Privacidade: Há mais informações nos metadados do que supomos
Autor: Hamir Campos | Publicado: 2016-05-31T11:58:00-03:00


Pesquisadores comprovam que dados simples coletados nos celulares e contas de Twitter podem revelar muito mais do que gostaríamos que fosse revelado sobre nós







A noção de privacidade online tem sido fortemente diminuída nos últimos anos, e só nas últimas semanas dois novos estudos confirmam o que muitas mentes já sabiam: é um quadro sombrio.

Em primeiro lugar, um estudo publicado pela Universidade de Stanford descobriu que metade dos smartphones pode revelar uma quantidade surpreendente de detalhes pessoais.

Para investigar o tema, os pesquisadores construíram um aplicativo para Android que foi usado para recuperar dados sobre chamadas anteriores e mensagens de texto enviadas e recebidas pelos usuários - os números, horários e a duração das chamadas - a partir de logs de smartphones de mais de 800 voluntários. No total, os pesquisadores obtiveram registros de mais de 250 mil chamadas e 1,2 milhão de mensagens de textos.

Os pesquisadores então usaram uma combinação de processos manuais e automatizados para entender exatamente o que estava sendo revelado. O que eles descobriram foi que é 
possível inferir muito mais do que você imagina.

Uma pessoa que faz várias chamadas para um cardiologista, uma drogaria local, e tem um acompanhamento de arritmia no dispositivo, provavelmente sofre de arritmia cardíaca, por exemplo. Com base em chamadas frequentes para um negociante local de armas de fogo, que proeminentemente anunciou rifles semiautomáticos AR, e a linha de suporte ao cliente de um grande fabricante que os produz, é lógico concluir que do outro da linha está, provavelmente, o dono de uma arma.

Os pesquisadores procuraram preencher o que eles consideram lacunas de conhecimento no âmbito do programa de dados de telefones da atual Agência Nacional de Segurança. Atualmente, a legislação dos EUA dá mais proteções de privacidade para o conteúdo e torna mais fácil para as agências governamentais obterem dados gerais, em parte porque as decisões políticas assumem que não deve ser possível inferir detalhes sensíveis específicos sobre pessoas com base apenas em metadados.

Este estudo, publicado na revista Proceedings, da Academia Nacional de Ciências, sugere o contrário. Versões preliminares do trabalho desempenharam um papel nos debates políticos de vigilância federais e têm sido citados nos documentos judiciais e cartas aos legisladores no EUA e no exterior.

Da mesma forma, pesquisadores do MIT e da Universidade de Oxford demonstraram que os selos de localização em apenas um punhado de mensagens do Twitter pode ser o suficiente para deixar até mesmo um snooper low-tech descobrir onde você vive e trabalha.

Embora o serviço de localização do Twitter seja desativado por padrão, muitos usuários do Twitter optam por ativá-lo. Agora, parece que até mesmo apenas oito tweets ao longo de um único dia pode dar aos stalkers o que eles precisam para encontrar você.

Os pesquisadores usaram os tweets reais de usuários do Twitter na área de Boston; os usuários deram consentimento à utilização dos seus dados e também confirmaram os seus endereços de casa e do trabalho, suas rotas de deslocamento, e os locais de vários destinos de lazer de onde tinham twittado.

Os dados de tempo e de localização associados com os tweets foram então apresentados a um grupo de 45 participantes do estudo, que foram convidados a tentar deduzir se os tweets tinham se originado na casa dos usuários do Twitter, locais de trabalho, destinos de lazer ou outros locais.

Resumindo: Eles não tiveram problemas para descobrir as informações que procuravam. Equipado com representações baseadas em mapas, os participantes identificaram corretamente as casas dos usuários do Twitter e seus locais de trabalho cerca de 65% a 70% por cento do tempo.

Parte de um projeto mais amplo na Policy Research Initiative Internet do MIT, o trabalho foi apresentado na conferência da Associação de Computing Machinery sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais.

"Muitas pessoas têm essa ideia de que apenas técnicas de aprendizado de máquina podem descobrir padrões interessantes nos dados de localização, e eles se sentem seguros de que nem todo mundo tem o conhecimento técnico para fazer isso", disse Ilaria Liccardi, uma investigadora do Policy Research Initiative Internet do MIT e primeiro autor do projeto. "O que queríamos mostrar é que quando você envia os dados de localização como uma peça secundária de informações, é extremamente simples para as pessoas com muito pouco conhecimento técnico descobrirem onde você trabalha ou vive."

O Twitter disse que não comenta sobre a investigação de terceiros, mas informa aos usuários que o recurso de localização é opcional.