被遗忘权的崩塌：当AI可以通过你的朋友了解你( 二 )_在智能推荐无处不在的今天

换句话说，就算你删号退网，机器学习仍然可以通过你的好友列表来分析出你的用户画像。

在研究中，研究人员收集了一万三千余个推特账号，这些用户分别都拥有150-200个好友。在好友中找到互动率最高的前9位并进行分组，将用户好友组中好友的行为数据以时间为线索进行分析。

数据科学家们通过研究得出，一般社交媒体用户，只要不是专注某一领域的KOL ，通常在社交媒体上使用的词汇不超过5000个。如果用中文来比喻，大概就是“哈哈哈哈”“不转不是中国人”“我家哥哥太帅了吧”这些常规词汇。

而通过对用户好友的常用词分析，基本可以圈定该用户的兴趣范围。研究者提到，很多专注于某一领域的用户（比如政治），其实在社交媒体用词量上只有几百个单词。在兴趣范围内的词汇量中引入代表个人行为变化的熵率，再与建立在时间序列上的文本生成算法相结合，就能够实现通过社交关系来预测个人社交媒体行为。

而当好友组中的好友数量越多时，这种预测也越准确。但值得注意的是，一旦好友数量超过150人，预测的准确率反而会下降——因为好友数量过多时往往双方的关联度降低，脱离了一个本来的兴趣圈子，在行为上也很难形成映射关系。

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