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Studie: Was soziale Netzwerke über Nicht-Mitglieder wissen

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Soziale Netzwerke können prinzipiell auch über Nicht-Mitglieder Informationsprofile erstellen. Zu diesem Ergebnis kommt eine kürzlich von der Universität Heidelberg veröffentlichte Studie.

Die Tür zu den Informationen über Nicht-Mitglieder öffnet sich den Forschern zufolge durch die Mitglieder eines Netzwerks. Diese werden durch Funktionen wie etwa Facebooks heftig kritisierten "Freundefinder“ animiert, ihr E-Mail-Adressbuch hochzuladen – wodurch oft auch Kontaktdaten von Personen preisgegeben werden, die sich nicht im Netzwerk registriert haben. Mittels verschiedener Algorithmen könne man nun die Daten über Kontakte, die das Mitglied im Netzwerk hat, mit denen über seine Kontakte außerhalb abgleichen. Das Ergebnis ermögliche Rückschlüsse darüber, wie die einzelnen Nicht-Mitglieder untereinander bekannt sind.

Bei ihren Simulationen haben die Wissenschaftler laut eigenen Angaben handelsübliche Computerhardware benutzt. Demnach haben sie binnen weniger Tage mit hoher Wahrscheinlichkeit berechnet, welche Nicht-Mitglieder ihres Testdatensatzes miteinander befreundet sind. Unter realistischen Bedingungen könne man mit den verwendeten Verfahren Vorhersagewahrscheinlichkeiten von 40 Prozent erreichen.

Dabei beschränkte man sich in der Studie lediglich auf die reinen Kontaktdaten. Die zahlreichen weiteren Nutzerinformationen wie Alter, Wohnort, Ausbildung, über die soziale Netzwerke meist verfügen, könnten noch genauere Vorhersagen ermöglichen. Entsprechend betonten die Forscher, dass es Regelungen für den Umgang mit den Informationen bräuchte, die die betreffenden Personen nicht selbst freigegeben haben.

Außerdem wiesen sie darauf hin, dass auch das Offenlassen von Angaben in sozialen Profilen keinen kompltten Schutz biete. So könnten bestimmte Informationen wie sexuelle Orientierung oder politische Ausrichtung mit hoher Präzision ermittelt werden, falls genügend Freunde im Netzwerk diese Angaben gemacht haben. "Sobald bestätigte Freundschaftsbeziehungen bekannt sind, ist die Vorhersage bestimmter unbekannter Eigenschaften keine allzu große Herausforderung mehr für die maschinelle Datenanalyse", bekräftigte Professor Fred Hamprecht. (axk)