Aunque Zuckerberg ha presentado la reorganización como un pivote hacia la privacidad, Facebook todavía podría minar y analizar los metadatos de mensajería de los usuarios para ayudar a construir detallados perfiles para el uso en publicidad dirigida, en una estrategia que pudiera irritar a los activistas de la privacidad e incluso a los reguladores.	Facebook ha enfrentado una creciente presión para que les proporcione a los usuarios más claridad y control sobre cómo se maneja su información tras el escándalo de Cambridge Analytica, así como del surgimiento de informes que señalaban que les había permitido a los fabricantes de dispositivos acceder a los datos personales de los usuarios a través de acuerdos especiales.	Pero no describió la política del grupo en torno a los metadatos, los cuales se convirtieron en foco de atención por vez primera en 2013 después de que surgiera, en las filtraciones de Edward Snowden, el hecho de que la Agencia de Seguridad Nacional recopilaba los metadatos de las llamadas telefónicas de ciudadanos estadounidenses en una escala masiva.	Según Jon Callas, investigador sénior de tecnología de la Unión Americana de Libertades Civiles y anteriormente un experto en cifrado de Apple, la información podría incluir el sitio web donde se encuentran los enlaces que se comparten y los nombres de imágenes o archivos si se comparten entre los usuarios. Los metadatos también pudieran ayudar a clasificar lo que había retratado en una foto sin que un tercero vea la foto en sí, explicó.	En el caso de Facebook, la plataforma también pudiera combinar los metadatos de mensajería con el resto de la información personal que posee sobre los usuarios, como lo que les gusta y lo que comparten en su fuente de noticias, para construir un perfil de comportamiento de un individuo y de sus amigos.	Un portavoz de Facebook dijo que la compañía actualmente no utiliza el aprendizaje automático en los metadatos para la publicidad dirigida. Uno de los métodos se conoce como “análisis de patrón de vida”, en el cual los datos que incluyen la ubicación se utilizan para comprender los hábitos de un usuario a lo largo del tiempo.	Llevada a su conclusión lógica, esa plataforma pudiera establecer que un usuario normalmente camina de una estación de tren a su oficina todos los días a una cierta hora, permitiéndole proporcionarle a ese usuario anuncios para una cafetería particular dentro de un cierto radio de ese recorrido durante ese período de tiempo, por ejemplo.