「SNS上のプライバシーは自分だけでは守れない」、バーモント大学の研究：一切投稿しなくても内容を予測できる

　「Facebookなどのソーシャルメディアプラットフォームに登録するとき、ユーザーは、自分の情報を提供することを覚悟するが、実は友人の情報も提供することになる」と、研究リーダーを務めたバーモント大学の数学教授ジェームズ・バグロー氏は語る。

　この研究は、「プライバシーの根本的な本質は何か」「高度にネットワーク化された社会では、個々人の選択やアイデンティティーはネットワークにどのように組み込まれるのか」という深い問題を提起する。また、ある人がソーシャルメディアに登録したことがなくても、あるいは登録を解除しても、少なくとも理論上は、企業や政府などがその人について、友人が発信した情報から、正確にプロファイリング（支持政党、お気に入りの商品、宗教活動などについての）を行えることを示す研究でもある。

　バーモント大学の博士研究員で、現在はオーストラリア アデレード大学の応用数学の上級講師であるLewis Mitchell氏は次のように結論づけた。

　「ソーシャルネットワークには、隠れられる場所がない」

　FacebookやTwitterのようなソーシャルメディアプラットフォーム上での情報の流れは、抗議行動や国政選挙、商品ブランドの命運に大きな影響を及ぼすようになってきた。人々はこうしたプラットフォームで自分自身や友人について多くの情報を披露している。

　研究者はこれまで、こうしたデータの動きから得られる予測可能性に、根本的な限界があるのかどうか分からなかった。これを解明することが、今回の研究の目的でもある。今回の研究では、ツイートの分析を通じて、ソーシャルネットワークが予測に関わる情報をどれだけ保持できるのかについて、数学的な上限があることも示した。

　だが同時に、ある人の友人がソーシャルネットワークのユーザーであれば、当人がソーシャルネットワークのユーザーでも、あるいはユーザーでなくても、その人のプロファイリングや行動予測を行う上で、ほとんど違いがないことも示した。

　「ソーシャルメディアプラットフォーム上のプライバシーは、自分だけではコントロールできない。友人の発言にも左右されてしまう」（バグロー氏）