精准广告屡见不鲜 收集或者“偷听”如何平衡?

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也能看到相似或相关的商品广告精准广告带来生活便利的同时,人们也对广告产生疑虑,为何推荐广告如此精准,APP是否存在偷听数字产业的发展和大数据技术的广泛应用,离不开对数据的合法性?在大数据时代,互联网平台会利用积累的用户数据,通过匿名加密等技术措施,以及全生命周期的合规流程,对相关数据进行分类打标签,广告主在网络平台选择想要投放的客户群体,通常包括性别,年龄。
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用户标签等精准广告推荐由此而来,大数据分析提高了人们的生活和工作效率,个性化广告带来很多便利,但值得注意的是,不同用户的隐私接受程度不同,也导致不同用户的认知心理偏差,有些用户对越来越精准的广告也产生了一些。别担忧,今年9月APP专项治理工作组发布的APP安全意识公众调查问卷报告显示,针对APP的精准推送广告行为,逾六成受访者认为可以接受。其中有43.3%的受访者认为看情况,如果刚好满足。

需求未尝不可,但不希望太频繁,有23%的受访者表示希望APP更懂,我推荐越精准越好,32.9%受访者表示反感,感觉被偷听,人们对精准广告的担忧可见一斑,听说很容易引发一些。用户的共鸣,这与互联网的特点也有观点,移动互联网上人们的浏览网络的习惯都发生在手机上,手机带有摄像头,传感器,麦克风等功能,精准广告触达用户就很容易被误认为偷听,其实精准化推荐源于大数据和精准算法。

也有观点认为关闭精准广告就是没有广告推荐,关闭精准广告服务,并不会减少总体接收到的广告数量,只不过收到的广告更多是不相关广告,没有精准化广告,市面上将会出现大量不同领域推广的广告,甚至是垃圾广告。这些广告无疑是一种无效信息,对用户也是一种骚扰,精准广告在提高广告效率,商业效率降低产业链成本发挥着不可替代的作用,但同时也要顾及一些用户对隐私问题的担忧,除了效率,互联网平台还需要更加了解消费者。

给予用户更多自主选择权,缓解用户的担忧,消解人们对精准广告的误解和担忧需要多管齐下,首先技术的问题还需要技术来解答,对于数据领域存在的潜在风险,通常有两种解决方案,隐私。和联邦学习,其中隐私可以最大化,个性化系统准确率的同时最小化隐私泄露风险,而联邦学习是业界公认的技术方案,数据拥有方无需将数据汇集到一起,就可精准广告屡见不鲜 收集或者“偷听”如何平衡?以联合完成建模的机器学习技术。

不同平台间的数据不需要经过交互,即可在合法合规的前提下开展数据合作,这也大大减小数据泄露的风险,数据应用还需要更多人文关怀和有温度的产品设计,互联网行业有一个理念叫privacy by design。在产品设计中融入隐私,保护个人信息和用户隐私备受关注的当下,互联网从业者应当不断增强数据收集使用和融合等环节的透明度,同时给予用户更多修正权和选择权,比如 提供了允许朋友查看朋友圈。

范围的设计包括全部最近半年,最近一个月,最近三天的最后消除,人们对精准广告偷听的误解还需要专业声音引导,精准广告是一种高效的个性化的广告服务,社会公众对于精准广告的认知需要更多更深入的认识和理解。这样我们才能看到一个数字广告产业发展和个人信息保护相辅相成的格局。作者为互联网资深从业者王志远以上就是本期节目的全部内容,更多财经深度分析,欢迎搜索订阅听财经,我们下期节目见。

作者: 焦点

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