Il termine self-disclosure (auto-rivelazione) si riferisce al processo attraverso cui una persona condivide informazioni personali su di sé. L’auto-rivelazione è una componente fondamentale delle relazioni umane: raccontare qualcosa di personale aiuta a costruire fiducia, rafforzare i legami e mantenere le relazioni sociali.
Con il passaggio dall’offline all’online – e in particolare con l’ascesa dei social media – la natura della self-disclosure è però cambiata in modo significativo.
Diversi studi1 hanno mostrato che, complice la percezione di distanza e anonimato, le persone tendono a rivelare più informazioni personali online rispetto alle interazioni faccia a faccia. Inoltre, la self-disclosure digitale avviene in molte forme: condivisione di foto, luoghi visitati, opinioni, stati relazionali, emozioni, ma anche informazioni molto sensibili come dati sulla salute o sulla situazione economica.
Questa combinazione – maggiore quantità di informazioni e maggiore varietà di dati condivisi – ha aumentato in modo rilevante la vulnerabilità delle persone rispetto a rischi come il furto d’identità, la profilazione e l’utilizzo dei dati per fini fraudolenti.
Le forme di self-disclosure online
Nel contesto digitale possiamo distinguere tre principali forme di self-disclosure.
La self-disclosure attiva avviene quando una persona condivide volontariamente contenuti che rivelano informazioni personali: post, commenti, storie, immagini, check-in, ma anche la partecipazione a quiz, sondaggi o discussioni online.
Accanto a questa esiste una self-disclosure passiva, che si verifica quando l’utente consente – spesso in modo implicito – alla raccolta e all’elaborazione dei propri dati comportamentali da parte di piattaforme digitali, applicazioni, siti di informazione, chatbot e altri servizi online. In questo caso, le informazioni non vengono comunicate direttamente, ma inferite a partire dal comportamento dell’utente.
Infine, troviamo la self-disclosure involontaria, che riguarda la rivelazione non intenzionale di informazioni personali a seguito di inganni (come phishing o social engineering), violazioni di sicurezza o attacchi informatici a dispositivi e servizi digitali.
Sfruttamento dei dati personali
Uno degli aspetti più critici della self-disclosure attiva, soprattutto sui social media, è che i dati condivisi possono essere raccolti e analizzati attraverso tecniche di AI data mining.
Queste informazioni vengono elaborate tramite sistemi di intelligenza artificiale per finalità di analisi, previsione e supporto decisionale. Per i cybercriminali, ciò significa poter selezionare i bersagli in modo più rapido e accurato, valutando anche la probabilità che una persona possa effettivamente diventare vittima.
Attraverso la combinazione di AI scraping e AI analysis, è possibile costruire profili psicologici basati su modelli di personalità, utilizzabili per individuare soggetti più vulnerabili a specifiche tipologie di truffa. In particolare, questi profili vengono sfruttati nelle attività di social engineering per personalizzare le interazioni e instaurare un rapporto di fiducia.
Nelle truffe a lungo termine, l’aggiornamento continuo dei dati consente inoltre di individuare il momento più opportuno per la concretizzazione del raggiro, in base alle vulnerabilità della vittima in tempo reale.
Un ulteriore rischio legato alla self-disclosure attiva è il furto d’identità. Le informazioni raccolte possono essere utilizzate per impersonificare una persona reale, anche attraverso la creazione di deepfake, e colpire altre vittime facendo leva su relazioni di fiducia già esistenti.
Self-disclosure passiva e involontaria
La self-disclosure passiva, quando l’utente accetta che le piattaforme condividano informazioni con terze parti, consente una selezione dei bersagli sempre più efficace, in particolare per truffe che utilizzano pubblicità mirata o contenuti sponsorizzati sui social media.
Anche i feedback forniti a chatbot e servizi basati su modelli linguistici contribuiscono all’addestramento e al miglioramento dei sistemi di intelligenza artificiale, che diventano progressivamente più efficaci sia per usi legittimi sia per utilizzi illeciti.
I dati ottenuti tramite self-disclosure involontaria possono invece essere utilizzati direttamente per attività criminali come account takeover, furto d’identità e frodi informatiche. Oggi, come evidenziato da diversi report europei, i dati personali non rappresentano più soltanto un obiettivo o uno strumento, ma sono diventati una vera e propria merce, scambiata e riutilizzata all’interno dell’economia criminale digitale.
Uno sguardo oltre
Comprendere come e perché condividiamo informazioni personali online è fondamentale per capire molte dinamiche del cybercrime contemporaneo. Anche quando le persone dichiarano di tenere alla privacy, il loro comportamento digitale segue spesso logiche diverse. Questo apparente contrasto verrà approfondito in un articolo dedicato al Paradosso della Privacy.
Per approfondire
Se vuoi andare un po’ più a fondo su alcuni dei temi citati:
Self-disclosure e consapevolezza della privacy digitale
Uno studio su come gli studenti universitari percepiscono e gestiscono la condivisione delle informazioni personali online.
👉 https://dx.doi.org/10.47772/IJRISS.2024.8100255
Self-disclosure e social media
Perché condividiamo così tanto online e quali meccanismi psicologici guidano questo comportamento.
👉 https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2019.08.019
Personalità e vittimizzazione nel cybercrime
Come alcuni tratti di personalità possono influenzare il rischio di diventare vittima di reati informatici.
👉 https://doi.org/10.1089/cyber.2017.0028
I dati personali come merce nel cybercrime
Un report Europol su come i dati rubati vengono scambiati e riutilizzati nell’economia criminale digitale.
👉 https://www.europol.europa.eu/publication-events/main-reports/steal-deal-and-repeat-how-cybercriminals-trade-and-exploit-your-data
Cos’è il credential stuffing
Un attacco automatizzato che utilizza credenziali rubate per ottenere l’accesso agli account delle vittime.
👉 https://www.fortinet.com/resources/cyberglossary/credential-stuffing
- M. Luo e J. T. Hancock, Self-disclosure and social media: Motivations, mechanisms and psychological well-being, in Current Opinion in Psychology, vol. 31, 2020, pp. 110–115, https://doi.org/10.101/10.1016/j.copsyc.2019.08.019 ↩︎