«Какой ты фрукт», или для чего на самом деле нужны онлайн-тесты

Мы даем разрешение на использование своих персональных данных и даже не догадываемся об этом. Недавний скандал с компанией Cambridge Analytica, которая «вытащила» данные о 87 млн пользователей из Facebook показал, что в защите персональных данных в интернете существует огромная куча «дырок». И это совсем не проблема одной социальной сети.

Ретаргетинг и микротаргетинг — не просто термины рекламщиков, которые не касаются простых пользователей. Это системы рекламы, ставшие частью нашей жизни и постоянно влияющие на наш выбор.

Поэтому не удивляйтесь, если вчера вы покупали кольцо, а сегодня вас станет преследовать реклама свадебных банкетов. Каким образом это происходит и почему параноикам не стоит проходить онлайн-тесты в Facebook — далее в статье.

Cookies — путь из хлебных крошек к вашему кошельку

Каждый ваш клик в сети никуда не исчезает. Браузеры собирают всю возможную информацию — даже если вы тщательно удаляете ее.  

Cookies — это файлы, которые веб-серверы отправляют вашему браузеру вслед за страницами, которые вы открываете. Так эти файлы образуют некий «крючок», за который страница цепляется на вашем гаджете. «Колючек», как еще называют cookies, на вашем устройстве накапливается достаточно большое количество. Все они показывают поисковикам, что преимущественно вы ищете в сети.

Такая система была создана для того, чтобы пользователи могли заходить на любимые сайты без повторных регистраций.

Cookies используют для работы онлайн-банкинга, интернет-магазинов, социальных сетей и многих других сайтов. Причем, большинство из них предупреждает своих пользователей об использовании «колючек». Например, так: 

Задача сookies — помочь пользователям сэкономить время при авторизации, однако сейчас их стали использовать для ретаргетинга.

Ретаргетинг — это рекламный механизм, при котором онлайн-реклама определенной продукции направляется к пользователям, которые уже интересовались подобной продукцией на других сайтах. Поэтому, если вы хотя бы один раз погуглили новые кроссовки — берегитесь: интернет-магазины будут преследовать вас со своей рекламой не менее недели. 

Если вы не хотите, чтобы сookies накапливались на вашем устройстве — воспользуйтесь режимом «incognito», который будет удалять их после каждой завершенной сессии. У вас также есть возможность отказаться от сookies вообще — правда, некоторые сайты без них работать не будут.

Трамп — король Big Data, или как в дыру в безопасности Facebook проскользнула Cambridge Analytica

Скорее всего, вы не раз проходили онлайн-тесты по типу «Кто твое тотемное животное» или «Какой цвет волос у твоей будущей половинки». Facebook предлагает много вариантов подобных развлечений — лишь бы пользователи проводили больше времени в социальной сети.

Микротаргетинг преследует вас повсюду, даже если вы нечасто пользуетесь социальными сетями. Это относительно новый вид таргетирования рекламы, основная задача которого — подстроиться под предпочтения конкретной группы пользователей.

Причем, чаще всего пользователи даже не догадываются, что им пытаются что-то прорекламировать: коммерческое сообщения могут зашифровать под обычный контент, в который очень осторожно вмонтирован необходимый месседж.

Фактически, микротаргетинг — это оружие для распространения рекламы, нужно только зарядить патроны. Так компания Cambridge Analytica нашла лазейку в информационной безопасности FB и довольно умело ею воспользовалась.

Cambridge Analytica — это британская частная компания, которая использует методику глубинного анализа для коммуникаций в социальной сети во время избирательных кампаний. Сейчас CA известна как компания, которая помогала вести коммуникацию в интернете многим «сильным мира сего». В их портфолио — поддержка Дональда Трампа в президентских выборах, влияние на голосование выхода Великобритании из Европейского Союза, а также содействие в улучшении показателей скоринга для «Сбербанка». 

Еще в 2008 году Михаил Косинский — психолог из Кембриджского университета, который разработал основные алгоритмы обработки данных для CA, разработал приложение MyPersonality для Facebook. В этом приложении каждому пользователю предлагалось пройти онлайн-тест на определение типа личности, основанного на технике OCEAN.

«Океан» — это диспозиционная модель личности, базирующаяся на 5 характеристиках. А именно — открытость для нового опыта (openness), добросовестность (conscientiousness), экстраверсия (extraversion), доброжелательность (agreeableness) и невротизм (neuroticism). 

По предрасположенности к тем или иным эмоциональным состояниям тест выявляет психотип пользователя.

То есть, после прохождения теста в MyPersonality пользователь получал свой психологический портрет, а его авторы — личные данные опрошенных. Вряд ли онлайн-тесты можно назвать развлечением: скорее, пользователи проходят анкетирование под названием «Какую рекламу я бы хотел получать». Так основатели проекта собрали огромное количество информации о миллионах людей.

Позже Михаил Коcинський начал изучать действия опрашиваемых и на Facebook: их «лайки» и «репосты», пол, национальность, возраст и места жительства. Для этого был разработан тест «Аpplymagicsauce», который на основе данных из социальных сетей определяет тип личности опрашиваемого. 

В Cambridge Analytica говорят, что меньше чем за 70 лайков можно понять, какая вы личность, а с 250 лайков программа узнает о вас даже больше, чем ваша мама. Cambridge Analytica располагает более 50 характеристиками каждого пользователя, который прошел тест — разве ваши друзья назовут больше?

На принципе онлайн-тестирования строится и работа микротаргетинга — получив максимальное количество информации, рекламодатели могут более точно отнести вас к тому или иному кругу потребителей. В свою очередь, распределение потребителей делится на два метода — сегментацию и кластеризацию.

Сегментация — это метод распределения потребителей на группы, во время которого параметр классификации известен заранее, то есть избран самими аналитиками. До начала работы с данным у аналитиков есть несколько разносторонних характеристик пользователей — например, мужчины до 40 лет, которые любят красное и автомобили. 

По данным характеристикам с огромного массива данных мы можем сформировать сегменты пользователей, похожих по своим предпочтениям. А в сформированные сегменты можно таргетировать рекламу, которая будет действенной с вероятностью до 90%.

Современные исследователи считают метод сегментации консервативным. Он занимает больше времени по сравнению с кластерным методом, но в то же время имеет предсказуемый результат, готовый к дальнейшему использованию.

С появлением нейросетей появился новый метод обработки данных — кластеризация. Это — обратный к сегментации метод распределения данных, в котором параметр классификации определяет искусственный интеллект. И чем больше натренирована нейросеть, тем лучше она выполнит анализ информации. 

Особенность кластеризации заключается в том, что аналитики не задают никаких параметров вообще — нейросеть сама разделяет массив данных на кластеры по похожим, на ее взгляд, характеристикам.

Благодаря методу кластеризации можно сэкономить большое количество времени, которое аналитики обычно тратят на сортировку сегментов.

Однако никто точно не может сказать, какие категории кластеров в итоге создаст нейросеть. К примеру, среди полученных данных аналитики рискуют не найти ни одного 40-летнего любителя красных автомобилей.

Однако, нейросеть может обнаружить совершенно другие сходства, которые не были учтены при сегментации. Благодаря ее работе можно исключить субъективный взгляд на распределение аудитории — и это является главным преимуществом метода кластеризации. Все-таки, человеческий фактор до сих пор считается одним из главных источников погрешностей в исследованиях.

Благодаря нейросети обработка Big data — не проблема, главное иметь достаточное количество данных. Так тот, кто имеет наибольший массив информации, становится самым влиятельным в информационном пространстве.

Пока позиции информационных магнатов удерживают 5 компаний — Amazon, Apple, Facebook, Google и Microsoft.

Но действительно ли персонализированная реклама совместно с Big Data может всколыхнуть мир, заставив людей голосовать за Трампа и Brexit? Конечно, влияние таргетируемого контента частично сыграло свою роль. Но утверждать, что микротаргетинг был единственным рычагом влияния в данной ситуации слишком поверхностно. Вполне понятно, что для внедрения подобных кампаний необходимы куда меры куда масштабнее, чем просто «реклама» в интернете.  

Недавний скандал с Facebook, который допустил сбор данных Cambridge Analytica привел к массовым недовольствам. В связи с ним по сети сейчас распространяется флешмоб #DeleteFacebook, который поддержал даже Илон Маск. 

Оправдана ли такая реакция — решать вам.

С одной стороны, все мы рискуем оказаться в информационном вакууме, который будут создавать заинтересованные лица. И, возможно, будущее из мультсериала «Футурама», в котором рекламу транслировали прямо в сны, не так уж и призрачно.

С другой стороны, современные методы таргетирования позволяют использовать информацию о тех товарах и услугах, в которых мы нуждаемся.

Разве плохо получать рекламу мороженого тогда, когда ты его хочешь? #IMG_9#