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Facebook: les utilisateurs de «nanotargeting» basés uniquement sur leurs intérêts perçus
Facebook: les utilisateurs de «nanotargeting» basés uniquement sur leurs intérêts perçus
11 avril 2025
JamesWilliams
37
Imaginez pouvoir cibler une seule personne sur 1,5 milliard d'utilisateurs de Facebook avec une campagne publicitaire, et le faire sans compter sur des informations personnelles comme les adresses e-mail ou les numéros de téléphone. C'est exactement ce que les chercheurs ont réussi à faire, en utilisant uniquement les intérêts de l'utilisateur, qui sont déterminés par leurs interactions sur la plate-forme. C'est un développement fascinant mais quelque peu troublant dans le monde de la publicité numérique.
Ces intérêts, que les utilisateurs ne peuvent pas contrôler pleinement, sont reconstitués à partir de ce que vous «aimez», le contenu avec lequel vous vous engagez et vos habitudes de navigation. La torsion? Vous n'avez pas besoin de mentionner explicitement vos intérêts n'importe où sur votre profil pour que cela fonctionne. Cela signifie que vous pourriez être la seule cible d'une campagne publicitaire sans même réaliser comment cela s'est produit, malgré toutes les mesures de confidentialité que vous pourriez prendre.
De plus, ce «nanotargeting» n'est pas seulement possible; C'est abordable, et parfois même gratuit. Facebook pourrait ne pas facturer des campagnes qui n'atteignent qu'une seule personne, ce qui rend cette tactique étonnamment rentable pour les annonceurs.
Taux d'intérêt élevés
Les chercheurs derrière cette étude ont testé leur théorie sur eux-mêmes, créant une campagne conçue pour les cibler à partir d'un pool de 1,5 milliard d'utilisateurs. Ils ont utilisé un mélange d'intérêts sélectionnés au hasard, et les annonces ont frappé leur marque lorsque de plus de ces intérêts correspondaient. Leurs résultats suggèrent qu'avec les quatre intérêts les plus rares d'un utilisateur, vous pouvez les identifier avec une précision de 90%. Si vous optez avec 22 intérêts choisis au hasard, vous regardez toujours 90% de chances de frapper la bonne personne.
Cette méthode d'empilement des individus avec des données soi-disant anonymes n'est que le début, préviennent les chercheurs. Il pourrait annuler une grande partie du travail effectué pour protéger la vie privée après des scandales comme Cambridge Analytica.
L'étude, intitulée Unique sur Facebook: formulation et preuves de (Nano) ciblant les utilisateurs individuels avec des données non-PII , a été un effort conjoint des chercheurs de l'Universidad Carlos III de Madrid, GTD System & Software Engineering et Graz University of Technology en Autriche.
Méthodologie
La recherche a utilisé des données collectées en janvier 2017. Depuis lors, Facebook a augmenté la taille minimale d'audience des campagnes publicitaires de 20 à 1000 utilisateurs. Cependant, ce changement n'empêche pas de cibler les petits groupes; Il cache simplement la taille réelle du public des annonceurs. Les chercheurs soulignent que cette limite peut être travaillée, et ils ont montré qu'il est possible de cibler encore des groupes plus petits.
L'ensemble de données a été rassemblé auprès de 2 390 bénévoles qui ont utilisé l'extension du navigateur FDVT avant janvier 2017. Cet outil donne aux utilisateurs une estimation en temps réel de la quantité de revenus que génère que leur navigation génère pour Facebook, en fonction des données qu'ils acceptent de partager avec les chercheurs.
De cela, les chercheurs ont recueilli 1,5 million de points de données et identifié 99 000 intérêts uniques, les participants ayant une médiane de 426 intérêts. Ils ont ensuite élaboré une formule pour déterminer le nombre minimum d'intérêts nécessaires à la nanot ciblage, constatant que seulement quatre intérêts «marginaux» peuvent faire l'affaire, avec une précision augmentant à mesure que les intérêts sont plus précis.
En ce qui concerne les «intérêts aléatoires», ils ont calculé que 12, 18, 22 et 27 intérêts vous donnent respectivement 50%, 80%, 90% et 95% de chances de cibler un utilisateur unique.
L'extension du navigateur FDVT fournie par les chercheurs donne à l'utilisateur Facebook connecté un flux d'informations sur les aspects de confidentialité et la rentabilité (pour Facebook) des activités de navigation de l'utilisateur. Source: YouTube
Test de nanot-ciblage
Les auteurs ont mis en place des campagnes publicitaires qui se ciblant en utilisant des ensembles d'intérêts aléatoires fournis par le système publicitaire de Facebook. Ils ont choisi cette approche pour démontrer l'applicabilité générale de leurs résultats, plutôt que de se concentrer sur des intérêts très spécifiques.
Résultats du modèle des chercheurs, calculant le nombre d'intérêts nécessaires pour individualiser un utilisateur sous diverses contraintes. Source: Arxiv
Sur 21 campagnes se déroulent, neuf avec succès nanot ciblé le destinataire prévu, les taux de réussite s'améliorant à mesure que davantage d'intérêts ont été utilisés. Le coût? Étonnamment faible à seulement 0,12 € dans toutes les campagnes réussies, et dans trois cas, Facebook n'a rien facturé du tout pour les publicités qui n'ont atteint qu'une seule personne.
Dans le coin inférieur droit, le nombre d'intérêts alimentant l'annonce est affiché dans l'interface FDVT.
Résultats de l'expérience de nanot-ciblage pour les trois auteurs contributifs de l'article, qui ont tous reçu exclusivement au moins deux publicités nanot ciblées. Plusieurs impressions pour une nanot ciblage réussie sont le résultat de l'annonce à plusieurs reprises à la cible à travers les impressions de page, et non une indication que quelqu'un d'autre a vu l'annonce.
Pliant les «protections» de Facebook
Facebook a en place des règles pour empêcher le ciblage des utilisateurs individuels directement, comme les tailles de liste minimale pour les campagnes. Mais ceux-ci peuvent être facilement contournés. Par exemple, un PDG l'a utilisé autrefois pour cibler un seul employé potentiel en l'incluant dans une liste de 30 personnes, répondant intelligemment aux critères de la plate-forme.
Les chercheurs soutiennent qu'en dépit des mises à jour de ces politiques, l'application est inégale. Ils notent que même si Facebook a augmenté la taille minimale du public à 20, leurs recherches montrent que cette limite n'est pas toujours appliquée.
Fausses impressions
Au-delà des problèmes de confidentialité, Nanotargeting remet en question l'idée que la publicité est une expérience partagée. Il a été utilisé de manière trompeuse, comme lorsque la campagne du politicien du travail britannique Jeremy Corbyn s'adressait uniquement à lui et à quelques autres, à l'insu du grand public.
Les chercheurs avertissent que la nanot-ciblage pourrait être utilisée pour manipuler les individus, créer de fausses perceptions, ou même à des fins plus sinistres comme le chantage. Ils soulignent que leur travail ne fait que gratter la surface de la façon dont les données non-PII peuvent être utilisées pour un tel ciblage, faisant allusion au potentiel de tactiques encore plus invasives en utilisant des données démographiques supplémentaires.
FDVT: outil d'évaluation des données pour les utilisateurs de Facebook
Regardez cette vidéo sur YouTube
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commentaires (25)
0/200
![AlbertHernández]()
AlbertHernández
11 avril 2025 12:18:55 UTC
The idea of nanotargeting on Facebook based solely on interests is kinda creepy but also super cool. It's like they know me too well without even knowing me. But hey, if it means seeing ads I actually care about, I'm in!
0
![KevinAnderson]()
KevinAnderson
11 avril 2025 12:18:55 UTC
フェイスブックでの関心に基づくナノターゲティングはちょっと気味悪いけど、すごくクールでもあります。まるで私のことをよく知っているかのようですが、実際には知らないんですよね。それでも、私が本当に気になる広告を見ることができれば、賛成です！
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![OwenLewis]()
OwenLewis
11 avril 2025 12:18:55 UTC
A ideia de nanotargeting no Facebook baseado apenas em interesses é meio assustadora, mas também muito legal. É como se eles me conhecessem muito bem sem realmente me conhecerem. Mas, se isso significa ver anúncios que realmente me interessam, eu estou dentro!
0
![PaulHill]()
PaulHill
11 avril 2025 12:18:55 UTC
La idea de nanotargeting en Facebook basado únicamente en intereses es un poco espeluznante pero también súper genial. Es como si me conocieran demasiado bien sin conocerme realmente. Pero oye, si eso significa ver anuncios que realmente me importan, ¡estoy dentro!
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![JohnGarcia]()
JohnGarcia
11 avril 2025 12:18:55 UTC
Die Idee des Nanotargetings auf Facebook basierend nur auf Interessen ist irgendwie gruselig, aber auch super cool. Es ist, als ob sie mich zu gut kennen, ohne mich wirklich zu kennen. Aber hey, wenn das bedeutet, dass ich Anzeigen sehe, die mich wirklich interessieren, bin ich dabei!
0
![WalterRodriguez]()
WalterRodriguez
11 avril 2025 14:31:00 UTC
The idea of 'nanotargeting' on Facebook is kinda creepy, but also kinda cool. It's wild that they can zero in on one person out of billions just based on interests. Makes me wonder what else they can do with that kind of tech. Still, feels a bit too invasive for my taste.
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11 avril 2025
JamesWilliams
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Imaginez pouvoir cibler une seule personne sur 1,5 milliard d'utilisateurs de Facebook avec une campagne publicitaire, et le faire sans compter sur des informations personnelles comme les adresses e-mail ou les numéros de téléphone. C'est exactement ce que les chercheurs ont réussi à faire, en utilisant uniquement les intérêts de l'utilisateur, qui sont déterminés par leurs interactions sur la plate-forme. C'est un développement fascinant mais quelque peu troublant dans le monde de la publicité numérique.
Ces intérêts, que les utilisateurs ne peuvent pas contrôler pleinement, sont reconstitués à partir de ce que vous «aimez», le contenu avec lequel vous vous engagez et vos habitudes de navigation. La torsion? Vous n'avez pas besoin de mentionner explicitement vos intérêts n'importe où sur votre profil pour que cela fonctionne. Cela signifie que vous pourriez être la seule cible d'une campagne publicitaire sans même réaliser comment cela s'est produit, malgré toutes les mesures de confidentialité que vous pourriez prendre.
De plus, ce «nanotargeting» n'est pas seulement possible; C'est abordable, et parfois même gratuit. Facebook pourrait ne pas facturer des campagnes qui n'atteignent qu'une seule personne, ce qui rend cette tactique étonnamment rentable pour les annonceurs.
Taux d'intérêt élevés
Les chercheurs derrière cette étude ont testé leur théorie sur eux-mêmes, créant une campagne conçue pour les cibler à partir d'un pool de 1,5 milliard d'utilisateurs. Ils ont utilisé un mélange d'intérêts sélectionnés au hasard, et les annonces ont frappé leur marque lorsque de plus de ces intérêts correspondaient. Leurs résultats suggèrent qu'avec les quatre intérêts les plus rares d'un utilisateur, vous pouvez les identifier avec une précision de 90%. Si vous optez avec 22 intérêts choisis au hasard, vous regardez toujours 90% de chances de frapper la bonne personne.
Cette méthode d'empilement des individus avec des données soi-disant anonymes n'est que le début, préviennent les chercheurs. Il pourrait annuler une grande partie du travail effectué pour protéger la vie privée après des scandales comme Cambridge Analytica.
L'étude, intitulée Unique sur Facebook: formulation et preuves de (Nano) ciblant les utilisateurs individuels avec des données non-PII , a été un effort conjoint des chercheurs de l'Universidad Carlos III de Madrid, GTD System & Software Engineering et Graz University of Technology en Autriche.
Méthodologie
La recherche a utilisé des données collectées en janvier 2017. Depuis lors, Facebook a augmenté la taille minimale d'audience des campagnes publicitaires de 20 à 1000 utilisateurs. Cependant, ce changement n'empêche pas de cibler les petits groupes; Il cache simplement la taille réelle du public des annonceurs. Les chercheurs soulignent que cette limite peut être travaillée, et ils ont montré qu'il est possible de cibler encore des groupes plus petits.
L'ensemble de données a été rassemblé auprès de 2 390 bénévoles qui ont utilisé l'extension du navigateur FDVT avant janvier 2017. Cet outil donne aux utilisateurs une estimation en temps réel de la quantité de revenus que génère que leur navigation génère pour Facebook, en fonction des données qu'ils acceptent de partager avec les chercheurs.
De cela, les chercheurs ont recueilli 1,5 million de points de données et identifié 99 000 intérêts uniques, les participants ayant une médiane de 426 intérêts. Ils ont ensuite élaboré une formule pour déterminer le nombre minimum d'intérêts nécessaires à la nanot ciblage, constatant que seulement quatre intérêts «marginaux» peuvent faire l'affaire, avec une précision augmentant à mesure que les intérêts sont plus précis.
En ce qui concerne les «intérêts aléatoires», ils ont calculé que 12, 18, 22 et 27 intérêts vous donnent respectivement 50%, 80%, 90% et 95% de chances de cibler un utilisateur unique.
L'extension du navigateur FDVT fournie par les chercheurs donne à l'utilisateur Facebook connecté un flux d'informations sur les aspects de confidentialité et la rentabilité (pour Facebook) des activités de navigation de l'utilisateur. Source: YouTube
Test de nanot-ciblage
Les auteurs ont mis en place des campagnes publicitaires qui se ciblant en utilisant des ensembles d'intérêts aléatoires fournis par le système publicitaire de Facebook. Ils ont choisi cette approche pour démontrer l'applicabilité générale de leurs résultats, plutôt que de se concentrer sur des intérêts très spécifiques.
Résultats du modèle des chercheurs, calculant le nombre d'intérêts nécessaires pour individualiser un utilisateur sous diverses contraintes. Source: Arxiv
Sur 21 campagnes se déroulent, neuf avec succès nanot ciblé le destinataire prévu, les taux de réussite s'améliorant à mesure que davantage d'intérêts ont été utilisés. Le coût? Étonnamment faible à seulement 0,12 € dans toutes les campagnes réussies, et dans trois cas, Facebook n'a rien facturé du tout pour les publicités qui n'ont atteint qu'une seule personne.
Dans le coin inférieur droit, le nombre d'intérêts alimentant l'annonce est affiché dans l'interface FDVT.
Résultats de l'expérience de nanot-ciblage pour les trois auteurs contributifs de l'article, qui ont tous reçu exclusivement au moins deux publicités nanot ciblées. Plusieurs impressions pour une nanot ciblage réussie sont le résultat de l'annonce à plusieurs reprises à la cible à travers les impressions de page, et non une indication que quelqu'un d'autre a vu l'annonce.
Pliant les «protections» de Facebook
Facebook a en place des règles pour empêcher le ciblage des utilisateurs individuels directement, comme les tailles de liste minimale pour les campagnes. Mais ceux-ci peuvent être facilement contournés. Par exemple, un PDG l'a utilisé autrefois pour cibler un seul employé potentiel en l'incluant dans une liste de 30 personnes, répondant intelligemment aux critères de la plate-forme.
Les chercheurs soutiennent qu'en dépit des mises à jour de ces politiques, l'application est inégale. Ils notent que même si Facebook a augmenté la taille minimale du public à 20, leurs recherches montrent que cette limite n'est pas toujours appliquée.
Fausses impressions
Au-delà des problèmes de confidentialité, Nanotargeting remet en question l'idée que la publicité est une expérience partagée. Il a été utilisé de manière trompeuse, comme lorsque la campagne du politicien du travail britannique Jeremy Corbyn s'adressait uniquement à lui et à quelques autres, à l'insu du grand public.
Les chercheurs avertissent que la nanot-ciblage pourrait être utilisée pour manipuler les individus, créer de fausses perceptions, ou même à des fins plus sinistres comme le chantage. Ils soulignent que leur travail ne fait que gratter la surface de la façon dont les données non-PII peuvent être utilisées pour un tel ciblage, faisant allusion au potentiel de tactiques encore plus invasives en utilisant des données démographiques supplémentaires.
FDVT: outil d'évaluation des données pour les utilisateurs de Facebook
Regardez cette vidéo sur YouTube
我們如何使用AI來幫助城市應對極端熱量
看起來2024年可能會打破迄今為止最熱的一年的記錄，超過了2023年。這種趨勢對生活在城市熱島的人們來說尤為艱難，這些景點是在混凝土和瀝青浸泡太陽射線，然後散發出熱量的城市中的那些景點。這些區域可以溫暖
DeepSeek的AIS發現了真正的人類慾望
DeepSeek在AI獎勵模型中的突破性：加強AI推理和響應中國AI初創公司DeepSeek與Tsinghua University合作，在AI研究中取得了重要的里程碑。他們對AI獎勵模型的創新方法有望徹底改變AI系統的學習方式
11 avril 2025 12:18:55 UTC
The idea of nanotargeting on Facebook based solely on interests is kinda creepy but also super cool. It's like they know me too well without even knowing me. But hey, if it means seeing ads I actually care about, I'm in!
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11 avril 2025 12:18:55 UTC
フェイスブックでの関心に基づくナノターゲティングはちょっと気味悪いけど、すごくクールでもあります。まるで私のことをよく知っているかのようですが、実際には知らないんですよね。それでも、私が本当に気になる広告を見ることができれば、賛成です！
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11 avril 2025 12:18:55 UTC
A ideia de nanotargeting no Facebook baseado apenas em interesses é meio assustadora, mas também muito legal. É como se eles me conhecessem muito bem sem realmente me conhecerem. Mas, se isso significa ver anúncios que realmente me interessam, eu estou dentro!
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11 avril 2025 12:18:55 UTC
La idea de nanotargeting en Facebook basado únicamente en intereses es un poco espeluznante pero también súper genial. Es como si me conocieran demasiado bien sin conocerme realmente. Pero oye, si eso significa ver anuncios que realmente me importan, ¡estoy dentro!
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11 avril 2025 12:18:55 UTC
Die Idee des Nanotargetings auf Facebook basierend nur auf Interessen ist irgendwie gruselig, aber auch super cool. Es ist, als ob sie mich zu gut kennen, ohne mich wirklich zu kennen. Aber hey, wenn das bedeutet, dass ich Anzeigen sehe, die mich wirklich interessieren, bin ich dabei!
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11 avril 2025 14:31:00 UTC
The idea of 'nanotargeting' on Facebook is kinda creepy, but also kinda cool. It's wild that they can zero in on one person out of billions just based on interests. Makes me wonder what else they can do with that kind of tech. Still, feels a bit too invasive for my taste.
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