把照片上传到网络上始终有许多疑虑，无论有没有加密，包括你的隐私与肖像权都有泄漏的可能，即使私密照流出案例发生了无数次，但这种情形仍是屡试不爽，相关的资安问题也是现代人所必须注意的。
不过现在，从网络上照片“人肉”已经不稀奇，它还可以预测你将来要去哪里。这则在英国“皇家学会科学期刊”（Royal Society Open Science）上公布的研究成果显示，云端大数据已经可以从使用者上传的照片预测他将来会造访的地点。
这些研究员使用的方法是，搜集使用者在英国上传到 flickr 的照片，一共有 16,000 使用者与 800 万张照片，透过这些照片已知的时间地点，资讯归纳出这名使用者前往下一地点的可能性。
举例来说，研究人员发现一个在伦敦拍照的人，下一站很有可能会去爱丁堡。
听起来好像有些不可思议？换成台湾的例子应该比较容易理解：就如一名陆客去了台北 101 之后，接下来最有可能去的景点是中正纪念堂；好比一名文青去台南旅游，造访海安路之后最有可能去神农街；又如一个阿宅乡民去高雄玩，很有可能会去丹丹汉堡朝圣，然后再去看一下高捷少女；或者一名反课纲的学生，在去了教育部之后，很有可能会路过一下凯达格兰大道。
▲ 研究员列出了 flickr 照片数据库中照片地点的关联性，并以粗细线段连接。其中伦敦到爱丁堡的关联性最大。
听起来也不难理解，我们在网络上可以看到很多人分享所谓的“桃园一日游”、“高雄两日游”、或是“北台湾三日游”的懒人包，大家都会归纳出一些在附近的景点，以及该怎么走流程最顺利。参考的人越多，自然动线也就越类似。
当然，这项技术也可用在其他用途，例如商业广告。数据库可以依据使用者上传的照片地点来分辨是否属于目标客户，然后在相簿平台上即时更新，甚至可以提供目标顾客临近的商店或是景点。
▲ 将来从打卡照片预测游客的下一个造访的景点将不再是难事。
相对来说，flickr 的照片拍摄地点是公开可存取的，但 facebook 则仍保有一点隐私，虽然这项技术被用在网络跟踪的机会并不大，真的要在网络上追踪你的人有更多更精确的办法，不过这也值得我们思考，对于着重网络隐私的人们是不是有更好的保密方式？
- Modelling human mobility patterns using photographic data shared online
（本文由 T客邦 授权转载；首图来源：Flickr/Alan Light CC BY 2.0）
