Data Mining en Amazon…

Tom Owad de Applefritter hizo un experimento con las Wish Lists de Amazon (via), para que se entienda el poder del datamining en estos tiempos y como esto puede ser explotado por algunas agencias.

Lo interesante es que toma datos públicos, accesibles y que no violan los términos de uso de Amazon; los parsea y empieza a definir perfiles de información de usuarios en USA; “Reading habits, personal tastes and even political party affiliation could be inferred from the results, and through the use of Yahoo! People and Google Maps, one could even map out geographically where people with certain interests or affiliations live”

Sin que uno sea paranoico, esto es lo que se puede lograr con datos públicos, imaginen lo que se puede lograr con los datos que no son públicos; con los datos que hay en otros retailers y haciendo crosreference con bases de datos gubernamentales, crediticias, o privadas; hasta los datos que uno deja en las famosas encuestas de opinion. En realidad uno puede ponerse paranoico sin serlo.

Y esta paranoia termina siendo doble, porque hay paranoia cuando las cosas se hacen como se deben, pero ¿y si encima de todo se equivocan? Hay casos que son tan.. patéticamente graciosos que no se puede creer; por ejemplo hace unos días Wal-Mart tuvo que salir a pedir perdon por su sistema de recomendaciones de compra “View Similar Products” ya que cuando buscabas “El planeta de los Simios” te salía como recomendado “Martin Luther King, I have a Dream” y películas similares….

Pero en otros casos más sutiles? o en aquellos donde el error no es público sino privado y se mueve en un ambiente similar al de las agencias crediticias como Equifax, o Veraz? Cosas como estas te pueden estropear la vida… y experimentos sencillos como el de Applefritter demuestran que cada día es más simple saber todo de vos.

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