论文面向电商环境下商品推荐服务的隐私镜像暴露问题，本文是关于问题研究相关论文范文数据库与电商环境和镜像和暴露方面大学毕业论文范文.
引言
移动互联网时代,互联网服务商能够非常方便地获取和识别用户的身份信息,并基于这些信息向用户提供个性化、指向性的服务.当用户登录电子商务（简称电商）网站时,首页上不仅会显示当前“热销”的商品,可能还会基于用户的购买历史和消费偏好推荐特定的商品.上述场景的出现,得益于大数据和机器学习技术的广泛应用.用户在互联网上的行为被实时地记录和存储,成为互联网数据的一部分.而拥有了海量用户数据之后的各种互联网服务商或平台,又能够进一步在分析这些数据的基础之上,为用户提供更加智能化、个性化、精准化的信息推送服务.然而,用户在享受技术和商业模式进步的同时,往往还忽略了一点：在信息推送服务面前,个人隐私是否受到了侵犯呢？移动互联网时代,用户在网上的一举一动几乎变得无所遁形,被各种网站和应用软件（APP）悄无声息地跟踪和记录.因此,个性化信息推送服务的使用,衍生出一个比较敏感的问题——互联网用户的隐私暴露.目前国内外已经有不少关于互联网用户隐私保护问题的研究,大致上可以分为技术和对策两个角度.从技术角度来看,主要是通过特定的信息技术和算法来保护隐私,例如K-匿名、数据扰乱、推演控制、差分隐私保护等.而从对策角度来看,则包括了相关的法律、政策以及监管手段等方面的研究.本研究主要结合电商环境下的商品推荐服务,对用户的隐私暴露以及保护问题进行初步分析和探讨.
1、互联网用户隐私暴露
用户在使用各种互联网应用时,个人隐私会存在不同程度的暴露.本研究从应用场景、数据传输以及暴露路径等维度,对互联网用户隐私暴露的类型进行初步地划分.
1.1 按应用场景分类
根据应用场景的不同,可以将互联网用户的隐私暴露分为三类.
（1）社交网络暴露：和Web 1.0时代用户大多以虚拟身份上网不同,在伴随着Web 2.0兴起的社交网络（或者说社会化媒体）平台上,用户的*往往是与其线下的真实身份相对应的.人们已经逐渐习惯将线下的人际关系网络迁移到线上,并通过社交网络服务进行的通讯、分享和传播.而在这种情况下,用户的个人隐私也更容易在社交化传播过程中对外暴露.
（2）电子商务暴露：电商的快速发展与普及,正在逐渐改变用户的消费习惯,各种电商和O2O服务已经渗透到人们衣食住行的方方面面,而移动电商的兴起又进一步让用户的在线消费能够突破时空限制.各大电商平台上存储了大量的用户和消费偏好,也给用户带来隐私暴露的风险性.此外,由于电商包含了支付环节,因此隐私暴露的同时可能还会造成用户的金钱损失.
（3）其它信息服务暴露：随着人们对互联网的依赖程度日益加剧,除了社交和购物两个基本需求之外,在日常生活中还会频繁使用大量其它的信息服务,例如搜索引擎、新闻资讯、视频娱乐等.而这些信息服务本身,也都不同程度的存在隐私暴露的风险.
以大型互联网公司为代表的服务商,通过特定的信息技术长期、连续地跟踪、记录用户和行为数据,就等于记录了用户的一部分个人隐私.这些信息和数据最终都汇聚为互联网大数据的一部分,而在一些特定的场景下,这些数据也有可能会被第三方获取.
1.2 按数据传输分类
按照数据传输的途径和渠道不同,可以将互联网用户的隐私暴露分为以下两类.
（1）纯线上暴露：主要是指包含用户个人隐私的数据在传输或传播过程中被泄露,或者被第三方主动获取.整个隐私暴露的过程,完全是在线上完成的.
（2）线上线下结合暴露：即使用户的隐私数据在线传播时没有被泄露,但是当前许多互联网应用是线上线下结合的,因此部分用户数据从线上被传递到线下的过程中,也有可能会被第三方获取.
1.3 按暴露路径分类
按照暴露路径的不同,又可以将互联网用户的隐私暴露分为以下两类.
（1）直接暴露：用户隐私的直接暴露,是指用户的个人隐私被直接泄露给第三方或者被第三方通过特定渠道直接获取.
（2）间接暴露：用户隐私的间接暴露,是指第三方通过猜测、分析或推理而间接获得用户的部分个人隐私,而不是直接获取.
2、隐私镜像暴露问题
2.1 隐私镜像暴露定义
如前文所述,信息推送是互联网上非常普遍的一种服务,主要是指由互联网服务商（如电商网站、社交网络平台等）主动向用户发送特定服务信息的过程.通常来说,一般的信息推送并不会暴露用户的个人隐私.比如,用户在使用即时通讯软件时,桌面上会弹出新闻.这种信息推送是面向全体或者一群用户的,再加上新闻内容和受众的普遍性和一般性,因此这样的推送过程并不会暴露某个特定用户的个人隐私.而在大数据环境下,情况则会有所不同.正如前文所述,用户的实际上已经成为互联网大数据的一部分,互联网服务商可以基于大数据开展各种信息服务.而其中一种典型的信息服务就是个性化信息推送,这种信息推送实际上是在对用户的个人隐私数据分析和挖掘的基础之上进行的.在这种应用场景下,推送的信息本身已经成为一种携带用户个人隐私的“载体”,截获了这些信息就等于间接获得了一部分用户个人隐私.
一般的信息推送,信息携带的隐私通常较少,或者基本不携带隐私；而个性化的信息推送,通常会携带更多的隐私.第三方可以通过截获的这些推送信息来局部地还原用户个人隐私,而截获的推送信息越多,能够还原的用户个人隐私也就越多（如图1）.可以将这种特殊的个人隐私暴露称为“隐私镜像暴露”,给出形式化定义如下：
隐私镜像暴露是指当互联网服务商（记为s）获得了用户（记为u）的部分个人隐私数据（记为du）之后,在向用户推送携带其个人隐私数据的信息（记为di）时,在信息的展示过程中被第三方（记为t）获取.信息推送的过程可以用公式p(s,di)→u来表示,其中p表示信息推送操作,且du ? di；而第三方获取隐私数据的行为可以用公式p s,di ( ) t！u 来表示.
这种情况就好比一个人背对着另一个人照镜子,虽然身后的人不能直接看到你的正面,他却可以通过镜子反射看到前者正面的一切.在这种情况下,互联网服务本身以及呈现服务内容的屏幕就可能成为暴露用户个人隐私的“镜子”.隐私镜像暴露实际上是一种隐私的间接暴露,同时也属于线上线下结合暴露的一种.
2.2 商品推荐与隐私镜像暴露
隐私镜像暴露通常发生在信息推送的过程中,而电商环境下最典型的信息推送之一就是个性化商品推荐.电商网站向用户推荐的商品,是通过对用户的过往消费行为和偏好进行分析,匹配之后主动发送的,实际上是一种基于大数据的商品信息推送.每个用户“被推荐”的商品,都和用户个人的特征和偏好有关.大多数情况下,这种推荐并不会对用户造成太大的困扰——可能推荐的商品并不能引起用户的兴趣,用户也可以选择性无视.但是,如果推荐的是某些“特殊”的商品,情况则有所不同.
按照是否具有隐私属性,可以将用户在电商网站上购买的商品分为两类,即“隐私弱相关型”商品和“隐私强相关型”商品.隐私弱相关型商品是指不太能体现购买者个人隐私的商品,比如快消品、食品、服饰等,而隐私强相关型商品是指比较容易暴露购买者个人隐私的商品,比如成人用品、药品等.如果电商网站频繁地向某个用户推荐隐私强相关型商品,那么按照隐私镜像暴露的定义,就有可能会暴露用户的个人隐私.比如,用户在某个电商网站上购买了成人用品,那么当他（她）浏览网站的特定页面时,可能就会面临页面上充斥大量由系统自动推荐的“特殊”商品的尴尬场面.如果用户事先对这种个性化推荐没有任何防备,可能就会在不经意间向第三方泄露了自己的隐私和“秘密”.
3、模拟实验与分析
3.1 实验设计
为了验证电商网站的个性化商品推荐服务在“隐私镜像暴露”方面的风险,专门设计了一个模拟实验进行测试和分析.选取成人用品作为目标商品,由于这类商品与其它商品的关联性和耦合度相对来说非常小,因此能够较为准确地反映电商网站的个性化商品推荐服务的程度.将成人用品大概分为情趣内衣、避孕器具、男用器具、女用器具四类.由4名志愿者（2男2女,以下简称为ABCD）充当对这类商品有特殊偏好的消费者,在电商网站（淘宝和京东）上浏览和购买商品.此外,选取了电商网站（PC端和移动端）页面上几个主要的商品推荐栏目进行数据统计.
实验的过程如下：志愿者按照日常网购的习惯,每天不定时地在电商网站上通过移动端或者PC端浏览或者购买成人用品或情趣用品,尽可能地模拟真实的网购场景.然后对电商网站上的商品推荐模块进行观察和统计,记录并分析相关商品的推荐情况,作为衡量和评价隐私镜像暴露风险的依据.将4名志愿者分成4组,每组模拟一种消费者的网购行为组合（如表1）.例如,志愿者C的行为组合为：先浏览商品,再有选择地*感兴趣的商品,同时向商家咨询某些商品的信息.
3.2 结果与讨论
通过一段时间（半个月左右）的持续观测,最终获得了4组统计数据.将淘宝、京东、手机淘宝、手机京东的各个商品推荐栏目中推荐的相关商品数量分别相加求和,并计算其累计值.其中,手机淘宝和手机京东的商品推荐结果如图2和图3所示.从统计结果来看,电商网站确实会根据消费者的行为进行个性化的商品推荐,并且这种推荐会随着时间的推移而逐渐强化.
总体来说,随着实验的进行,每个志愿者在访问电商网站时,其页面上都不同程度地被各种成人用品和情趣用品“刷屏”.和电脑显示屏相比,手机屏幕的显示面积很小,网站推荐的隐私强相关型商品越多,其在屏幕上所占的比例也就越大,导致发生隐私镜像暴露的风险也就越大.因此,对于在电商网站上浏览和购买相关商品的消费者来说,确实存在隐私镜像暴露的潜在风险.
在包括电商在内的互联网应用中,用户的个人隐私保护是一个复杂的社会问题,在工业界和学术界都存在较大的争议.有一些互联网企业认为,在大数据时代显露真实身份将变得更普遍,甚至认为用户是“没有隐私”的,或者用户必须通过牺牲隐私来获得更好的个性化服务.因此,隐私保护的问题,单纯依靠用户或者企业可能都不能得以妥善解决.基于上述研究结果,针对隐私镜像暴露问题,提出以下两方面的对策和建议：
一方面,用户自身应该加强防范意识,提高隐私保护的自觉性和主动性,要充分意识到自己在互联网上的一举一动、一言一行,都存在隐私暴露的风险.在现阶段做不到完全隔离个人隐私的情况下,尽可能地减少个人隐私信息在网上的发布,特别是在一些容易暴露隐私的应用场景下,对于一些不必要的个人隐私暴露行为,更要尽量避免.
另一方面,从商业*的角度来说,包括电商平台在内的互联网服务商在获得用户的个人隐私数据以后,应该妥善地加以管理.互联网服务商可以从技术上规避类似于“隐私镜像暴露”的问题,强化用户的隐私保护选择权.以商品推荐为例,建议电商平台可以在商品推荐上做一个简单的改进：将页面上的商品推荐模块做成“可折叠”的效果.如果平台推荐的是隐私暴露强相关型商品,用户可以有选择地将这些内容暂时隐藏起来.这样,既能起到商品推荐的效果,又能降低隐私泄露的风险.更进一步,互联网服务商可以考虑通过一种非常醒目的方式,向用户提供一个“隐私开关”,使得用户能够在“是否允许自己的隐私被记录和跟踪”方面随意切换.如果用户为了更好地享受商家提供的个性化服务,可以选择把“开关”打开,让服务商合理地记录其和行为轨迹,并授权商家对这些信息进行后续地处理.如果用户更在乎自己的绝对隐私不受任何侵犯和威胁,也没有问题,只需要把“开关”合上,就可以用一种“透明”的方式使用各种服务.
4、结语
随着互联网和信息技术的普及,用户对于个人隐私的直接暴露已经具备了一定的认知和警惕,但是对于类似“隐私镜像暴露”这样的个人隐私的间接暴露,恐怕还没有引起足够的重视.本研究在分析了互联网用户隐私暴露潜在场景的基础之上,给出了隐私镜像暴露的形式化定义.同时,以电商环境下的商品推荐服务为例,通过模拟实验对隐私镜像暴露问题进行初步验证和分析.实验结果显示,用户在电商网站上浏览和购买特定商品时,确实存在隐私镜像暴露的潜在风险.因此,本研究针对信息推送中的用户隐私暴露问题,从用户和商家的角度,分别给出了初步的对策和建议.
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参考文献：
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