Okruszki danych: co systemy widzą na co dzień

To nie musi być treść twoich wiadomości. Często wystarczy „dookoła”:

  • Urządzenie i przeglądarka: model telefonu, system, wersja przeglądarki, język, rozdzielczość ekranu.
  • Identyfikatory: pliki cookies w przeglądarce, identyfikator reklamy w telefonie (Android/iOS), identyfikatory aplikacji.
  • Sieć: adres IP (z grubsza okolica), operator, czasem powtarzalny „wzór” łączenia się.
  • Zachowanie: co przewijasz, na czym się zatrzymujesz, co klikasz, co pomijasz, ile czasu spędzasz, o której godzinie.
  • Zakupy i płatności: co oglądasz w sklepie, co ląduje w koszyku, co kupujesz, ile wydajesz, jak często.
  • Lokalizacja (czasem dokładna): jeśli aplikacja ma dostęp, a ty ją nosisz w kieszeni.

Łączenie w jedną osobę: „to pewnie ten sam człowiek”

Systemy robią trzy rzeczy, żeby powiedzieć: „to wszystko jest o Tomek-tym-samym”.

A. Po identyfikatorach (najprościej)

  • logujesz się tym samym kontem (Google/Apple/Facebook/e-mail),
  • masz te same cookies,
  • aplikacje używają tego samego identyfikatora reklamowego.

B. Po urządzeniu i „odcisku”
Nawet bez logowania da się zgadywać po zestawie cech: przeglądarka + czcionki + rozdzielczość + ustawienia + wtyczki + strefa czasowa itd. To nie jest „odcisk palca” w sensie kryminalnym, raczej unikalna kombinacja ustawień, która często się powtarza.

C. Po wzorcach zachowań
Jeśli codziennie:

  • rano czytasz X,
  • w pracy przeglądasz Y,
  • wieczorem oglądasz Z,
  • robisz to w podobnych godzinach,
    to system potrafi skleić „sesje” w jedną historię, nawet gdy zmieniasz stronę na stronę.

Sklejanie między stronami i aplikacjami: „sieć znajomych” danych

Tu wchodzą w grę rzeczy, które większość ludzi myśli, że są „dodatkiem”, a to jest główna autostrada:

  • Piksele śledzące (np. w stronie lub mailu): malutki element, który mówi „użytkownik X otworzył to o 21:37”.
  • Skrypty analityczne i reklamowe: wiele stron korzysta z tych samych narzędzi, więc te narzędzia „widzą” cię w wielu miejscach.
  • SDK w aplikacjach: aplikacje często mają te same moduły reklam/analityki. Efekt: dane z kilku aplikacji mogą trafić do jednego ekosystemu.
  • Brokerzy danych: firmy, które skupują/łączą dane z różnych źródeł i sprzedają „segmenty” (nie zawsze „Jan Kowalski”, częściej „osoby o cechach takich i takich”).

Z okruszków do cech: jak powstaje profil

Załóżmy, że system ma takie sygnały:

  • często czytasz o kredytach, ratach, „oszczędzaniu”
  • szukasz „bezsenność”, „zmęczenie”
  • oglądasz dużo treści politycznych i komentujesz
  • scrollujesz długo posty o konflikcie i zagrożeniach
  • kupujesz rzadziej, ale porównujesz ceny długo

Z tego robi wnioski typu:

  • „wrażliwy na tematy finansowe”
  • „podwyższony stres”
  • „wysokie zaangażowanie w tematy sporne”
  • „duża szansa na kliknięcie w treści alarmowe”
  • „łowca okazji”

To nie musi być prawda. To jest model – zgadywanie oparte o statystykę. Ale jeśli model trafia choć trochę lepiej niż losowo, to dla reklamy i wpływu jest to złoto.

Co potem: personalizacja, która ustawia ci świat i światopogląd

Kiedy profil już jest, dzieją się dwie rzeczy:

  • Dobór treści: dostajesz więcej tego, co cię „trzyma” (czasem uspokaja, często nakręca).
  • Dobór momentu: treść może być podsunięta wtedy, kiedy jesteś bardziej podatny (wieczorem, po ciężkim dniu, w konkretnych godzinach aktywności).

I znów: nie dlatego, że ktoś cię „nie lubi”, tylko dlatego, że algorytm uczy się: „to działa”.

Najważniejsza myśl

Nie trzeba czytać twoich maili, żeby zbudować profil. Wystarczy:

  • wiedzieć gdzie jesteś (mniej więcej),
  • co robisz,
  • kiedy,
  • i na co reagujesz.

Prywatność w praktyce to ograniczanie tej układanki, żeby z pojedynczych okruszków trudniej było ulepić „ciebie jako przewidywalny model”.