Ile o Tobie wie internet? I ile można wywnioskować z Twojej aktywności w mediach społecznościowych?
Postanowiłam to sprawdzić na własnych danych. Pobrałam eksport aktywności z Facebooka i wgrałam go do ChatGPT 4o w trybie Temporary Chat, który nie zapisuje historii rozmów i nie wykorzystuje danych do trenowania modelu.
Dane obejmowały tylko 12 miesięcy: od lipca 2023 do lipca 2024. Choć korzystam z Facebooka od 2006 roku, chciałam sprawdzić, jak dużo można odczytać z relatywnie małego fragmentu aktywności.
Facebook pozwala pobrać zapis własnej aktywności: posty, komentarze, check-iny, recenzje i inne ślady pozostawione na platformie.
W moim przypadku kluczowy był plik:
your_posts__check_ins__photos_and_videos_1.html
To zwykły tekstowy zapis aktywności. Nie brzmi groźnie. A jednak okazał się wystarczający, żeby ChatGPT zbudował zaskakująco trafny profil.
Chciałam sprawdzić, czy AI potrafi odpowiedzieć na pytania, na które sama znałam prawdziwe odpowiedzi.
Pierwsza grupa dotyczyła faktów i profilu:
Druga grupa była bardziej psychograficzna:
W pytaniach profilujących ChatGPT poradził sobie bardzo dobrze. Poprawnie rozpoznał moje miejsce zamieszkania, wiek, zajęcia zawodowe i część informacji o rodzinie.
Przy pytaniu o poglądy polityczne model początkowo próbował korzystać ze źródeł internetowych. Gdy doprecyzowałam, że ma opierać się wyłącznie na wgranym pliku, nadal był w stanie stworzyć odpowiedź bliską rzeczywistości.
Zaskakująco dobrze odpowiedział też na pytanie o lęki. Nie wskazał wszystkiego, bo nie wszystko pojawiało się w mojej aktywności, ale dobrze odczytał sygnały dostępne w danych.
W pytaniach pogłębionych model był jeszcze ciekawszy. Trafnie rozpoznał część marzeń, preferencji zakupowych i celów zawodowych.
Nie obyło się bez błędów. ChatGPT przypisał mi na przykład zainteresowanie gadżetami domowymi, których raczej unikam. Pomylił też neuroróżnorodność z nieistniejącą “neurotyką”.
Ale w innych miejscach był bardzo precyzyjny. Dobrze odczytał moją kompulsywną miłość do książek. Ciekawie poradził sobie też z pytaniem o marki samochodów: mimo że nigdy nie pisałam o swoim stosunku do BMW, model wywnioskował, że nie byłaby to marka, z którą bym się identyfikowała.
To pokazuje, że AI nie potrzebuje deklaracji wprost. Wystarczą pośrednie sygnały.
Ten eksperyment pokazuje, jak wiele danych zostawiamy w sieci i jak łatwo można je przeanalizować.
Wiele osób nadal myśli o profilowaniu jako o czymś, co robią głównie wielkie platformy reklamowe. Tymczasem dziś wystarczy konsumenckie narzędzie AI i niewielki zestaw danych, żeby stworzyć dość dokładny obraz osoby.
AI potrafi połączyć drobne fragmenty: posty, komentarze, język, tematy, reakcje, powtarzające się motywy. Z tych śladów może odtworzyć preferencje, lęki, aspiracje, poglądy i podatność na określone komunikaty.
To, co kiedyś wymagało pracy analityków i długiego zbierania informacji, dziś jest dostępne znacznie szerzej.
Wniosek nie brzmi: usuń wszystko i zniknij z sieci.
Wniosek brzmi: rozumiej, co po sobie zostawiasz.
Cyfrowy świat daje ogromne możliwości: pozwala budować relacje, dzielić się wiedzą i docierać do ludzi, do których wcześniej nie mielibyśmy dostępu. Ale te same dane mogą być używane do profilowania, wpływania na decyzje i projektowania komunikatów pod nasze słabości.
Świadome zarządzanie własnymi danymi nie jest już kwestią ostrożności dla specjalistów od bezpieczeństwa. To podstawowa kompetencja cyfrowa.
Nie zakładaj, że pojedynczy post nic nie znaczy.
Pojedynczy post może znaczyć niewiele. Ale setki postów, komentarzy i reakcji tworzą wzór. A współczesne narzędzia AI są bardzo dobre w odczytywaniu wzorów.
Polecana lektura
Czytaj wszystkie notatki