[论文解读] I Always Feel Like Somebody's Watching Me. Measuring Online Behavioural Advertising

Juan Miguel Carrascosa, Jakub Mikians+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 19, 2014

Sexuality, Behavior, and Technology参考文献 15被引用 23

一句话总结

本文提出了一种可扩展的自动化方法，通过为特定兴趣训练人工在线角色来检测和量化在线行为广告（OBA）。利用美国和西班牙的多个数据源、过滤器和配置，研究发现OBA普遍存在，针对高价值和敏感话题（如健康、政治）进行投放，尽管有监管规定，且无显著地理偏差，同时Do-Not-Track信号对其影响甚微。

ABSTRACT

Online Behavioural targeted Advertising (OBA) has risen in prominence as a method to increase the effectiveness of online advertising. OBA operates by associating tags or labels to users based on their online activity and then using these labels to target them. This rise has been accompanied by privacy concerns from researchers, regulators and the press. In this paper, we present a novel methodology for measuring and understanding OBA in the online advertising market. We rely on training artificial online personas representing behavioural traits like 'cooking', 'movies', 'motor sports', etc. and build a measurement system that is automated, scalable and supports testing of multiple configurations. We observe that OBA is a frequent practice and notice that categories valued more by advertisers are more intensely targeted. In addition, we provide evidences showing that the advertising market targets sensitive topics (e.g, religion or health) despite the existence of regulation that bans such practices. We also compare the volume of OBA advertising for our personas in two different geographical locations (US and Spain) and see little geographic bias in terms of intensity of OBA targeting. Finally, we check for targeting with do-not-track (DNT) enabled and discovered that DNT is not yet enforced in the web.

研究动机与目标

• 开发一种可扩展的自动化方法，以大规模检测和量化在线行为广告（OBA）。
• 调查OBA是否根据用户的行为特征（尤其是敏感话题）以不同方式针对用户。
• 评估地理位置和“不追踪”（DNT）设置对OBA普遍性的影响。
• 评估隐私保护配置（如DNT）在限制OBA方面的有效性。
• 提供一个全面且可推广的框架，用于测量OBA，超越狭隘的案例研究。

提出的方法

• 作者创建代表特定兴趣（如“烹饪”、“赛车运动”、“艾滋病与HIV”）的人工在线角色，以模拟用户行为。
• 使用3个独立的标签源和3种过滤技术，识别与每个角色兴趣相关的OBA广告。
• 系统在5个无上下文的测试网站上自动化执行每角色310次请求，以收集广告数据。
• 通过过滤和度量分析，将OBA与基于人口统计、地理位置或再营销的广告区分开来。
• 在两个地理区域（美国和西班牙）进行实验，以比较不同地区的OBA强度。
• 测试DNT配置，以评估其对OBA投放的影响，模拟用户的隐私偏好。

实验结果

研究问题

• RQ1 在线行为广告（OBA）在在线展示广告中被使用的频率如何？
• RQ2 OBA是否根据用户兴趣的经济价值或隐私敏感度而以不同方式针对用户？
• RQ3 美国和西班牙之间OBA目标投放强度是否存在显著的地理偏差？
• RQ4 启用“不追踪”（DNT）在多大程度上减少了OBA的投放？
• RQ5 不同度量和数据源如何影响OBA的检测与量化？

主要发现

• OBA是在线展示广告中普遍且广泛存在的做法，所有测试角色均观察到高数量的广告投放。
• 接收到的OBA广告数量与用户兴趣的经济价值正相关，高价值类别接收到更多针对性广告。
• 尽管存在现有监管规定，OBA仍被积极用于针对敏感话题，如健康、政治和性取向。
• 美国和西班牙之间OBA目标投放强度无显著地理偏差，表明其在全球范围内应用一致。
• “不追踪”（DNT）信号在很大程度上被发布者和聚合器忽略，对OBA投放无显著影响。
• 该方法成功检测到多种配置下的OBA，并为大规模OBA测量提供了可推广的框架。