ソーシャルネットワークでは1+1=3になる(One plus one makes three for social networks)、というタイトルの研究が公開されています。 ソーシャルネットワーク上の会員は、しばしばプライベートな情報を公開することを選択します。そうして多少のプライバシーを犠牲にする代わりに、様々な機会や娯楽を楽しむことができるというわけです。私たちはここで、会員間で確認された友人関係と、会員から非会員へのメールアドレス情報という、一見無害そうに見える情報の組み合わせだけから、非会員と他の非会員の間の関係性を導けることを示します。機械学習により、ある会員が知っている二人の非会員が知り合いかどうかを、会員登録している人の割合や非会員のメールアドレスの登録割合を保守的に見積もったとしても、ROC曲線下の面積(AUC)が0.85以上にて推定できました。 Abstract プラ