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Basta un visore VR per indovinare quanto guadagniamo

I dati raccolti da un visore VR permettono di identificare con precisione un utente, arrivando a individuare persino il reddito del soggetto analizzato

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Fonte: Max kegfire / Shutterstock

La realtà virtuale rischia di diventare un serio problema per la privacy nel corso dei prossimi anni. La conferma arriva da uno studio dell’Università della California – Berkley che ha confermato come i dati raccolti da un visore VR, se dati in pasto a un modello di machine learning, siano in grado di ricavare informazioni dettagliate su altezza, peso, età e persino sul reddito della persona che indossa il dispositivo.

I dati analizzati nello studio sono quelli raccolti per funzionare da alcuni dei più diffusi visori presenti sul mercato: Meta Quest 2, Valve Index, HTC Vive e Samsung HMD Odyssey+. I risultati elaborati sulla base dei dati raccolti tramite la VR hanno un’accuratezza incredibile, superando in alcuni casi il 90% di affidabilità.

Privacy a rischio coi visori VR

L’analisi dei dati raccolti da un visore VR consente di identificare, con estrema precisione, un determinato utente. Lo studio dell’Università della California, infatti, ha evidenziato la possibilità di individuare un singolo utente in un gruppo di 50.000 persone che hanno utilizzato un visore VR, con una precisione del 94%. Per individuare la persona giusta basta un’analisi di circa 200 secondi dei dati raccolti dal visore VR.

Questo studio è stato realizzato lo scorso febbraio e ha gettato le basi per un secondo studio, per molti versi ancora più inquietante. I ricercatori, grazie ai dati raccolti dal visore VR, sono stati in grado di individuare vari dati personali di un utente (altezza, peso, numero di scarpe e Paese di provenienza) con un’affidabilità dell’80%.

Un’analisi ulteriore ha evidenziato come i modelli di machine learning siano in grado di estrapolare dai dati raccolti dai visori VR ancora più informazioni. Con un’accuratezza superiore al 70%, infatti, il sistema è stato in grado di individuare lo stato civile, l’etnia e persino lo stato lavorativo e il reddito degli utenti analizzati.

Secondo Vivek Nair, capo del team che ha condotto lo studio, ci sono alcuni dati facili da indovinare sulla base delle informazioni raccolte dal visore VR come età, sesso, Paese ed etnia. Sorprendentemente, però, alcuni dati apparentemente nascosti “come il tuo livello di reddito, il tuo stato di disabilità, lo stato di salute, persino cose come le preferenze politiche possono essere indovinate“.

Per il futuro, quindi, l’impatto sulla privacy (e non solo) dei dati che possono essere raccolti da un visore VR andrà valutato con molta attenzione. I vari sensori di questi visori possono accedere a informazioni non disponibili con altri dispositivi tech. Una gestione non regolamentata di questi dati potrebbe diventare un serio rischio per gli utenti.

L’apprendimento automatico per la profilazione

I risultati dello studio dell’Università americana certificano l’impatto che unsistema di apprendimento automatico può avere sull’elaborazione dei dati e sulla profilazione degli utenti. Una conferma di tale impatto arriva da Meta (coinvolta indirettamente nello studio visto che quasi la metà dei partecipanti ha usato il visore Quest 2).

Dal 2021, infatti, Meta deve fare i conti con le nuove politiche sulla privacy di Apple che hanno complicato la raccolta dei dati degli utenti e, quindi, la possibilità di proporre pubblicità su misura. Per superare l’ostacolo, Meta è ricorsa all’intelligenza artificiale per offrire contenuti pubblicitari adatti ad ogni singolo utente.

Questa scelta ha permesso all’azienda di registrare un aumento in doppia cifra per i ricavi quest’anno, dopo un crollo di 10 miliardi nell’anno fiscale precedente. L’adozione di sistemi di apprendimento automatico per l’elaborazione dei dati degli utenti può, quindi, aprire nuove opportunità per le aziende e, contemporaneamente, nuovi rischi per la privacy degli utenti con i visori VR che potrebbero diventare un canale di raccolta di informazioni di grandissima rilevanza.

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