社交网络分析中的隐私与伦理问题
1. 引言
1.1 什么是社交网络数据
随着Web 2.0的迅速发展,越来越多的用户加入社交网络进行信息共享。社交网络可以被建模为一个社交图,其中每个节点代表一个用户,链接代表这些用户之间的关系。每个节点可以有一个唯一的标识符和一些属性,如年龄、教育背景、收入等。
从这些社交网络数据中获取有用信息是一个很好的机会,因为以前很多无法获取的信息现在都可以在网上搜索到。然而,社交网络通常包含个人的私人信息以及他们之间的敏感关系。因此,如何组织和管理社交网络(图),使数据分析不泄露私人信息,已成为一个热门的研究课题。
1.2 什么是隐私保护图数据发布
社交网络中的隐私感知数据管理结构涉及两个类别:
- 企业网络数据的私密管理 :目标是发布一个隐私保护图,用于数据分析,同时不泄露私人数据。
- 在线社交网络中的个人隐私 :目标是指导个人在使用社交网络时如何共享信息或设置隐私偏好,使信息共享可靠且透明。
1.2.1 企业网络数据的私密管理
发布隐私保护图的目标是用于数据分析,同时不泄露私人数据,这涉及四个关键问题:
- 隐私关注点 :
- 隐私泄露可分为四类:身份披露、链接披露、属性披露和边权重披露。
- 常见的保护隐私的做法是发布节点匿名化的网络,但仅去除标识符并不能保证隐私,独特的模式(如节点度或子图)可用于重新识别节点/链接。
|隐私泄露类型|描述|
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