Az internetes közösségi hálón felvállalt barátságok nyilvánosak, ám számos kapcsolatra sosem derül fény. E közösségi hálók szerkezetének felhasználásával – a New Scientistben megjelent hír alapján – úgy tűnik, lehetőség nyílik a szolgáltatást nem használó offline, a közösségi oldalon nem regisztrált kapcsolatok, más néven „árnyékkapcsolatok” bizonyos szintű feltárására is.

A korábbi kutatások azt mutatták, hogy egy online közösség tagjairól olyan adatokhoz is hozzá lehet jutni (pl. tartózkodási hely, személyiség vagy nemi érdeklődés), melyeket nem fedtek fel nyilvánosan, de az információkat a barátok mégis megadtak az adott hálózaton. Ám ehhez az kell, hogy valaki létrehozzon egy online profilt.

Fred Hamprecht, a Heidelberg University kutatója és kollégái arra voltak kíváncsiak, mit lehet megtudni azon emberek közötti kapcsolatokról, akik nem regisztráltak online közösségi oldalra. Ezt eddig senki nem próbálta meg matematikai elemzésnek alávetni.

Miután az árnyékkapcsolatok természetüknél fogva nem ismertek, a német kutatók egy olyan offline hálózati modellt hoztak létre, melyben a tagok egy online hálózaton keresztül kapcsolódnak egymáshoz. A barátságokra vonatkozó adatokat a kutatók 5 főiskolai campus több tízezer Facebook-felhasználójától szerezték, még 2005-ben. Az egyes főiskolák hallgatóinak kijelölt „tagjai” adták az egyik részhalmazt, a többiek lettek a „nem tagok”, akiket a modell úgy kezelt, mintha nem rendelkeztek volna online profillal.

Ezt követően a kutatók kiszámolták, melyik „nem tag” szerepelhet melyik tagnak az e-mail címlistáján, és ezt az adatot is hozzáadták a modellhez. Ezzel azt utánozták, hogy egy közösségi hálózat felhasználói általában közreadják e-mail címlistájukat a hálózatba való belépéskor.

Négy főiskolai campus hálózatának szerkezetét felhasználva egy gépi tanulóprogram kiválogatta azokat a tulajdonságokat, melyek ahhoz kellettek, hogy meg lehessen jósolni két „nem tagról”, hogy ismerik-e egymást, valamint hogy hány tag ismeri mindkettejüket, és hány tag ismeri csupán egyiküket. A program csak az olyan tagok közötti kapcsolatokat és e-mail adatokat használta fel, melyekhez egy szociális oldalt üzemeltető cég is hozzáfér. Amikor a kutatók az ötödik főiskolai campus Facebook-hálózata „nem tagjainak” kapcsolati rendszerét akarta megjósolni, a becslések 40 százaléka helyesnek bizonyult. Ezzel szemben egy véletlenszerű jóslás csupán 2 százalékban lenne helyes.

Katharina Zweig, a kutatócsoport tagja szerint az ilyen közösségi hálók felhasználói tudni szeretnék, hogyan nyerhető információ másokról az általuk megadott adatok alapján, ami persze nem jelenti azt, hogy a közösségi oldalakon valóban folyna adatszerzés. A Facebook pl. nem volt hajlandó kommentálni ezt, bár múlt év őszén egy diák azt állította, hogy a Facebook Írország árnyékprofilt készített a „nem tagokról”. Egy későbbi adatvédelmi ellenőrzés erre nem talált bizonyítékot. Egy hálózat ismert részei közötti kapcsolatrendszerek feltárásával információt nyerhetünk az ismeretlen részekre vonatkozóan, ezáltal pl. az agy idegsejtjei közötti rejtett kapcsolatokról vagy biokémiai reakcióutakról szerezhetünk értékes információkat, állítja Jon Kleinberg amerikai hálózati szakember.

Nyilván az amerikai kutatónak igaza van, amennyiben az így szerzett tudást valóban különböző, az életünket jobbá tevő tudományterületek fejlesztésére használják. Ha azonban a közösségi hálótól adatvédelmi szempontok miatt idegenkedő évfolyamtársaimnak van igaza, akkor már kevesebb okunk van az optimizmusra.