.000 llamadas y hasta 1,2 millones de textos. Los investigadores usaron una combinación de procesos manuales y automatizados para entender exactamente qué información está siendo revelada. Y llegaron a la conclusión de que es posible inferir mucho más de lo que se podría pensar. Por ejemplo, una persona que llama muchas veces al cardiólogo, a la farmacia y a un dispositivos de monitorización de arritmia cardiaca probablemente sufre una arritmia cardiaca. Basándose en las llamadas frecuentes a un vendedor local de armas que anuncia continuamente rifles semiautomáticos y a una línea de apoyo a los clientes de una de las mayores fabricantes de estos rifles es lógico llegar a la conclusión que el que llama es propietario de dicha arma.

Los investigadores se propusieron rellenar los huecos de conocimiento del actual programa de metadatos de teléfonos de la Agencia Nacional de Seguridad. Actualmente, las leyes de Estados Unidos proporcionan mayor privacidad al contenido de las llamadas por lo que es más fácil para las agencias gubernamentales obtener metadatos, en parte porque los políticos asumen que no es  posible interferir en detalles específicos sensibles sobre las personas basándose sólo en ellos. Su estudio, publicado en las actas de la National Academy of Sciences, sugiere lo contrario. Las versiones preliminares del trabajo ya han tenido un importante papel en los debates de políticos federales, y han sido citados en documentos judiciales y en cartas a los legisladores tanto en Estados Unidos como en el extranjero.

Twitter también

Por otra parte, investigadores del MIT y de la Universidad de Oxford han demostrado que con tan sólo unas cuantas localizaciones en un puñado de tuits, hasta un fisgón con un nivel tecnológico bajo, puede descubrir dónde vivimos y trabajamos. Aunque el servicio de localización de Twitter está desactivado por defecto, muchos usuarios eligen activarlo. Ahora, parece que con unos ocho tuits durante el transcurso de un día, podemos darle a un acosador todo lo que necesita para hacernos un seguimiento.

Los investigadores han utilizado tuis reales de usuarios de Twitter del área de Boston, que han dado su consentimiento para que sus datos sean utilizados y que han confirmado las direcciones de sus trabajos y sus casas, sus rutas y las localizaciones de varias destinos de ocio desde donde habían tuiteado. Los datos de horarios y localización asociados a los tuits fueron presentados a un grupo de 45 participantes en el estudio, a los que se les pidió que intentaran deducir si los tuits se habían originado en las casas de los usuarios, en su lugar de trabajo, en destinaciones de ocio o durante los trayectos. Resultado: lo dedujeron sin problemas. Equipados con representaciones basadas en mapas, los participantes identificaron correctamente en un 65% de los casos que los tuits habían sido escritos en casa  y hasta en un 70% los que se habían escrito en el trabajo. El documento se presentó como parte de un proyecto más general del MIT’S Internet Policy Research Iniciative.

 “Mucha gente piensa que solo las técnicas de aprendizaje automático pueden descubrir patrones interesantes en los datos de localización, y están seguros de que nadie tiene los conocimientos técnicos para hacerlo”, explica Ilaria Liccardi, científica investigadora en el MIT’S Internet Policy Research Initiative.  “Lo que queríamos enseñar es que cuando envías datos de localización como una información secundaria es extremadamente sencillo  para personas con pocos conocimientos técnicos adivinar dónde vives o dónde trabajas”.

Twitter no ha querido hacer comentarios sobre investigaciones a terceros aunque ha dirigido a sus usuarios a la información online sobre su función opcional de localización.



TE PUEDE INTERESAR...

Contenido Patrocinado

Forma parte de nuestra comunidad

 

¿Te interesan nuestras conferencias?

 

 
Cobertura de nuestros encuentros
 
 
 
 
Lee aquí nuestra revista de canal

DealerWorld Digital