La raccolta di dati a scopo di profilazione è ormai una realtà con la quale bisogna fare i conti: sono moltissime le aziende che, grazie alle informazioni ricavate dai dispositivi che adoperiamo ogni giorno, sono in grado di farsi un'idea piuttosto precisa delle nostre abitudini e dei nostri gusti.

A rassicurare gli utenti sull'utilizzo di quei dati c'è sempre la stessa indicazione: quando le informazioni vengono condivise con terze parti tutti i dettagli che permetterebbero di identificare precisamente un singolo utente vengono eliminati, tramite la cosiddetta procedura di "anonimizzazione".

Il guaio è che invertire il processo è ormai diventato quasi banale. Un recente studio dell'Imperial College di Londra ha dimostrato come ricostruire le identità anonimizzate sia tutto sommato un'operazione semplice.

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Usando 210 dataset, con informazioni relative a circa 11 milioni di cittadini statunitensi, e applicando un modello di apprendimento automatico da essi stessi realizzato, i ricercatori hanno ri-identificato il 99,98% delle persone.

«Usando il nostro modello, abbiamo scoperto che il 99,98% degli americani può essere correttamente ri-identificato in qualsiasi dataset usando 15 attributi demografici. I risultati suggeriscono che anche i dataset pesantemente anonimizzati non soddisfano i moderni standard di anonimato indicati dal GDPR».

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I ricercatori sottolineano come il punto centrale dello studio non sia tanto rivelare che è possibile ricostruire le identità digitali manomesse per garantire l'anonimato, quanto piuttosto che farlo è tutt'altro che impossibile.

Di qui, la necessità per chi gestisce i dati di ripensare il modo in cui questi sono trattati e per chi invece quei dati fornisce di pensarci bene prima di rivelare le proprie informazioni.