Allteftersom mängden innehållsanvändare som publiceras på sociala nätverkssajter ökar, ökar också risken för och kostnaderna för att oavsiktligt dela innehåll med en oavsiktlig publik. Undersökningar visar upprepade gånger att användarna ofta misstolkar sin politik eller missförstår de integritetsfunktioner som erbjuds av sociala nätverk. Ett sätt att minska dessa problem är att utveckla automatiserade verktyg för att hjälpa användarna att fastställa sin politik på rätt sätt. Detta dokument undersöker genomförbarheten av en sådan strategi: vi undersöker i vilken utsträckning maskininlärning kan användas för att härleda användarnas delningspreferenser för innehåll som publiceras på Facebook. För att generera data för att utvärdera vår strategi, genomför vi en online-undersökning av Facebook-användare, samlar sina Facebook-inlägg och tillhörande policyer, samt deras avsedda sekretesspolicy för en delmängd av inläggen. Vi använder dessa data för att testa effekten av flera algoritmer på att förutsäga policyer, och effekterna på prediktionsnoggrannheten av att variera de egenskaper på vilka de bygger sina förutsägelser. Vi finner att Facebook standard beteende att tilldela ett nytt inlägg sekretessinställningarna för den föregående rätt tilldelar riktlinjer för endast 67% av inlägg. Det bästa av de förutsägelsealgoritmer vi testade överträffar denna baslinje för 80% av deltagarna, med en genomsnittlig noggrannhet på 81%; detta motsvarar en 45% minskning av antalet inlägg med felkonfigurerade policyer. Dessutom, för de deltagare (66 %) vars genomförda policy vanligtvis matchade deras avsedda policy, vår strategi förutspår rätt integritetsinställningar för 94% av posterna.
Andra metoder tar dessutom hänsyn till postinnehållet, genom att använda latent Dirichlet allokering (LDA) och maximal entropi för att förutsäga inställningar för ett nytt inlägg baserat på de sekretessinställningar som valts i tidigare inlägg REF.
What you want is not what you get: predicting sharing policies for text-based content on facebook
{'venue': "AISec '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}