타겟팅된 광고의 위험과 이를 방지하는 방법을 공개

의견 표명자 기업가 공헌자는 자신의 것입니다.

아무렇지도 않게 웹을 탐색하고 표시되는 광고가 대화와 정확히 일치하지 않는다는 것을 알지 못하셨습니까? 그냥 전화를 받기 전에 끝났어? 어쩌면 Netflix의 추천에서 수십 번 본 타이틀이 갑자기 다르게 보인다는 것을 알았을 것입니다. 썸네일은 아마도 이전에 볼 수 없었던 예고편을 보도록 유혹합니다.

이는 Netflix와 오늘날의 대부분의 다른 회사가 클릭한 프로그램이나 영화와 같은 방대한 양의 실시간 데이터를 사용하여 화면에 표시할 내용을 결정하기 때문입니다. 이 수준의 “개인화”는 우리의 삶을보다 편리하게 만들어야하지만 수익 창출이 선호되는 세계에서 이러한 전술은 우리의 자유로운 선택을 방해합니다.

표시되는 콘텐츠를 큐레이트하고 궁극적으로 의견을 형성하기 위해 데이터가 어떻게 사용되는지에 대해 더 이상 질문하는 것이 필수적입니다. 하지만 어디서 봐도 소위 개인화, 수익 창출 및 빅데이터 주도의 결과를 피하려면 어떻게 해야 하나요? .

기업이 데이터를 사용하여 콘텐츠를 큐레이트하는 방법

기업은 온라인에서 검색, 실행 및 구매하는 것에 대한 데이터를 사용하여 클릭 할 가능성이 가장 높은 콘텐츠를 “큐레이션”하는 것으로 널리 알려져 있습니다. 문제는이 큐레이션 방법이 완전히 수익 창출 목표를 기반으로한다는 것입니다. 이렇게하면 선택의 자유와 새로운 정보를 찾는 능력이 조용히 제한됩니다.

예를 들어 광고 네트워크에서 표시할 내용을 결정하는 방법을 생각해 봅시다. 광고주는 노출당 비용을 지불하지만 사용자가 실제로 클릭하면 더 많은 비용이 듭니다. 따라서 광고 네트워크는 사용자가 조작할 가능성이 가장 높은 콘텐츠를 게재하고자 합니다. 브라우징 습관을 기반으로 구축된 빅데이터를 사용하여 게재되는 대부분의 광고는 과거에 게재한 브랜드와 제품을 다루고 있습니다. 이렇게 하면 반드시 새로운 옵션을 찾을 수 있는 것은 아니며 선호도가 향상됩니다.

게재 된 광고와 상호 작용하는 방법에 따라 클릭 한 광고를 더 많이 표시하고 클릭하지 않은 광고를 더 적게 표시하면 판매에 최적화됩니다. 이 기간 동안 광고 버블에 살고 있으며 제품 추천, 레스토랑의 지역 목록, 서비스 및 뉴스 피드에 표시되는 기사에 영향을 줄 수 있습니다.

즉, 기업은 동일한 것을 더 많이 보여주면서 이익을 극대화하면서 새로운 정보를 발견하는 능력을 적극적으로 방해하고 있습니다. 이것은 매우 유해합니다.

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온라인으로 표시되는 내용이 우리의 의견을 형성합니다.

소셜 미디어 플랫폼은 빅데이터가 제대로 모니터링되고 제어되지 않는 경우 어떻게 해로운지 보여주는 가장 강력한 예 중 하나입니다.

갑자기 엄선된 콘텐츠가 우리를 사일로로 몰아내려고 한다는 것이 밝혀졌습니다. 제품이나 서비스를 다룰 때는 불편할 수 있지만 뉴스나 정치적 주제에 직면하면 많은 소비자들이 눈치채지 못할 때 위험한 피드백 루프에 빠져 있습니다.

소셜 미디어 플랫폼이 특정 인구통계에 고정되면 이전에 본 의견을 지원하고 보유한 것처럼 보이는 보기와 일치하는 콘텐츠가 더 많이 표시됩니다. 완전한 진실이 아니더라도 겉보기에 당신의 신념을 확인하고 고정 관념을 영속시키는 정보로 둘러싸여있을 수 있습니다.

알고리즘이 당신이보고 싶은 것과 일치하도록 어떤 방식으로 “엄선”되지 않은 정보를 찾는 것은 점점 더 어려워지고 있습니다. 리더들은 빅 데이터 독점의 위험을 인식하고 시작하는 것은 바로 그 때문입니다.

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이 데이터의 독점을 안전하게 모니터링하고 제어하려면 어떻게 해야 합니까?

데이터 공유는 본질적으로 나쁘지는 않지만 온라인에서 찾은 의견과 정보를 형성하기 위해 데이터가 어떻게 사용되는지 더 신중하게 생각하기 시작하는 것이 중요합니다. 그 이상으로 우리는 정보의 거품에서 벗어나고 다른 대안적인 관점을 의도적으로 찾기 위해 노력해야합니다.

세대를 거슬러 올라가면 사람들은 신문과 잡지를 읽었고 때로는 백과사전을 받기도 했습니다. 또한 현지 뉴스를 듣거나 라디오를 들었습니다. 결국, 그들은 각각 자신의 출처를 가진 다른 사람들로부터 다양한 관점을 들었습니다. 그리고 어느 정도 그 다른 관점에 대해 더 많은 존경이있었습니다.

오늘, 우리는 의견을 언급하기 전에 많은 출처를 확인하지 않았습니다. 의심스러운 큐레이션 관행에도 불구하고 호기심 왕성한 개인으로서의 부담의 일부는 여전히 우리에게 달려 있습니다. 이것은 뉴스, 정치적 주제 및 제품, 시설, 서비스, 심지어 자선 단체 등 표시되는 결과를 제어하기 위해 데이터가 수익 창출되는 모든 검색에 적용됩니다.

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우리가 선호하는 소유권을 되찾을 때가 왔습니다.

아마도 특정 주제에 대한 거의 중립적이고 사실 기반의 정보를 제시할 수있는 백과 사전의 선반은 주위에 굴러 있지 않습니다. 하지만 콘텐츠 큐레이션 버블에서 벗어나기 위해 대조적인 의견이나 대체 권장 사항을 찾는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.

데이터 공유에 반대하는 것이 아니라 데이터 공유에는 마이너스면이 있다는 것을 인식하는 것입니다. 알고리즘이 생성하는 권장사항이나 의견에만 의존하는 경우 더 많은 질문을 하고 브랜드, 광고 및 콘텐츠가 피드에 표시되는 이유를 생각하는 데 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 뭔가 새로운 것에 손을 내밀 때가 왔을지도 모릅니다.

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