Dvě studie informatiků z University of Luxembourg a dalších institucí se zabývaly otázkou, co všechno lze odvodit ze sledování pohybů myši. Závěr zní, že je toho docela dost. Taková technika je samozřejmě důležitá pro zadavatele reklamy, správce webů, provozovatele vyhledávačů, e-shopů nebo různých katalogů, potenciálně lze to všechno ale chápat i jako ohrožení soukromí.
Samotné sledování pohybu myši na webové stránce je snadné, v minulosti ale nebyly tak dostupné technologie pro vyhodnocení. Dnes existuje mnoho knihoven a frameworků, které to umožňují, aniž by byl člověk expertem na strojové učení. Implementace vyžaduje de facto pouze několik řádků kódu. Na rozdíl od cookies apod. se přitom z tohoto sledování není jak odhlásit.
Autoři výzkumů tvrdí, že z pohybů myši lze se slušnou pravděpodobností odhadnout pohlaví i věk uživatele. Co se týče dalších konkrétních scénářů, vědci se zaměřili na tři. Z pohybů myši lze hned (po načtení stránky) poznat, zda uživatelé věnují pozornost reklamě. Dále z pohybů myši před opuštěním webu vyhledávače lze poznat, zda se člověk chystá kliknout na nějaký odkaz, nebo ho nabízené odkazy neuspokojily a stránku opustí (přes tlačítko zpět, oblíbené položky apod.) nebo zavře. Nejednoznačná byla identifikace frustrace, respektive nespokojenosti s obsahem stránky/výsledkem vyhledávání – ta se podle všeho odrazí především na pohybech myši „uprostřed“ času, který uživatel prohlížením webu tráví.
Komu vadí, co všechno o sobě pohyby myší prozradí, může využít speciálně vyvinutý plug-in do webového prohlížeče MouseFaker. Utilita funguje tak, že v reálném čase zkresluje souřadnice myši, a při její tvorbě byly využity poznatky z adversariálního strojového učení (tj. uměle připravené vstupy, jejichž cílem je zmást model, souvisí mj. i s teorií her). Autoři výzkumu např. uvádějí, že výše uvedené informace o vztahu k reklamě nebo výsledkům vyhledávání lze získat už sledováním 2–3 sekund. Mohl by třeba časem vzniknout nějaký standard, který by webu umožňoval takové, ale ne delší sledování, z něhož by se nic dalšího citlivého o uživateli odvodit nedalo. Pokud se omezíme na krátké sledování, může to také zrychlit trénování a nasazování modelů strojového učení, uvádějí spoluautoři příslušných studií Luis Leiva (University of Luxembourg) a Ioannis Aparakis (Telefonica Research).
Luis A. Leiva et al, My Mouse, My Rules, Proceedings of the 2021 Conference on Human Information Interaction and Retrieval (2021). DOI: 10.1145/3406522.3446011
When Choice Happens: A Systematic Examination of Mouse Movement Length for Decision Making in Web Search, Proceedings of the International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), DOI: 10.1145/3404835.3463055
Zdroj: University of Luxembourg / TechXplore.com
