विकल्प
घर समाचार फेसबुक: 'नैनोटारगेटिंग' उपयोगकर्ता पूरी तरह से अपने कथित हितों पर आधारित हैं

फेसबुक: 'नैनोटारगेटिंग' उपयोगकर्ता पूरी तरह से अपने कथित हितों पर आधारित हैं

रिलीज़ की तारीख रिलीज़ की तारीख 11 अप्रैल 2025
लेखक लेखक JamesWilliams
दृश्य दृश्य 37

एक विज्ञापन अभियान के साथ 1.5 बिलियन फेसबुक उपयोगकर्ताओं में से एक व्यक्ति को लक्षित करने में सक्षम होने की कल्पना करें, और ईमेल पते या फोन नंबर जैसी व्यक्तिगत जानकारी पर भरोसा किए बिना ऐसा कर रहे हैं। यह वही है जो शोधकर्ताओं ने केवल उपयोगकर्ता के हितों का उपयोग करते हुए किया है, जो प्लेटफ़ॉर्म पर उनकी बातचीत द्वारा निर्धारित किए जाते हैं। यह डिजिटल विज्ञापन की दुनिया में अभी तक कुछ हद तक अनिश्चित विकास है।

ये रुचियां, जिन्हें उपयोगकर्ता पूरी तरह से नियंत्रित नहीं कर सकते हैं, उन्हें एक साथ मिलाया जाता है जो आप 'पसंद करते हैं', जिस सामग्री के साथ आप संलग्न हैं, और आपकी ब्राउज़िंग आदतें। ट्विस्ट? आपको काम करने के लिए अपनी प्रोफ़ाइल पर कहीं भी अपने हितों का स्पष्ट रूप से उल्लेख करने की आवश्यकता नहीं है। इसका मतलब है कि आप एक विज्ञापन अभियान का एकमात्र लक्ष्य हो सकते हैं, यहां तक ​​कि यह भी महसूस किए बिना कि यह कैसे हुआ, किसी भी गोपनीयता उपायों के बावजूद आप कर सकते हैं।

क्या अधिक है, यह 'नैनोटारगेटिंग' संभव नहीं है; यह सस्ती है, और कभी -कभी स्वतंत्र भी है। फेसबुक उन अभियानों के लिए शुल्क नहीं ले सकता है जो केवल एक व्यक्ति तक पहुंचते हैं, जिससे यह रणनीति विज्ञापनदाताओं के लिए आश्चर्यजनक रूप से लागत प्रभावी हो जाती है।

उच्च ब्याज दरें

इस अध्ययन के पीछे के शोधकर्ताओं ने अपने सिद्धांत का परीक्षण किया, जिससे उन्हें 1.5 बिलियन उपयोगकर्ताओं के पूल से बाहर लक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक अभियान बनाया गया। उन्होंने बेतरतीब ढंग से चयनित हितों के मिश्रण का उपयोग किया, और विज्ञापन में से अधिक हितों से मेल खाने पर विज्ञापन उनके निशान को मारा। उनके निष्कर्ष बताते हैं कि उपयोगकर्ता के सिर्फ चार दुर्लभ हितों के साथ, आप उन्हें 90% सटीकता के साथ इंगित कर सकते हैं। यदि आप 22 बेतरतीब ढंग से चुने गए हितों के साथ जाते हैं, तो आप अभी भी सही व्यक्ति को मारने की 90% संभावना देख रहे हैं।

शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी है कि कथित रूप से गुमनाम डेटा वाले व्यक्तियों को पिनपॉइंट करने की यह विधि सिर्फ शुरुआत है। यह कैम्ब्रिज एनालिटिका जैसे घोटालों के बाद गोपनीयता की रक्षा के लिए किए गए बहुत से काम कर सकता है।

फेसबुक पर अद्वितीय शीर्षक: फॉर्मूलेशन और एविडेंस ऑफ (नैनो) का शीर्षक गैर-पीआईआई डेटा के साथ व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं को लक्षित करता है , ऑस्ट्रिया में यूनिवर्सिडाड कार्लोस III डी मैड्रिड, जीटीडी सिस्टम एंड सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और ग्राज़ यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं द्वारा एक संयुक्त प्रयास था।

क्रियाविधि

शोध ने जनवरी 2017 में एकत्र किए गए डेटा का उपयोग किया। तब से, फेसबुक ने विज्ञापन अभियानों के लिए न्यूनतम दर्शकों के आकार को 20 से 1000 उपयोगकर्ताओं से हटा दिया है। हालांकि, यह परिवर्तन छोटे समूहों को लक्षित करने से नहीं रोकता है; यह सिर्फ विज्ञापनदाताओं से दर्शकों के वास्तविक आकार को छुपाता है। शोधकर्ता बताते हैं कि इस सीमा को आसपास काम किया जा सकता है, और उन्होंने दिखाया है कि छोटे समूहों को भी लक्षित करना संभव है।

डेटासेट को 2,390 स्वयंसेवकों से इकट्ठा किया गया था, जिन्होंने जनवरी 2017 से पहले एफडीवीटी ब्राउज़र एक्सटेंशन का उपयोग किया था। यह टूल उपयोगकर्ताओं को एक वास्तविक समय का अनुमान देता है कि फेसबुक के लिए उनकी ब्राउज़िंग कितना राजस्व उत्पन्न करती है, जो डेटा के आधार पर वे शोधकर्ताओं के साथ साझा करने के लिए सहमत हैं।

इससे, शोधकर्ताओं ने 1.5 मिलियन डेटा पॉइंट एकत्र किए और 99,000 अद्वितीय हितों की पहचान की, जिसमें प्रतिभागियों में 426 हितों का औसत था। फिर उन्होंने नैनोटारगेटिंग के लिए आवश्यक न्यूनतम संख्याओं को निर्धारित करने के लिए एक सूत्र काम किया, यह पाते हुए कि सिर्फ चार 'सीमांत' हित ट्रिक कर सकते हैं, सटीकता बढ़ने के साथ -साथ हितों में अधिक विशिष्ट हो जाता है।

जब यह 'यादृच्छिक हित' की बात आती है, तो उन्होंने गणना की कि 12, 18, 22 और 27 हित आपको एक अद्वितीय उपयोगकर्ता को लक्षित करने के लिए क्रमशः 50%, 80%, 90%और 95%मौका देते हैं।

शोधकर्ताओं द्वारा प्रदान किया गया FDVT ब्राउज़र एक्सटेंशन लॉग-इन फेसबुक उपयोगकर्ता को उनकी ब्राउज़िंग गतिविधियों के बारे में गोपनीयता और लाभप्रदता (फेसबुक के लिए) के बारे में जानकारी की एक धारा देता है। स्रोत: https://www.youtube.com/watch?v=GB6MWJQHHCI शोधकर्ताओं द्वारा प्रदान किया गया FDVT ब्राउज़र एक्सटेंशन लॉग-इन फेसबुक उपयोगकर्ता को उपयोगकर्ता की ब्राउज़िंग गतिविधियों के गोपनीयता पहलुओं और लाभप्रदता (फेसबुक के लिए) के बारे में जानकारी की एक धारा देता है। स्रोत: YouTube

नैनोटारगेट टेस्ट

लेखकों ने फेसबुक के विज्ञापन प्रणाली द्वारा प्रदान किए गए यादृच्छिक ब्याज सेट का उपयोग करके खुद को लक्षित करने वाले विज्ञापन अभियान स्थापित किए। उन्होंने अत्यधिक विशिष्ट हितों पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, अपने निष्कर्षों की व्यापक प्रयोज्यता को प्रदर्शित करने के लिए इस दृष्टिकोण को चुना।

शोधकर्ताओं के मॉडल से परिणाम, विभिन्न बाधाओं के तहत उपयोगकर्ता को जोड़ने के लिए आवश्यक हितों की संख्या की गणना करते हैं। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2110.06636.pdf शोधकर्ताओं के मॉडल से परिणाम, विभिन्न बाधाओं के तहत उपयोगकर्ता को जोड़ने के लिए आवश्यक हितों की संख्या की गणना करते हैं। स्रोत: arxiv

21 अभियानों में से, नौ सफलतापूर्वक इच्छित प्राप्तकर्ता को सफलतापूर्वक नैनोटार्गेट किया, सफलता दर में सुधार के रूप में अधिक हितों का उपयोग किया गया था। लागत? आश्चर्यजनक रूप से सभी सफल अभियानों में केवल 0.12 € पर कम, और तीन मामलों में, फेसबुक ने उन विज्ञापनों के लिए कुछ भी चार्ज नहीं किया जो केवल एक व्यक्ति तक पहुंचे।

निचले दाएं कोने में, विज्ञापन को शक्ति देने वाले हितों की संख्या FDVT इंटरफ़ेस के भीतर प्रदर्शित की जाती है। निचले दाएं कोने में, विज्ञापन को शक्ति देने वाले हितों की संख्या FDVT इंटरफ़ेस के भीतर प्रदर्शित की जाती है।

कागज के तीन योगदान लेखकों के लिए नैनोटारगेटिंग प्रयोग के परिणाम, जिनमें से सभी ने विशेष रूप से कम से कम दो नैनोटार्ज्ड विज्ञापन प्राप्त किए। एक सफल नैनोटारगेटिंग के लिए कई इंप्रेशन विज्ञापन के परिणाम को पेज इंप्रेशन में कई बार दिखाए जा रहे हैं, और यह संकेत नहीं है कि किसी और ने विज्ञापन देखा। कागज के तीन योगदान लेखकों के लिए नैनोटारगेटिंग प्रयोग के परिणाम, जिनमें से सभी ने विशेष रूप से कम से कम दो नैनोटार्ज्ड विज्ञापन प्राप्त किए। एक सफल नैनोटारगेटिंग के लिए कई इंप्रेशन विज्ञापन के परिणाम को पेज इंप्रेशन में कई बार दिखाए जा रहे हैं, और यह संकेत नहीं है कि किसी और ने विज्ञापन देखा।

स्केयरिंग फेसबुक 'प्रोटेक्शन'

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 बाईपास किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, एक सीईओ ने एक बार इसका उपयोग 30 लोगों की सूची में, चतुराई से मंच के मानदंडों को पूरा करने के लिए एक एकल संभावित कर्मचारी को लक्षित करने के लिए किया था।

शोधकर्ताओं का तर्क है कि इन नीतियों के अपडेट के बावजूद, प्रवर्तन धब्बेदार है। वे ध्यान देते हैं कि भले ही फेसबुक ने न्यूनतम दर्शकों के आकार को 20 कर दिया, लेकिन उनके शोध से पता चलता है कि यह सीमा हमेशा लागू नहीं होती है।

झूठा छाप

गोपनीयता की चिंताओं से परे, नैनोटारगेटिंग इस विचार को चुनौती देता है कि विज्ञापन एक साझा अनुभव है। इसका उपयोग भ्रामक रूप से किया जाता है, जैसे कि जब यूके के श्रम राजनेता जेरेमी कॉर्बिन के अभियान को केवल उन पर और कुछ अन्य लोगों पर निर्देशित किया गया था, तो आम जनता के लिए अनजान थे।

शोधकर्ताओं ने चेतावनी दी कि नैनोटारगेटिंग का उपयोग व्यक्तियों में हेरफेर करने, झूठी धारणाएं बनाने, या यहां तक ​​कि ब्लैकमेल जैसे अधिक भयावह उद्देश्यों के लिए भी किया जा सकता है। वे इस बात पर जोर देते हैं कि उनका काम केवल इस तरह की सतह को खरोंचता है कि इस तरह के लक्ष्यीकरण के लिए गैर-पीआईआई डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है, अतिरिक्त जनसांख्यिकीय डेटा का उपयोग करके और भी अधिक आक्रामक रणनीति के लिए क्षमता पर संकेत दिया।

FDVT: फेसबुक उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा वैल्यूएशन टूल FDVT: फेसबुक उपयोगकर्ताओं के लिए डेटा वैल्यूएशन टूल

इस विडियो को यूट्यूब पर देखें

संबंधित लेख
我們如何使用AI來幫助城市應對極端熱量 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
“退化”合成面可能會增強面部識別技術 “退化”合成面可能會增強面部識別技術 密歇根州立大學的研究人員提出了一種創新的方式,將合成面孔用於崇高的原因 - 增強圖像識別系統的準確性。這些合成面無代替導致深層現象的貢獻
DeepSeek的AIS發現了真正的人類慾望 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
सूचना (25)
AlbertHernández
AlbertHernández 11 अप्रैल 2025 12:18:55 अपराह्न GMT

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!

KevinAnderson
KevinAnderson 11 अप्रैल 2025 12:18:55 अपराह्न GMT

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!

OwenLewis
OwenLewis 11 अप्रैल 2025 12:18:55 अपराह्न GMT

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!

PaulHill
PaulHill 11 अप्रैल 2025 12:18:55 अपराह्न GMT

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!

JohnGarcia
JohnGarcia 11 अप्रैल 2025 12:18:55 अपराह्न GMT

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!

WalterRodriguez
WalterRodriguez 11 अप्रैल 2025 2:31:00 अपराह्न GMT

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.

शीर्ष समाचार
यूएस डेटा सेंटर के लिए ट्वीक्स 76 GW नई बिजली क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं वाइल्डफायर डिटेक्शन में एक सफलता: कैसे उपग्रहों का एक नया नक्षत्र पहले छोटे जंगल की आग का पता लगा सकता है नोटबुकल्म वेब स्रोत खोज सुविधा जोड़ता है कंबियम का एआई कचरे की लकड़ी को लकड़ी में बदल देता है एआई कंप्यूटिंग 2026 तक कई एनवाईसीएस की शक्ति का उपभोग करने के लिए, संस्थापक कहते हैं एनवीडिया के सीईओ ने दीपसेक के बाजार प्रभाव पर गलतफहमी को स्पष्ट किया Openai की AI ने paywalled O'Reilly पुस्तकों पर प्रशिक्षित किया, शोधकर्ताओं का दावा है AI एक अधिक कुशल यूके सार्वजनिक क्षेत्र को अनलॉक करने की कुंजी हो सकती है Google.org ने सरकारी कर्मचारियों के लिए $ 15M AI प्रशिक्षण अनुदान का अनावरण किया डीप कॉगिटो के एलएलएम आईडीए का उपयोग करते हुए समान आकार के मॉडल को बेहतर बनाते हैं
अधिक
शीर्ष पर वापस
OR