El reto viral del momento, #10YearsChallenge , al que se han sumado cientos de celebridades y millones de usuarios de las redes sociales en todo el mundo, podría ser una arma de doble filo.
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La tendencia consiste en publicar fotografías propias del rostro de hace 10 años y una actual, para comparar el paso del tiempo en la apariencia de cada cual.
Sin embargo, para una mujer, a cargo de la edición de editora Wired, Kate O’Neil, podría haber una intención más oscura detrás de este juego.
En su cuenta personal de Twitter, la ejecutiva publicó, haciendo un comentario satírico, acerca de cómo Facebook se puede aprovechar de los datos con esta forma tan sencilla y divertida.
«Yo hace 10 años: probablemente habría jugado junto con el meme de envejecimiento de la foto de perfil en Facebook e Instagram. Ahora: reflexiono sobre cómo se podrían extraer todos estos datos para entrenar los algoritmos de reconocimiento facial sobre la progresión de la edad y el reconocimiento de la edad», afirmó.
Me 10 years ago: probably would have played along with the profile picture aging meme going around on Facebook and Instagram
Me now: ponders how all this data could be mined to train facial recognition algorithms on age progression and age recognition— Kate O'Neill (@kateo) January 12, 2019
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Además, Kate reforzó su idea escribiendo un artículo en el que explica, de qué manera los algoritmos pueden ser creados con características como la edad o de objetos de cómo se veían antes y después.
Estos no serían más que datos útiles para generar sistemas de reconocimiento facial por medio de imágenes.
«Si yo quisiera entrenar a mis algoritmos de reconocimiento facial para identificar a la gente a lo largo de los años, ¿qué mejor forma de hacerlo que con un reto viral?», reflexionó la periodista.
No faltan comentarios que rechacen esta teoría, asegurando que los datos ya están disponibles en Facebook.
No obstante, la investigadora sostiene que durante el 2009 «era más raro que hubiera fotos publicadas en Internet, y esa comparación con las de 2019 hace que para quienes entrenan sistemas de reconocimiento facial la información pueda ser realmente valiosa».
