फेसबुक: 'नैनोटारगेटिंग' उपयोगकर्ता पूरी तरह से अपने कथित हितों पर आधारित हैं
कल्पना करें कि आप 1.5 अरब फेसबुक उपयोगकर्ताओं में से केवल एक व्यक्ति को विज्ञापन अभियान के साथ लक्षित कर सकते हैं, और वह भी बिना व्यक्तिगत जानकारी जैसे ईमेल पते या फोन नंबर पर निर्भर किए। यही वह चीज है जो शोधकर्ताओं ने हासिल की है, केवल उपयोगकर्ता के हितों का उपयोग करके, जो उनके मंच पर इंटरैक्शन से निर्धारित होते हैं। यह डिजिटल विज्ञापन की दुनिया में एक आकर्षक लेकिन कुछ हद तक परेशान करने वाला विकास है।
ये हित, जिन पर उपयोगकर्ताओं का पूर्ण नियंत्रण नहीं होता, आपके द्वारा 'पसंद' की गई चीजों, आपके द्वारा संलग्न सामग्री और आपकी ब्राउजिंग आदतों से एकत्र किए जाते हैं। ट्विस्ट? इसके लिए आपको अपने प्रोफाइल पर कहीं भी अपने हितों का स्पष्ट रूप से उल्लेख करने की आवश्यकता नहीं है। इसका मतलब है कि आप किसी विज्ञापन अभियान का एकमात्र लक्ष्य हो सकते हैं बिना यह जाने कि यह कैसे हुआ, चाहे आप कितने भी गोपनीयता उपाय करें।
इसके अलावा, यह 'नैनोटारगेटिंग' न केवल संभव है; यह किफायती भी है, और कभी-कभी मुफ्त भी। फेसबुक उन अभियानों के लिए शुल्क नहीं ले सकता जो केवल एक व्यक्ति तक पहुंचते हैं, जिससे यह रणनीति विज्ञापनदाताओं के लिए आश्चर्यजनक रूप से लागत-प्रभावी बन जाती है।
उच्च ब्याज दरें
इस अध्ययन के पीछे के शोधकर्ताओं ने अपनी थ्योरी का परीक्षण स्वयं पर किया, जिसमें उन्होंने 1.5 अरब उपयोगकर्ताओं के पूल से खुद को लक्षित करने के लिए एक अभियान बनाया। उन्होंने बेतरतीब ढंग से चुने गए हितों का मिश्रण इस्तेमाल किया, और जब इन हितों में से अधिक का मिलान हुआ, तब विज्ञापन अपने लक्ष्य पर सटीक बैठे। उनके निष्कर्ष बताते हैं कि उपयोगकर्ता के केवल चार सबसे दुर्लभ हितों के साथ, आप उन्हें 90% सटीकता के साथ लक्षित कर सकते हैं। यदि आप 22 बेतरतीब ढंग से चुने गए हितों के साथ जाते हैं, तो भी आपको सही व्यक्ति को लक्षित करने की 90% संभावना है।
कथित रूप से गुमनाम डेटा के साथ व्यक्तियों को लक्षित करने की यह विधि केवल शुरुआत है, शोधकर्ता चेतावनी देते हैं। यह कैम्ब्रिज एनालिटिका जैसे घोटालों के बाद गोपनीयता की रक्षा के लिए किए गए बहुत सारे कार्यों को पूर्ववत कर सकती है।
अध्ययन, जिसका शीर्षक है Unique on Facebook: Formulation and Evidence of (Nano)targeting Individual Users with non-PII Data, मैड्रिड के यूनिवर्सिडैड कार्लोस III, GTD सिस्टम एंड सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, और ऑस्ट्रिया के ग्राज़ यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं का संयुक्त प्रयास था।
प्रणाली
शोध में जनवरी 2017 में एकत्र किए गए डेटा का उपयोग किया गया। तब से, फेसबुक ने विज्ञापन अभियानों के लिए न्यूनतम दर्शक आकार को 20 से बढ़ाकर 1000 उपयोगकर्ताओं तक कर दिया है। हालांकि, यह परिवर्तन छोटे समूहों को लक्षित करने से नहीं रोकता; यह केवल विज्ञापनदाताओं से वास्तविक दर्शक आकार को छुपाता है। शोधकर्ता बताते हैं कि इस सीमा को आसानी से बायपास किया जा सकता है, और उन्होंने दिखाया है कि छोटे समूहों को लक्षित करना संभव है।
डेटासेट 2,390 स्वयंसेवकों से एकत्र किया गया था जिन्होंने जनवरी 2017 से पहले FDVT ब्राउज़र एक्सटेंशन का उपयोग किया था। यह उपकरण उपयोगकर्ताओं को उनके ब्राउज़िंग से फेसबुक के लिए उत्पन्न होने वाली आय का वास्तविक समय अनुमान देता है, जो डेटा वे शोधकर्ताओं के साथ साझा करने के लिए सहमत होते हैं।
इससे, शोधकर्ताओं ने 1.5 मिलियन डेटा पॉइंट एकत्र किए और 99,000 अद्वितीय हितों की पहचान की, जिसमें प्रतिभागियों के पास औसतन 426 हित थे। फिर उन्होंने नैनोटारगेटिंग के लिए आवश्यक न्यूनतम हितों की संख्या निर्धारित करने के लिए एक सूत्र तैयार किया, जिसमें पाया गया कि केवल चार 'मार्जिनल' हित ही काम कर सकते हैं, और जैसे-जैसे हित अधिक विशिष्ट होते जाते हैं, सटीकता बढ़ती जाती है।
जब 'बेतरतीब हितों' की बात आती है, तो उन्होंने गणना की कि 12, 18, 22, और 27 हित क्रमशः 50%, 80%, 90%, और 95% संभावना देते हैं कि एक अद्वितीय उपयोगकर्ता को लक्षित किया जा सकता है।
शोधकर्ताओं द्वारा प्रदान किया गया FDVT ब्राउज़र एक्सटेंशन लॉग-इन किए गए फेसबुक उपयोगकर्ता को उपयोगकर्ता की ब्राउज़िंग गतिविधियों के गोपनीयता पहलुओं और लाभप्रदता (फेसबुक के लिए) के बारे में जानकारी का एक प्रवाह देता है। स्रोत: YouTube
नैनोटारगेटिंग परीक्षण
लेखकों ने फेसबुक के विज्ञापन सिस्टम द्वारा प्रदान किए गए बेतरतीब हित सेटों का उपयोग करके स्वयं को लक्षित करने वाले विज्ञापन अभियान स्थापित किए। उन्होंने इस दृष्टिकोण को अपनी खोजों की व्यापक प्रयोज्यता को प्रदर्शित करने के लिए चुना, न कि अत्यधिक विशिष्ट हितों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए।
शोधकर्ताओं के मॉडल से परिणाम, विभिन्न बाधाओं के तहत उपयोगकर्ता को व्यक्तिगत करने के लिए आवश्यक हितों की संख्या की गणना। स्रोत: arXiv
21 अभियानों में से, नौ ने इच्छित प्राप्तकर्ता को सफलतापूर्वक नैनोटारगेट किया, जिसमें अधिक हितों के उपयोग से सफलता दर में सुधार हुआ। लागत? आश्चर्यजनक रूप से कम, सभी सफल अभियानों में केवल 0.12€, और तीन मामलों में, फेसबुक ने उन विज्ञापनों के लिए कुछ भी शुल्क नहीं लिया जो केवल एक व्यक्ति तक पहुंचे।
निचले दाएं कोने में, FDVT इंटरफेस के भीतर विज्ञापन को शक्ति देने वाले हितों की संख्या प्रदर्शित की जाती है।
पेपर के तीन योगदानकर्ता लेखकों के लिए नैनोटारगेटिंग प्रयोग के परिणाम, जिनमें से सभी ने विशेष रूप से कम से कम दो नैनोटारगेटेड विज्ञापन प्राप्त किए। सफल नैनोटारगेटिंग के लिए कई इंप्रेशन का परिणाम यह है कि विज्ञापन को पेज इंप्रेशन के पार लक्ष्य को कई बार दिखाया गया, और यह संकेत नहीं है कि किसी और ने विज्ञापन देखा।
फेसबुक 'सुरक्षा' को चकमा देना
फेसबुक के पास व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को सीधे लक्षित करने से रोकने के लिए नियम हैं, जैसे अभियानों के लिए न्यूनतम सूची आकार। लेकिन इन्हें आसानी से बायपास किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक सीईओ ने एक संभावित कर्मचारी को लक्षित करने के लिए इसका उपयोग किया, जिसमें उसे 30 लोगों की सूची में शामिल करके मंच के मानदंडों को चतुराई से पूरा किया गया।
शोधकर्ता तर्क देते हैं कि इन नीतियों में अपडेट के बावजूद, प्रवर्तन में कमी है। वे नोट करते हैं कि भले ही फेसबुक ने न्यूनतम दर्शक आकार को 20 तक बढ़ा दिया, उनके शोध से पता चलता है कि इस सीमा को हमेशा लागू नहीं किया जाता।
गलत इंप्रेशन
गोपनीयता चिंताओं से परे, नैनोटारगेटिंग इस विचार को चुनौती देता है कि विज्ञापन एक साझा अनुभव है। इसका उपयोग भ्रामक रूप से किया गया है, जैसे कि जब यूके लेबर राजनेता जेरेमी कॉर्बिन का अभियान केवल उनके और कुछ अन्य लोगों के लिए निर्देशित किया गया था, जिसके बारे में आम जनता को पता नहीं था।
शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि नैनोटारगेटिंग का उपयोग व्यक्तियों को हेरफेर करने, गलत धारणाएं बनाने, या यहां तक कि ब्लैकमेल जैसे और अधिक नापाक उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। वे जोर देते हैं कि उनका काम केवल इस बात की सतह को छूता है कि गैर-पीआईआई डेटा का उपयोग इस तरह के लक्ष्यीकरण के लिए कैसे किया जा सकता है, और अतिरिक्त जनसांख्यिकीय डेटा का उपयोग करके और भी अधिक घुसपैठ वाली रणनीतियों की संभावना का संकेत देता है।
FDVT: फेसबुक उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा मूल्यांकन उपकरण
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सूचना (26)
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![AlbertDavis]()
AlbertDavis
1 अगस्त 2025 8:18:18 पूर्वाह्न IST
This nanotargeting stuff is wild! 😮 Imagine ads chasing you down just because you liked a few cat videos. Kinda creepy, but I bet marketers are drooling over this precision. Wonder how far this tech will go before it feels like mind-reading?
0
![EricNelson]()
EricNelson
23 अप्रैल 2025 1:30:13 अपराह्न IST
O nanotargeting do Facebook é louco! É incrível pensar que eles podem me atingir com anúncios baseados apenas nos meus interesses. É um pouco assustador, mas também legal. Me pergunto o quão preciso isso realmente é, no entanto? 🤔 Talvez eles deveriam nos permitir optar por sair dessas coisas super direcionadas.
0
![RalphGarcia]()
RalphGarcia
18 अप्रैल 2025 4:00:25 अपराह्न IST
Facebookのナノターゲティングは驚きです！私の興味だけで広告をピンポイントで当ててくるなんて、ちょっと怖いけど面白いですね。本当にどれだけ正確なのか気になります🤔。この超ターゲティングからオプトアウトできるようにしてほしいですね。
0
![GaryWilson]()
GaryWilson
18 अप्रैल 2025 3:13:07 पूर्वाह्न IST
페이스북의 나노타겟팅은 섬뜩하지만 흥미롭네요. 제 관심사만으로 저를 이렇게 정확하게 타겟팅할 수 있다니 대단해요. 하지만 약간 침입적인 느낌도 들어요. 광고의 미래일지 모르지만, 아직 완전히 동의할 수는 없어요. 🤔👀
0
![AnthonyHernández]()
AnthonyHernández
17 अप्रैल 2025 11:32:39 पूर्वाह्न IST
페이스북의 나노타겟팅 정말 놀랍네요! 내 관심사만으로 광고를 정확히 맞추다니, 좀 무섭지만 재미있어요. 정말 얼마나 정확한지 궁금해요🤔. 이런 초정밀 타겟팅에서 빠질 수 있게 해줬으면 좋겠어요.
0
![DouglasPerez]()
DouglasPerez
16 अप्रैल 2025 7:44:07 अपराह्न IST
¡El nanotargeting en Facebook es una locura! Es increíble pensar que pueden apuntarme con anuncios solo basados en mis intereses. Es un poco espeluznante, pero también genial. Me pregunto qué tan preciso es realmente, sin embargo? 🤔 Tal vez deberían permitirnos optar por salir de estas cosas super dirigidas.
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कल्पना करें कि आप 1.5 अरब फेसबुक उपयोगकर्ताओं में से केवल एक व्यक्ति को विज्ञापन अभियान के साथ लक्षित कर सकते हैं, और वह भी बिना व्यक्तिगत जानकारी जैसे ईमेल पते या फोन नंबर पर निर्भर किए। यही वह चीज है जो शोधकर्ताओं ने हासिल की है, केवल उपयोगकर्ता के हितों का उपयोग करके, जो उनके मंच पर इंटरैक्शन से निर्धारित होते हैं। यह डिजिटल विज्ञापन की दुनिया में एक आकर्षक लेकिन कुछ हद तक परेशान करने वाला विकास है।
ये हित, जिन पर उपयोगकर्ताओं का पूर्ण नियंत्रण नहीं होता, आपके द्वारा 'पसंद' की गई चीजों, आपके द्वारा संलग्न सामग्री और आपकी ब्राउजिंग आदतों से एकत्र किए जाते हैं। ट्विस्ट? इसके लिए आपको अपने प्रोफाइल पर कहीं भी अपने हितों का स्पष्ट रूप से उल्लेख करने की आवश्यकता नहीं है। इसका मतलब है कि आप किसी विज्ञापन अभियान का एकमात्र लक्ष्य हो सकते हैं बिना यह जाने कि यह कैसे हुआ, चाहे आप कितने भी गोपनीयता उपाय करें।
इसके अलावा, यह 'नैनोटारगेटिंग' न केवल संभव है; यह किफायती भी है, और कभी-कभी मुफ्त भी। फेसबुक उन अभियानों के लिए शुल्क नहीं ले सकता जो केवल एक व्यक्ति तक पहुंचते हैं, जिससे यह रणनीति विज्ञापनदाताओं के लिए आश्चर्यजनक रूप से लागत-प्रभावी बन जाती है।
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अध्ययन, जिसका शीर्षक है Unique on Facebook: Formulation and Evidence of (Nano)targeting Individual Users with non-PII Data, मैड्रिड के यूनिवर्सिडैड कार्लोस III, GTD सिस्टम एंड सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, और ऑस्ट्रिया के ग्राज़ यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं का संयुक्त प्रयास था।
प्रणाली
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डेटासेट 2,390 स्वयंसेवकों से एकत्र किया गया था जिन्होंने जनवरी 2017 से पहले FDVT ब्राउज़र एक्सटेंशन का उपयोग किया था। यह उपकरण उपयोगकर्ताओं को उनके ब्राउज़िंग से फेसबुक के लिए उत्पन्न होने वाली आय का वास्तविक समय अनुमान देता है, जो डेटा वे शोधकर्ताओं के साथ साझा करने के लिए सहमत होते हैं।
इससे, शोधकर्ताओं ने 1.5 मिलियन डेटा पॉइंट एकत्र किए और 99,000 अद्वितीय हितों की पहचान की, जिसमें प्रतिभागियों के पास औसतन 426 हित थे। फिर उन्होंने नैनोटारगेटिंग के लिए आवश्यक न्यूनतम हितों की संख्या निर्धारित करने के लिए एक सूत्र तैयार किया, जिसमें पाया गया कि केवल चार 'मार्जिनल' हित ही काम कर सकते हैं, और जैसे-जैसे हित अधिक विशिष्ट होते जाते हैं, सटीकता बढ़ती जाती है।
जब 'बेतरतीब हितों' की बात आती है, तो उन्होंने गणना की कि 12, 18, 22, और 27 हित क्रमशः 50%, 80%, 90%, और 95% संभावना देते हैं कि एक अद्वितीय उपयोगकर्ता को लक्षित किया जा सकता है।
शोधकर्ताओं द्वारा प्रदान किया गया FDVT ब्राउज़र एक्सटेंशन लॉग-इन किए गए फेसबुक उपयोगकर्ता को उपयोगकर्ता की ब्राउज़िंग गतिविधियों के गोपनीयता पहलुओं और लाभप्रदता (फेसबुक के लिए) के बारे में जानकारी का एक प्रवाह देता है। स्रोत: YouTube
नैनोटारगेटिंग परीक्षण
लेखकों ने फेसबुक के विज्ञापन सिस्टम द्वारा प्रदान किए गए बेतरतीब हित सेटों का उपयोग करके स्वयं को लक्षित करने वाले विज्ञापन अभियान स्थापित किए। उन्होंने इस दृष्टिकोण को अपनी खोजों की व्यापक प्रयोज्यता को प्रदर्शित करने के लिए चुना, न कि अत्यधिक विशिष्ट हितों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए।
शोधकर्ताओं के मॉडल से परिणाम, विभिन्न बाधाओं के तहत उपयोगकर्ता को व्यक्तिगत करने के लिए आवश्यक हितों की संख्या की गणना। स्रोत: arXiv
21 अभियानों में से, नौ ने इच्छित प्राप्तकर्ता को सफलतापूर्वक नैनोटारगेट किया, जिसमें अधिक हितों के उपयोग से सफलता दर में सुधार हुआ। लागत? आश्चर्यजनक रूप से कम, सभी सफल अभियानों में केवल 0.12€, और तीन मामलों में, फेसबुक ने उन विज्ञापनों के लिए कुछ भी शुल्क नहीं लिया जो केवल एक व्यक्ति तक पहुंचे।
निचले दाएं कोने में, FDVT इंटरफेस के भीतर विज्ञापन को शक्ति देने वाले हितों की संख्या प्रदर्शित की जाती है।
पेपर के तीन योगदानकर्ता लेखकों के लिए नैनोटारगेटिंग प्रयोग के परिणाम, जिनमें से सभी ने विशेष रूप से कम से कम दो नैनोटारगेटेड विज्ञापन प्राप्त किए। सफल नैनोटारगेटिंग के लिए कई इंप्रेशन का परिणाम यह है कि विज्ञापन को पेज इंप्रेशन के पार लक्ष्य को कई बार दिखाया गया, और यह संकेत नहीं है कि किसी और ने विज्ञापन देखा।
फेसबुक 'सुरक्षा' को चकमा देना
फेसबुक के पास व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को सीधे लक्षित करने से रोकने के लिए नियम हैं, जैसे अभियानों के लिए न्यूनतम सूची आकार। लेकिन इन्हें आसानी से बायपास किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक सीईओ ने एक संभावित कर्मचारी को लक्षित करने के लिए इसका उपयोग किया, जिसमें उसे 30 लोगों की सूची में शामिल करके मंच के मानदंडों को चतुराई से पूरा किया गया।
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गलत इंप्रेशन
गोपनीयता चिंताओं से परे, नैनोटारगेटिंग इस विचार को चुनौती देता है कि विज्ञापन एक साझा अनुभव है। इसका उपयोग भ्रामक रूप से किया गया है, जैसे कि जब यूके लेबर राजनेता जेरेमी कॉर्बिन का अभियान केवल उनके और कुछ अन्य लोगों के लिए निर्देशित किया गया था, जिसके बारे में आम जनता को पता नहीं था।
शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि नैनोटारगेटिंग का उपयोग व्यक्तियों को हेरफेर करने, गलत धारणाएं बनाने, या यहां तक कि ब्लैकमेल जैसे और अधिक नापाक उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है। वे जोर देते हैं कि उनका काम केवल इस बात की सतह को छूता है कि गैर-पीआईआई डेटा का उपयोग इस तरह के लक्ष्यीकरण के लिए कैसे किया जा सकता है, और अतिरिक्त जनसांख्यिकीय डेटा का उपयोग करके और भी अधिक घुसपैठ वाली रणनीतियों की संभावना का संकेत देता है।
FDVT: फेसबुक उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा मूल्यांकन उपकरण
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AI-चालित समाधान वैश्विक कार्बन उत्सर्जन को काफी हद तक कम कर सकते हैं
लंदन स्कूल ऑफ इकोनॉमिक्स और सिस्टमिक के एक हालिया अध्ययन से पता चलता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधुनिक सुविधाओं को त्यागे बिना वैश्विक कार्बन उत्सर्जन को काफी हद तक कम कर सकती है, जिससे AI जलवायु
1 अगस्त 2025 8:18:18 पूर्वाह्न IST
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23 अप्रैल 2025 1:30:13 अपराह्न IST
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18 अप्रैल 2025 4:00:25 अपराह्न IST
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18 अप्रैल 2025 3:13:07 पूर्वाह्न IST
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16 अप्रैल 2025 7:44:07 अपराह्न IST
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