《个性化广告合规发展研究报告》发布：如何平衡个性化和用户隐私？(3)

　　个性化广告投放过程完全由程序化系统实现，投放过程中会采用联邦学习、安全多方计算等隐私计算技术保护用户个人信息，通过不流通原始数据也可获取获得计算结果，以实现“数据可用不可见，数据不动模型动”。

　　“这个过程中，用户标签处于居中地位，前面连接个人信息保护，在收集个人信息的时候，应当符合个人信息保护法的合规操作，后面又连接算法，不管是用数据分析还是用户画像，或是个性化推送，都要求满足现有立法当中对算法规制的合规要求。”中国政法大学数据法治研究院教授张凌寒表示，现在法学领域研究成果学者倾向于把用户标签、个性化推荐、用户画像视为一个议题，实际上它们还是有一定的区别。“很难说这些标签是属于个人信息，或者说企业做这些标签的时候要符合个人信息的规定。”

　　用户在注册、使用App时，App开发者会收集、处理用户个人信息，并且对用户进行“画像”。以便广告商可根据用户兴趣偏好，来挑选广告投放对象，高效地进行广告匹配。通常而言，依靠用户画像进行的个性化推荐会与用户近期的行为数据、操作行为相关联，以至于产生“被监听”的错觉。

　　《报告》指出，从技术上来看，App可以调用“麦克风权限”来实现对用户监听，但通常App开发者这样做会面临极大的监管风险甚至涉嫌犯罪。另外，从iOS和Android的系统层面，App调用“麦克风权限”需要获得用户的授权，并且在功能使用中对用户进行强提示，用户极易感知监听带来的设备发热、耗电速度快等异常。因此，无论从法律还是技术的角度来看，企业“监听”用户几乎不可能实现。

　　《计算广告》作者刘鹏对于App“监听”用户的问题也做了回应，“理论上可行，技术上可操作，但实际上不会有人这么做”。他具体解释指出，首先相应App很难拿到麦克风权限，“除非拿到硬件芯片的访问权，但这个访问权在手机厂商手里，我觉得这些厂商没有任何动力向无关应用开放权限”。此外他还指出，使用App“监听”用户是一个投入产出比非常低的行为，“是非理性行为，理性经济人这么做是没有道理的。”

　　个性化广告技术并非仅用于广告营销领域，因其触达用户的精准性也在社会公益、数字政务、政务宣传、疫情防控等领域中得到运用。例如：腾讯的“创益计划”、阿里巴巴的“魔豆项目”、字节跳动的“公益创意季”等公益活动依托于个性化技术进行落地推广。