La riqueza de un país influye en los contenidos que se comparten y descargan por Internet

Los investigadores de la URV Jordi Duch, Roger GuimerÓ y Arnau GavaldÓ-Miralles han analizado casi 220.000 archivos al mes, es decir, el equivalente a decenas de "terabytes" de información.

Es la primera vez que se analizan una gran cantidad de datos sobre el comportamiento de los internautas a la hora de compartir archivos, y los resultados los publica hoy la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

El estudio ha detectado patrones de comportamiento predecibles entre los usuarios que comparten archivos a través del protocolo BitTorrent, de modo que el historial del usuario y la riqueza de su país tienen influencia en su elección de contenidos a descargar.

Los resultados demuestran que los usuarios son especialistas en un tipo de contenido, en lugar de generalistas, hasta el punto de que la mitad de las descargas de cada internauta eran de uno de sus dos tipos de contenidos preferidos.

Para GuimerÓ, "es una amenaza para la privacidad del usuario ya que su comportamiento se vuelve previsible" y en estos patrones de comportamiento se ha detectado que países con situaciones económicas similares descargan los mismos tipos de archivos.

Así, los que están peor económicamente tienden a compartir archivos más grandes, como películas en alta definición, y los países con un PIB más alto tienden a compartir archivos más pequeños, como música, y en opinión de Duch los motivos "son sociales, no técnicos".

GuimerÓ apostilla que "el PIB tiene más poder de predicción que la infraestructura o el acceso a las nuevas tecnologías".

Para el estudio se han utilizado datos de 10.000 usuarios de los últimos cinco años, aunque los investigadores tienen información de 1,4 millones de internautas, que han colaborado de forma voluntaria y anónima al permitir que se analizara la información de sus archivos compartidos.

Conocer estos datos puede ser útil para mejorar el protocolo de intercambio de archivos P2P y, según Arnau GavaldÓ-Miralles, "se podría aprovechar esta fragmentación de los usuarios para mejorar la eficiencia de los algoritmos de 'BitTorrent'".

El estudio también tiene utilidad a nivel social porque "si se quieren hacer leyes justas, lo primero es analizar el sistema y entender cómo funciona, y cómo lo utiliza la gente", señala Duch.

Es la primera vez que se analiza el comportamiento de los usuarios que comparten archivos en "BitTorrent" con una muestra tan representativa, ya que habitualmente esta actividad es privada.

Para conseguir este volumen de información, han utilizado una extensión llamada Ono (desarrollada en la Northwestern University) mediante la que se recoge la información de los usuarios, tras informarles de la actividad de investigación y que den su consentimiento.

Como contrapartida, Ono mejora el rendimiento de la aplicación y acelera las descargas.

El procedimiento de recogida de datos es anónimo, ya que la única información que se envía es el tamaño de los paquetes de los archivos, y no el archivo en sí.

El grupo trabaja ahora en utilizar la información obtenida para construir el modelo del comportamiento de los usuarios y predecirlo; es decir, intentarán ser capaces de anticipar las siguientes descargas de los internautas en función de la información de que disponen.

Por otra parte, quieren investigar cómo los factores externos (un cambio en la legislación o el cierre de la web de descargas Megaupload, entre otros) afectan al comportamiento de los usuarios.