Facebook：“納米靶向”用戶僅基於他們的感知興趣

想像一下，能從15億Facebook用戶中精準鎖定單一目標進行廣告活動，且無需依賴電子郵件地址或電話號碼等個人資訊。這正是研究人員所實現的，他們僅利用用戶在平台上的互動行為確定的興趣。這在數位廣告領域是一個引人入勝但又有些令人不安的發展。

這些用戶無法完全控制的興趣，是從你「按讚」的內容、你互動的內容以及你的瀏覽習慣中拼湊而成的。關鍵在於？你無需在個人資料中明確提及你的興趣，這種方式依然有效。這意味著即使你採取了隱私保護措施，你仍可能在不知不覺中成為廣告活動的唯一目標。

更重要的是，這種「奈米定位」不僅可行，還相當經濟，有時甚至免費。Facebook對於僅觸及一人的廣告活動可能不收取費用，這使得這種策略對廣告主來說極具成本效益。

高興趣率

這項研究的背後研究人員以自己為實驗對象，設計了一個從15億用戶中鎖定自己的廣告活動。他們使用隨機挑選的興趣組合，當這些興趣與目標更吻合時，廣告便能精準命中。他們的發現表明，只需用戶的四個最稀有興趣，就能以90%的準確度鎖定目標。如果使用22個隨機挑選的興趣，命中正確目標的機率仍高達90%。

研究人員警告，這種利用看似匿名數據精準鎖定個體的方法只是開端。它可能會推翻自劍橋分析醜聞後為保護隱私所做的許多努力。

這項研究題為在Facebook上獨一無二：使用非個人識別資訊數據進行（奈米）定位個體用戶的公式與證據，由馬德里卡洛斯三世大學、GTD系統與軟體工程公司以及奧地利格拉茨科技大學的研究人員共同完成。

方法論

研究使用2017年1月收集的數據。此後，Facebook將廣告活動的最小受眾規模從20人提高到1000人。然而，這一變化並未阻止對較小群體的定位；它只是對廣告主隱藏了實際的受眾規模。研究人員指出，這一限制可以被繞過，他們已證明可以定位更小的群體。

數據集來自2390名志願者，他們在2017年1月前使用了FDVT瀏覽器擴充功能。此工具為用戶提供即時估計，顯示他們的瀏覽行為為Facebook帶來多少收入，基於他們同意與研究人員分享的數據。

從中，研究人員收集了150萬個數據點，確定了99,000個獨特興趣，參與者的興趣中位數為426個。他們隨後推導出一個公式，確定奈米定位所需的最少興趣數量，發現僅四個「邊際」興趣即可完成任務，隨著興趣越具體，準確度越高。

對於「隨機興趣」，他們計算出12、18、22和27個興趣分別能提供50%、80%、90%和95%的機率來定位唯一用戶。

研究人員提供的FDVT瀏覽器擴充功能為已登入的Facebook用戶提供有關其瀏覽活動的隱私面向與（對Facebook的）盈利資訊流。來源：YouTube

奈米定位測試

作者使用Facebook廣告系統提供的隨機興趣集，設置了針對自己的廣告活動。他們選擇這種方法來展示其發現的廣泛適用性，而非專注於高度特定的興趣。

研究人員模型的結果，計算在不同限制下識別單一用戶所需的興趣數量。來源：arXiv

在進行的21次廣告活動中，九次成功奈米定位了預定接收者，隨著使用更多興趣，成功率提高。成本？令人震驚的低，僅0.12歐元涵蓋所有成功活動，且在三個案例中，Facebook對僅觸及一人的廣告完全不收費。

在右下角，FDVT介面中顯示驅動廣告的興趣數量。

論文三位共同作者的奈米定位實驗結果，他們均獨家收到至少兩次奈米定位廣告。多次展示的成功奈米定位是因為廣告在不同頁面展示中多次向目標顯示，並非表示其他人看到了該廣告。

規避Facebook「保護措施」

Facebook有規則防止直接針對單一用戶，例如廣告活動的最小名單規模。但這些規則可以輕易繞過。例如，一位CEO曾通過將一名潛在員工納入30人名單，巧妙滿足平台標準來進行定位。

研究人員認為，儘管這些政策有所更新，執行力度仍不一致。他們指出，即使Facebook將最小受眾規模提高到20人，他們的研究顯示這一限制並非總是被執行。

虛假印象

除了隱私問題，奈米定位挑戰了廣告作為共享體驗的觀念。它曾被用於欺騙，例如英國工黨政治家Jeremy Corbyn的競選活動僅針對他本人及少數人，公眾毫不知情。

研究人員警告，奈米定位可能被用來操縱個人、製造錯誤認知，甚至用於更惡劣的目的，如勒索。他們強調，他們的工作僅觸及非個人識別資訊數據用於此類定位的表面，暗示結合額外人口統計數據可能帶來更具侵入性的策略。

FDVT：Facebook用戶數據估值工具

觀看此影片於YouTube