Sa recherche, publiée le 29 janvier dans Science , consiste en l’analyse d’informations de transactions provenant de plus d’un million de personnes non identifiées dans plusieurs pays. Plus précisément, des «métadonnées», c’est-à-dire des informations sur les activités d’une personne, mais sans noms ni adresses.
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L’équipe d’Yves-Alexandre de Montjoye, du Massachusetts of Technology, affirme être parvenue à identifier 90% des individus, à partir de quatre types de données de transactions, dont la date et le lieu de l’achat. Les plus faciles à identifier: les acheteurs compulsifs, parce que plus souvent on achète, plus vite se dégagent des tendances. Il y a deux ans, le chercheur avait déjà démontré qu’il était possible d’arriver à un résultat similaire avec les données de téléphonie cellulaire.
