2月17日，最新發表在《Psychological Science》雜誌上的研究論文證實，智慧手機透過自動收集應用程式的使用資料會洩露一個人的身份。
來自蘭開斯特大學的研究人員 Heather Shaw博士、Paul Taylor教授和 Stacey Conchie教授以及巴斯大學David Ellis博士分析了780位使用者的智慧手機資料。研究人員表示，在超過三分之一的情況下，一個人在不同的智慧手機應用程式上花費的時間足以將其從大群體中識別出來。他們警告說，這會對使用者的安全和隱私造成影響。
研究人員將4680天的手機應用程式使用資料輸入統計模型進行分析。這段時期中的每一天都選擇與780位使用者中的一位進行配對，以瞭解人們的日常應用使用模式。然後，研究人員測試了當只提供一天的匿名，且未與使用者配對時，該模型是否能夠繼續識別個體。
巴斯大學的Ellis指出：“我們的模型對每個使用者僅六天的應用程式使用資料進行分析，卻可以在三分之一的時間內，從一天的匿名資料中識別出正確的人。”
這聽起來可能不多，但當該模型預測資料屬於誰時，它可以提供一個最不可能的候選名單，同時可以檢視某一天資料所屬的前10位最有可能的個人。大約75%的情況下，正確的使用者會出現在前10名最有可能的候選者中。
實際上，有一項旨在根據犯罪分子的手機使用歷史記錄來識別他們新手機的執法調查顯示，這種方法可將大約1000部候選手機減少到10部，丟失手機的風險為25%。
因此，研究人員警告說，即使在使用者退出帳戶後，允許訪問智慧手機活動記錄的軟體也可以對使用者的身份做出合理的預測。即便在不監控該應用軟體內部對話或其他活動的情況下，也能對使用者的身份進行識別。
研究人員發現，人們在日常的應用程式使用中表現出一致的模式，例如使用 Facebook的次數最多，使用計算器程式的次數最少。為了支援這一點，研究人員還展示了不同使用者的兩天資料進行對比，同一使用者兩天的智慧手機資料在應用程式使用模式上表現出更大的相似性。
因此，通常由智慧手機自動收集應用程式使用資料本身就可能會洩露一個人的身份。這種狀況在為執法者提供機會的同時，如果濫用此類資料，也會給使用者隱私帶來風險。
參考文獻：
Heather Shaw, Paul J. Taylor, David A. Ellis, Stacey M. Conchie. Behavioral Consistency in the Digital Age. Psychological Science, 2022
