在11月10日公布的专利申请中, 脸谱申请获得用于 “基于图像数据预测家庭人口统计数据” 的申请的专利。据《维格报》报道, 正在开发的系统使用先进的数据挖掘技术, 将用户的照片与 “标签、描述、海报的 ip 地址、使用同一地址的 facebook 用户名单以及可能的信息和方式进行交叉引用。其他细节。
这一新的应用是在脸谱的 “家庭定位” 广告策略之后推出的。2017年夏天推出的家庭目标有望同时收集整个家庭的信息。然后, facebook 使用这些信息, 让广告商接触到更有针对性的受众。
通过将他们新的预测分析应用与家庭定位策略结合起来, 脸谱希望利用数据科学和 ai 来知道有多少人住在你的房子里, 这些人的兴趣, 他们穿的衣服类型 (即你的衬衫有耐克吗？你的鞋子有面包车标志吗？), 以及如何用更好的广告来针对他们。所有的照片, 你张贴到他们的平台。
为了深入了解一下, 以下是 facebook 专利申请的摘要:
在线系统根据用户的图像数据预测用户的家庭特征, 例如, 家庭规模和人口构成, 例如个人资料照片、用户发布的照片和与用户有社会联系的其他用户发布的照片, 以及文字用户配置文件中的数据, 这些数据表明用户的图像数据中显示的个人之间的关系。在线系统应用一个或多个使用深度学习技术训练的模型来生成预测。例如, 训练有素的图像分析模型标识用户照片中描述的每个人;一个训练有素的文本分析模型从用户的个人资料数据和与照片相关的标签中获得家庭成员关系信息。在线系统利用这些预测在在线系统中建立更多关于用户及其家庭的信息, 并向用户和用户的家庭提供改进和有针对性的内容交付。
尽管该公司的商业广告声称他们已经重新专注于建设一个社区, 但 facebook 似乎仍在处理从您的个人数据中赚钱的业务–他们只是在改变他们收集数据的方式。