Modelos de IA conseguem identificar usuários pseudônimos na internet com até 90% de precisão

Modelos de linguagem estão conseguindo identificar usuários pseudônimos (que utilizam um nome falso ou apelido para se identificar) em redes sociais com desempenho superior ao de métodos clássicos de desanonimização. Segundo o estudo, o recall, que representa a proporção de usuários corretamente identificados, chegou a 68%, enquanto a precisão, que mede a taxa de acertos entre as tentativas realizadas, alcançou até 90%.

Diferentemente de abordagens anteriores, que dependiam de dados estruturados e exigiam esforço manual considerável, os LLMs conseguem trabalhar apenas com texto livre, como publicações em redes sociais ou respostas a questionários, para inferir a identidade real de uma pessoa. Em um dos testes, pesquisadores cruzaram postagens do Hacker News com perfis do LinkedIn, removeram identificadores diretos e ainda assim conseguiram reidentificar usuários utilizando um modelo de linguagem.

Outro experimento analisou comentários publicados em 2024 no Reddit, especialmente em comunidades como “r/movies” e outros subreddits relacionados a filmes. Os resultados indicam que quanto maior o volume de filmes comentados por um usuário, maior a probabilidade de identificação. Com mais de 10 filmes em comum, foi possível identificar 48,1% dos usuários com 90% de precisão e 17% com 99% de precisão.

O estudo alerta que a pseudonimidade, considerada por muitos usuários uma proteção suficiente contra identificação, pode deixar de representar uma barreira eficaz à medida que os LLMs evoluem. Como possíveis medidas de mitigação, os pesquisadores sugerem reduzir o uso de redes sociais ou excluir periodicamente postagens antigas.