Facebook如何在加密时代定位广告

扎克伯格承诺保护隐私,但专家警告可以挖掘元数据来构建行为概况

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插图:succodesign / Getty Images

由汉娜墨菲

马克·扎克伯格认为社交网络的未来在于私人消息传递。

他的信念非常强大,他计划将Facebook,WhatsApp和Instagram的消息服务合并到一个加密系统中,这意味着只有发送和接收消息的人才能查看它们。

但Facebook创始人尚未说明这个世界上最大的社交媒体网络如何在去年第四季度创造了169亿美元的收入 - 主要来自其新闻广告上的广告 - 将从如此激进的大修中赚钱。

专家说,有一个明显的解决方案:元数据,即使内容被加密,也可以查看大量的消息上下文。

尽管扎克伯格已经将改组视为隐私的一个转折点,但Facebook仍然可以挖掘和分析用户的消息元数据,以帮助建立有针对性的广告的详细资料,此举可能会让隐私活动家甚至监管机构感到烦恼。

萨里大学的加密专家兼教授艾伦伍德沃德说:"通过抽象出来,看看谁在与谁,多长时间以及何时进行交谈......你可以很快地建立一个非常统计的人物图片。"

"在许多方面,这是你在那些信息中所说的比信息本身更重要的背景,"他补充道。

Facebook面临越来越大的压力,要求用户在剑桥Analytica丑闻之后更清晰地控制信息的处理方式,以及允许设备制造商通过特殊交易访问用户个人数据的报道。

本月早些时候,扎克伯格先生宣布了整合三种消息服务并引入端到端加密的戏剧性计划,从而回应了这些担忧。目前,只有WhatsApp会对用户的邮件进行加密。

但这位首席执行官没有概述该集团围绕元数据的政策,这一点在2013年爱德华·斯诺登(Edward Snowden)泄漏事件后首次成为人们关注的焦点,即国家安全局大规模收集了美国公民的电话元数据。

Facebook拒绝提供其目前收集的消息元数据的精确细节,但表示它主要用于根据用户使用Messenger的频率,以及监控滥用和垃圾邮件来对人们进行排名。该公司还表示,虽然扎克伯格先生已经建议限制元数据的存储时间,但现在评论三个应用集成时会收集多少或多少元数据还为时过早。 Facebook希望明年推出合并平台。

尽管如此,专家认为,如果用户的习惯更多地转向围墙消息传递,Facebook可能会收集这些"有关数据的数据"。

根据美国公民自由联盟的高级技术研究员和Apple的前加密专家Jon Callas的说法,该信息可能包括共享链接的主机网站,以及用户之间共享的图片或文件名。他说,元数据还可以帮助对照片中的内容进行分类 - 例如,狗或房子 - 没有第三方查看照片本身。

"可能会有大量的侵入式扫描,而只有元数据,"他补充道。

研究表明,通过分析这些交流模式,可以对人们的个人生活做出相对准确的预测,例如年龄,性别,性取向或性格特征。

先进的机器学习技术,算法从大型数据集中学习并随着时间的推移而改进,可以提供进一步的见解。伦敦大学学院的一项2018年研究人员分析了10,000名Twitter用户的元数据,发现它可以将这些信息与他们的身份相匹配,准确率约为96.7%。

在Facebook的情况下,该平台还可以将消息传递元数据与其保存在用户上的其他个人信息(例如他们喜欢并在其新闻馈送中共享的内容)组合,以便构建个人及其朋友的行为简档。

伍德沃德表示:"将统计分析应用于与Facebook收集的其他数据的消息中的元数据,可以对您感兴趣的内容进行各种推断,并预测您可能感兴趣的内容。"

Facebook发言人表示,该公司目前不会将元数据上的机器学习用于定向广告。

一种方法称为生活模式分析,其中包括位置的数据用于了解用户随时间的习惯。使用此功能,像Facebook这样的平台可以轻松地推断出用户家庭和工作的位置。

根据其合乎逻辑的结论,该平台可以确定用户通常每天在某个时间从火车站走到他们的办公室 - 允许他们为该用户提供特定咖啡店的广告,该广告在某个半径范围内。例如,在那段时间内的旅程。

另一种称为链接分析的方法是评估一个人的连接网络,以确定谁在影响谁和他们可能拥有的共同点。

奥本大学高级研究员Kalev Leetaru说:"如果你经常与某人交谈,它可以假设它对他们有很多行为指标,可能适用于你。"

批评者警告元数据可能成为隐私的下一个战场,特别是在Facebook的情况下。

"当谈到大规模,非常丰富的数据集和这些数据集的隐私时,我们需要考虑特定信息是否敏感,并考虑这些数据可以揭示的关于此人的信息。或者将来使用机器学习算法时,"伦敦帝国理工学院计算系助理教授Yves-Alexandre de Montjoye说。

卡拉斯先生说:"我希望扎克伯格能够用非常具体的方式说出他们将要做什么。[否则]我担心他们会像故事中的精灵那样给你的愿望而不是你喜欢的方式"。

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