智能推薦無處不在的現在，廣告商可以針對你的用戶畫像精準地投放廣告，我們的興趣、我們使用的物品都會落入廣告商的引導之中。在這種情況之下，很多人都患上了隱私焦慮症，不想要被人探知自己的用戶畫像，想要在網絡上隱藏自己。在以往，不說、不轉、不點贊，這種舉措可以隱藏我們在網絡上的足跡。但是隨著技術的進展，我們點擊了什麼網站、瀏覽了什麼微博、看了什麼小說，都能被捕捉到，在大數據的彙總之下都能描繪出你的用戶畫像。
我們無法在網絡上完全自己抹去自己的痕跡，所以即使我們什麼都不幹，我們的好友圈也能定義出我們的用戶畫像。最近在《自然》雜誌中，來自佛蒙特大學的數據科學家們公佈了一項研究結果，在社交軟件上不用調查用戶數據，只需要查看用戶關聯的好友的數據，就能夠精準地預測用戶的個人社交行為了。這意味著即使你現在刪號退網，躲到深山裡，機器仍然能通過你過往的好友列表精確地得出你的用戶畫像。當你重新聯通網絡的時候，針對你興趣的廣告也將再次向你湧來。
在研究中，研究人員收集了一萬三千多個推特賬號，這些賬號分別擁有約200位好友。在列表中找出互動頻率最高的9位並進行分組，將用戶好友的行為數據以時間位線索進行分析。而通過好友的常用詞彙，基本可以得知該賬號主人的興趣範圍了。研究人員表示，很多專注於某一方面的人，其在社交網絡上的用詞量上只有幾百個。只要在興趣範圍內的詞彙中引入個人行為變化，再與時間序列上的文本生成的算法相結合，就能通過這個人在社交網絡的人際關係來，預測這個人在社交網絡上的行為了。
當可參考的好友數量越多，這種預測將會越精確。但當數量超過150人時，預測的精確度反而會下降，因為過多的好友意味著互動率和關聯性的低下，興趣圈子可能也不再同一個，互相之間的映射關係會非常的弱。
這一研究雖然展示了AI的進步，但是這一研究也表明了信息圈層的存在。通過算法推薦符合用戶興趣的信息給用戶，最終導致用戶只能看見自己感興趣的東西，對另外的東西則無從得知，進而造成這個人對這個世界缺乏整體性的認知和理解。這是很可怕的一件事，人的知識儲備其實很大程度來源於所謂的碎片化信息，比如你偶然看見的科普文章、電視上收看到專業性節目等，這些東西是我們平時不會專門去搜索的，但是偶然看到也會記下來的東西。而在算法完全掌控推薦信息流的時代，我們則不會看到這些碎片化的知識，我們能看見的只剩下別人想讓我們看見的東西了。甚至更進一步來說，掌控信息的推薦，也意味著掌控了那個人的所思所想。
而且這項研究還表明出了另一個觀點，就是人之於信息的選擇，很大程度不是根據興趣，而是根據社交關係。社交關係構築成信息圈層，長期浸泡在某一圈層的人，除了會失去獲取別的圈層信息的機會，也會失去接受其他圈層信息的能力。
這項研究還隱藏著一個巨大的問題，當這種通過社交技術發掘用戶畫像的技術完善，那麼個人隱私的最後一片淨土——被遺忘權，也沒有了存在的意義。
所謂的被遺忘權，即指註銷賬號、刪除一切個人信息之後，這些個人隱私能徹底被遺忘。這項權利甚至已經被寫進了歐盟的GDPR之中。但是當這項技術成熟，廣告商根本不需要去發掘那些被你刪除的信息，只需要對你曾經的好友進行分析，那麼你在社交網絡上的行為就將會被掌握。
那個時候，互聯網上再沒有隱私可言。
最後再來談談一個問題吧。你的好友、愛人或者親人的行為數據反映出來的你的畫像，真的是你嗎？比如，加入一個陌生的行業之後，和同事的交流的都是工作的問題而不是你的興趣，但是通過數據歸納之後，你的愛好就將會是你的工作。當然這種定位是不精確的，但是無妨，信息流的控制者可以不斷地給你推送與你工作相關的內容，久而久之你就會陷入這些內容形成的信息圈層之中。那個時候你的愛好將不會是你原本的愛好，而是你用戶畫像反映出來的愛好。可能以後在互聯網中活動的我們不再會是真正的我們，而是由一組組數據組成的用戶畫像，我們看的東西被限制了，行為自然也受到限制了。
還有一點，在數字化生活和AI的共同作用下，"我"將會在網絡上形成副本並被分割成無數份，散落在與我們產生聯繫的一切事物與人身上，任何人都可以從任何東西之上挖掘出碎片，得出了我們的"我"，甚至去塑造"我"。
面對這種可能性，我們沒辦法定義它的好壞，但是讓法律法規走在技術的前頭絕對是不錯的選擇。
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