驱动、困境与展望：论用户画像技术在计算广告中的应用

吉峰 许淑亚

【内容摘要】本文对计算广告中用户画像建构流程进行了梳理，指出了计算广告业当前面临的困境和重视技术的工具理性所引发的价值理性缺失等一系列伦理失范问题，并从社会多主体共建共治的角度出发提供了一些相关策略和建议，以期为促进广告行业的良性有序发展提供一定的参考。

【关键词】用户画像；计算广告；伦理

用户画像作为计算广告行业的基础，结合程序化创意和精准投放，为广告主购买精准广告营销服务提供了可行有效的策略路径。根据 CTR发布的《2020年中国广告市场回顾》，2020年中国广告市场传统媒体广告预算下滑尤为严重，电视和广播媒体分别同比下滑 13.5%和 19.9%。除了药品行业外，各头部行业广告费均呈现不同程度下滑。①在预算降低的情况下，品牌主在数字广告的投入远高于传统广告，更多品牌主愈发注重ROI（投资回报率）。计算广告基于画像技术和大数据等技术下“看得见”的目标用户和广告效果，为广告产业转型指明了新的方向。同时，也暴露出了对技术的迷思而对计算广告的发展所面临的困境以及产生的一系列伦理问题的重视不足。本文拟通过阐述当前用户画像在计算广告业中的应用，分析计算广告领域面临的生态失衡等困境以及由于过度重视技术的工具理性导致的价值理性缺失等问题，对计算广告进行冷思考。

一、驱动力：用户画像在计算广告中的应用

“伴随多边市场角色的不断丰富，原有纵向层级的组织形态逐渐朝着去中心化的横向架构拓展，数字协同、扁平化以及利益相关者等概念的引入也给传统治理模式带来新的发展机遇。”②技术的纵深发展深刻影响着广告业，尤其是用户画像技术在计算广告中的应用颠覆了传统广告洞察用户的方式，重塑着广告活动运作流程，广告产业开始走向智能化。计算广告的核心问题，是基于一系列用户与环境的组合找到最合适的广告投放策略实现广告收益的最大化。在此过程中，用户画像作为一个核心变量，为广告主、媒体平台在产品开发运营、广告内容制作及个性化推送等提供了指向，使广告流程变得更加有序。没有精准有效的用户画像，实现产品广告与用户的情境就无从谈起。以数据为基础和依据的用户画像技术展现出了强大的驱动力，在计算广告的智能决策和组织运作中发挥着重要作用。

（一）用户画像的建构流程与标签体系

1.用户画像的建构流程

用户画像是建立在一系列真实数据之上的数字模型，用户画像的使用遍布各个行业，但在广告领域的应用中尤为广泛。③构建用户画像的过程本质就是对用户信息进行标签化管理的过程，通过将单个行为主体的所有信息标签集合后抽象出的用户商业全貌。用户的标签可分为两类：一是基础信息标签，例如用户的年龄、性别、学历等；二是聚类标签，需要通过行为数据等进行聚合统计，例如用户最近的广告浏览记录、购买量、消费金额等。这类标签在许多情境下并不能直接被使用，需要进一步进行量化处理。数字化时代，用户的属性特征及网络中的操作行为都被转化为数据0和1存储在网络空间中。企业平台通过对用户海量数据收集、处理、分析，将其所携带的标签综合起来并进行结构化处理整理形成“大属性”标签，随着标签的不断累计增加对用户的描述维度，用户变得具象。通过机器深度学习技术可以从用户数据中抽象出更多的数据信息预测标签，用以发现用户潜在需求并对用户行为进行预判。用户画像作为一个轴心，辐射影响整个广告行业的全流程，用户标签的呈现，有助于让企业更加了解自己的目标市场和用户喜好，并对其战略布局、产品定位、广告投放等都有着重要影响。一般来说，构建用户画像需要经过以下步骤，如图1所示。

数据采集：通过从第三方接口接入、爬虫等获取用户信息。例如通过社交媒体平台接口微信、QQ等获知用户性别、地域、社交关系等信息；利用网络爬虫抓取微博、豆瓣等平台的评论内容，并通过预置机器学习算法计算数据获取用户的情感偏好和消费偏好等。

数据清洗：采集回的原始数据中存在大量非目标数据、无效数据及虚假数据等，因此，需要对原始数据进行过滤和清洗，例如补全空缺数据、删除重复数据等。数据的质量和真实度对用户的精准度以及企业决策有着重要影响。

数据标准化：数据标准化是用户画像分析的前提，用户画像的建立需要有整合多源数据的能力，例如一个用户实体可能会使用多个设备，拥有不同账号，因此，需要对其进行统一身份认证，把多个身份ID组合，形成完整标示实体的用户画像。

用户标签建模：通过相关数据分析算法对用户数据资料进行分析和加工，提炼出关键要素形成标签体系，构建可视化的模型，這是画像技术中最终的一步。常常用到分类模型、具类模型，例如决策树、神经网络、朴素贝叶斯等相关算法。

标签挖掘与验证：通过平台进行标签的加工和计算，例如通过Hadoop平台进行训练和学习，大规模的并行计算，且需要进行标签挖掘结果的正确性验证，以此保证标签的处理结果与预期大体相符。一般先用小范围样本对模型的可靠度进行验证，再依照结果进行相关调整。

数据可视化：通过对用户各类标签数据进行准确、详细的汇总和分析，以柱状图、图表、饼状图等BI组件视觉呈现群体或个人的用户画像。帮助广告主、平台全面了解用户的基础信息、经济状况、兴趣偏好等情况，从而为服务创新、个性化广告推荐等业务提供支撑。

平台在规划用户画像时还需要考虑到标签的生命周期，根据用户实时的数据需求进行画像更新，不断地对其进行精细化管理。构建精准用户画像需要格外重视数据的质量。④2018年亚马逊的平台页面广告转化率高达32%，而同期的京东转化率只有17%，造成这一巨大差异的关键原因就是数据源的质量。

2.用户画像的标签体系

平台、广告主根据具体的业务内容与业务目标的差异，对标签体系有着不同的组织方式，标签体系要讲求实用性和适用性，基于特定的场景业务决策。例如广告公司的目的是为进行精准广告推送，资讯平台的目的是为推荐用户感兴趣的内容实现流量变现。品牌广告、电商平台的受众定向往往采用的是结构化标签体系，这一体系具有明确的层次划分，每一个梯度的标签都相当于一个业务维度的切面，每个梯度越向下追踪，标签越为精细，通过一层一层向下追踪，串联出完整的用户及场景。在进行标签维度的分类时，需要考虑到标签的粗细度，标签粒度太粗会缺少区分度，粒度过细会导致标签体系太过复杂而不具有普适性，带来使用上的障碍。笔者设计了国内电商平台的一般用户画像标签体系，如图2所示：为实现营销增强、个性推荐等功能，标签层级设置上至少需要分为三个梯度。在这些标签的层级中，用户基本信息、关联信息、用户价值等一级标签是最为抽象的，通常只作为统计意义而存在，而性别、年龄、最近浏览商品等底层标签是具体的业务事实数据，具有实用意义，一般作为个性化推送和精准广告投放依据。

（二）用户画像在计算广告中的应用及其实例分析

用户洞察的精准度在很大程度上决定着投放的转化率，流量的质量决定着交易价格与价值。在用户增长空间收窄，用户圈地白热的现状下，众多电商平台、门户网站、社交媒体等，都加紧对用户画像的描摹及用户留存，并同步其他服务的建设以期形成一种必要的用户与广告之间的交互闭环。在计算广告发展的演进中，广告主也经历着从过去“买媒体”向如今的“买用户”的转变。用户画像作为计算广告业务流程的中间点，使整个广告流程变得更为高效有序。如图3所示，用户画像的构建是建立在广阔的用户数据基础之上的，数据的来源有多种，例如通过埋点可以采集iOS、Androw、网站、各种客户端的用户行为数据和用户属性信息，采用接受事件消息推送或主动轮询方式可以采集用户在不同第三方应用系统的个人数据。“算法重构了一套全新的传播规则，让参与其中的个体重新审视、体验和消费乃至创造全新的传播。”⑤整合用户运营数据，通过平台来进行标签的加工和计算，如通过Hadoop平台训练和学习，配合特定的标签规则做出批量计算最后生成用户标签。标签作为一个中间层系统模块，依据特定的场景需求对用户的多标签进行组合。⑥广告投放包括广告出资人、内容、用户三个要素，用户画像作为中间的核心变量，可以通过引导广告的正确投放，使计算广告实现对目标用户情景需求与广告内容的精准匹配。

用户画像是提高用户参与感的助推力，从用户视角挖掘用户需求可以帮助企业更好地进行产品和服务运营，增加用户黏性以实现价值转化。过去先调查后测评的单线性广告运作方式得到根本性的改变，而过去广告主也在从“买媒体”转向“买用户”的精准广告营销方式。以国货彩妆完美日记为例，该品牌依托直接面对消费者，围绕实时的用户画像数据和优化体验的DTC（Derect to customer）模式，将千万级别用户数据与流量数据打通形成用户数据库，形成了以精准洞察用户、创意广告制作、个性化广告投放以及即时效果测评的广告全流程闭环运作。仅用4年时间就实现了从创立到敲钟上市，创造了100+倍的增值。用户画像赋能的广告营销加速着传统广告产业全链路的升级与转型。

1.从经验到科学：广告投放运作模式的转变

在传统广告的运作中，碍于技术水平的限制以及成本的高昂，多采用问卷调查、电话访谈以及街头随机采访等人工方式进行用户行为的调查。这种费时费力的方式所调查的用户范围及规模却又都相对有限，并对抽样方法以及调查流程的科学性、规范性具有很高的要求，后续的广告内容创作以及广告投放策略的选择仍然具有很强的经验性和主观性。计算范式下的广告改变了过去经验性的单向告知的广告形态与传播模式，取而代之的是科学的良性互动的广告投放模式。⑦完美日记在2018年通过招募大量爬虫工程师、搜集舆情数据、结合自身销售数据，通过用户人群统计进行深度画像，发现购买完美日记产品最多的人群集中于20岁至29岁的女性，多以学生、粉丝及白领为主。结合目标用户的触媒习惯，完美日记瞄准了当时用户数超两亿，女性用户占90%以上，18岁至30岁的女性用户占比63%的社区生活平台小红书，通过聚焦特定圈层进行定向广告投放直接触达目标消费者，并根据用户的动态反馈数据的回流对广告投放进行新一轮的重定向。⑧基于精准用户洞察的科学广告投运作模式，完美日记实现了3倍的用户数量增长，品牌相关搜索曝光量暴涨12倍。

2.从无形到有形：可被“看到”的广告效果

传统的广告效果评估和测量大多是利用问卷调查和实证经验的方法，评估指标单一，结果往往具有滞后性和带有个人主观性。在网络PC端广告展示时期，用户的操作数据能够在一定程度上进行量化，网站的广告点击量、浏览量、以及观看时长等结构化数据作为广告效果评估依据，较之于传统媒介的广告效果监测更为精准、直观。由于对用户行为的深层因素以及与之相伴的其他相关操作行为轨迹无法进行精准测量。因此，对广告效果的评估仍然带有一定的主观色彩。而完美日记通过搭建用户数据中台，从多源接口收集用户的实时数据反馈，重新描绘广告与用户之间的关系，对目标用户进行清晰锁定和行为路径的动态追踪。⑨广告效果从过去的无形且滞后变革为如今的有形且精准。精准化、可视化的广告效果，为品牌优化广告资源配置、细分广告市场以及后续的广告投放提供了科学参考依据。

3.从大创意到小创意：私人订制的广告内容

智能广告系统通过对用户信息以及产品信息的深度挖掘，利用模型训练与算法等技术提炼出广告产品的利益点，结合用户的精准画像可生成创意智库为广告内容的创意提供丰富素材。⑩例如阿里智能实验室所设计的“鲁班”系统，能够依据用户的行为和偏好智能生成创意广告自动投放，并能够根据用户点击结果进行自动调整。京东的“莎士比亚”打破广告长文案的写作瓶颈，能够依据用户需求以每秒上千条的速度完成广告文案写作，大大缩短了广告内容制作周期，从大创意向精准洞察用户的小创意广告内容制作转变。对用户的精确洞察使得广告在内容制作上经历了过去千人一面的“大创意”到千人千面的“小创意”，广告效果有了明显提升，刺激了广告转化率，在2018年至2020年的“双11”中均位于天猫彩妆销量榜首。

二、用户画像应用中的计算广告发展瓶颈与伦理失范

受限于技术自身的发展水平以及计算广告从业者对技术管理经验的匮乏和广告理念的滞后，计算广告遭遇着一系列的发展瓶颈。尤其是对技术利用的不当所带来对人的尊严和权利的侵犯，更是当下计算广告被诟病的重要原因。

（一）计算广告的发展瓶颈

1.传播范围窄化使品牌广告陷入“精準陷阱”

广告投放效果在追求精准的同时也意味着对其他用户群体的遮蔽，品牌接触的用户大多是已有的消费者，这种基于用户隐私数据的个性化广告投放所营造的广告信息茧房不仅会窄化用户消费场域，更有可能在精简的过程中剔除潜在用户，从而减少了品牌广告信息触达新用户的可能性，广告的转化率反而达不到预期效果。宝洁公司作为全球最大的广告主，在Facebook上针对有宠物的大家庭，对其旗下的Febreze空气清新剂进行精准投放，结果销量却是停滞的，当宝洁把广告范围拓宽到所有18岁以上的用户时，销量出现了明显增长。品牌在进行广告投放时一味追求对用户的精准触达，通过广告召回品牌已有消费者，而忽略了覆盖范围，往往会陷入“精准陷阱”。数字媒体平台所理解的“精准”与广告主所想要的“精准”并不完全重合，平台利用计算广告判断用户行为来定义精准，广告主则以品牌建设和销量提升的效果来定义精准。品牌越大，越需要有广泛的用户覆盖面，而不是小范围的目标群体，更不是靠品牌的原有用户来支撑。过度的看重原有数据和效果渠道，会局限品牌广告的覆盖广度。

2.机器的弱预见性与虚假流量对用户造成干扰

计算广告的明显缺陷在于其弱预见性，从建模角度考虑，用户的需求并不是一成不变的，广告内容的推荐具有时效性，而基于过去用户标签进行的广告内容推荐，也许与用户当下的情境需求存在偏差。随着用户购物的完成，同类商品的广告投放便是资源浪费。此外，“流量作弊”同样是导致广告内容与用户情景需求不匹配的另一重要原因。数据的来源、质量和算法决定了广告匹配的效率，也决定了计算广告的交易价格与价值。在“流量黑产”的日益成熟下，动辄百万流量的热门广告内容往往伴随着恶意点赞、流量作弊等不正当的竞争行为。在目前针对虚假流量和刷单等诱导智能推送的调研上，头部的流量和相关的商品栏目占到了整体市场份额的80%。像抖音这种主要依据流行度而进行的推荐机制，更是使虚假流量有机可乘。从而造成其他同类内容的遮蔽，使得许多优质产品和广告内容根本无法触达真正有需求的用户。

3.程序化创意对广告艺术灵韵的消解

广告的创意环节也在被自动化程序所冲击。互联网企业、平台加紧设计研发基于用户行为和偏好的智能创意广告系统，百度的百度闪投、阿里的鲁班&鹿班等机器设计出的文案和广告作品甚至在一定程度上超越了人的创意，生成内容也随用户点击结果进行自动调整。程序化创意有效减少了重复性劳动、降低人力物力成本，实现大规模产出，在创意资产管理等方面发挥着巨大作用。计算广告的自动化创意还停留在运用广告素材库中已有的素材分析和重组，当系统每天要产出成千上万条广告素材，成为流水线生产的快销品时，广告的艺术灵韵已难以显现，这无疑给广告创意论的拥趸带来了极大的思维冲击，当创意这一人类智慧的闪光也可以被量化、被计算时，人们不得不怀疑智慧的价值。

此外，随着媒体渠道的多元化，用户媒介接触习惯愈加碎片化，人们的注意力转瞬即逝，程序化的广告创意未必能够真正实现个性化、多版本创意，满足用户特定场景下的广告需求。国外的实证研究证实，用户对人工智能创造的认知导向广告态度相同，但对其创造的情感导向广告内容评价较低。计算创意广告对理性诉求和实用性产品有效，但对情感诉求和享乐型产品无效。无论当前的用户画像技术还是智能广告系统都并未实现对人的情感进行深入洞察和创意的深度挖掘。创造情感导向的广告仍然需要人的创意，计算广告的程序创意无法取代创意迸发时的灵感，当广告创意的灵韵消失后，即便依据用户画像精准捕捉到了用户需求进行定向投放，也常常会给人千人一面的感觉，减少了用户在观看广告时的意外惊喜和优质体验。

（二）计算范式下的广告伦理问题

1.广告边界消融挑战消费者的知情权

计算广告采用匹配机制，依据用户画像将这些低辨识度的广告进行推送，并且往往与其他媒体内容混杂在一起，无论是区分还是监管都增加了难度。尤其是医疗类广告如若管控不当会带来不良后果。廣告深嵌媒体内容与信息流中，泛媒介化更是使得广告信息无缝渗透，加之算法的不透明，信息的真实性难以甄别，广告的商业目的也变得更加隐蔽，从而损害了用户知情权。尽管有些媒体平台会对广告内容进行标识，但由于当前主流的信息流广告、原生广告、植入式广告的风格和样式愈发与用户生产的内容变得相一致，广告的投放决策逻辑和内容生产一样是基于用户的兴趣偏好，用户区分信息与广告的难度加大。用户对内容的分享与扩散使得用户自身也成了内容传播的渠道，这同样是对消费者知情权的一种挑战。

2.技术黑箱下的隐蔽偏见及对用户的精准“算计”

用户画像在对用户行为数据的抓取、分析和权重设定等各个环节都贯穿着设计者的主观意识，而看似中立的技术却难以完全实现真正的客观性。当技术逐渐取代人类进行算法决策，用户的身份将会被进一步区分。经济能力在某种程度上限制了个体参与消费或实际选择的自由，精准画像消弭了传统经济中企业无法获知个体消费能力的营销障碍，向经济地位较优越者与经济地位较低者呈现的不同价格标签的广告商品同样存在着歧视问题。用户一旦被贴上低收入维度的标签，长期的低质低价的产品内容呈现不仅不利于个体的消费升级，也是对低收入社会群体追求更高品质生活美好愿景的“否定”。工具理性所带来的隐蔽偏见对于弱者来说是一种压制，甚至会造成痛苦的被剥削体验。计算广告通过用户画像分析用户信息，判断用户身份及是否是价格敏感型消费者，并运用特定的算法规则，改变了“同物同价”的传统定价模式，使产品价格不再围绕产品价值本身，而是取决于每个消费者对该商品的主观定价和消费期待。例如平台为获新客给予新人一些隐藏优惠，而老客户由于具有一定的黏性和信任度，会在优惠力度上打折扣甚至抬高价格；此外，许多平台、网站中对HUAWEI、Androw、iOS等不同终端用户也会进行区别对待。技术黑箱下对用户的数据精准“计算”转向对用户的精准“算计”，不仅会降低用户对品牌的信任度，更不利于广告生态的良好运行。

3.用户隐私保护及数据安全遭受挑战

计算广告是经由互联网发展后的新型产物，目前还正处于智能化转型的初级阶段，在相关领域的应用和管理上仍然存在着许多安全漏洞，其中与用户关系最为密切的，便是用户的隐私安全问题。在入网实名制要求日益严格的背景下，用户登录各个平台账号大都需要实名认证、绑定手机号与社交软件，平台可以在用户注册登录时获取其基本信息以及用户的社交关系，即便是用户并没有开启某些隐私权限，但由于数据操作机制的不透明、获取手段的隐蔽性，一些表述不清的“霸王条款”的强制文本协定，用户的数据信息会在不知情的情况下被平台非法获取。国内使用率较高的打车软件“滴滴出行App”，在2021年7月4日被查实“存在严重违法违规收集使用个人信息问题”而遭下架，“滴滴出行App”拥有完备的录音、录像、提醒以及定位服务，其平台掌握了大量用户的活动轨迹，一旦被非法分子利用后果不堪设想。广告主和技术主体因对用户数据管理不善以及道德底线丧失等原因造成用户信息遭到泄漏甚至被滥用，使用户成为互联网中的“裸泳者”，并随时处于危险的边缘，用户数据安全以及隐私保护已经成为一个全球性的紧迫问题。

三、计算广告生态建设的提升策略及展望

针对当前计算范式下的广告存在的创意单一、精准陷阱以及伦理失范等问题，可以通过技术纠偏、行业自律、用户互律等多元主体共同努力，促进广告生态系统的平衡和良好发展。

（一）法律规制：确保计算广告象限治理无死角

计算广告问题的防范离不开法律规制。我国目前对广告市场和广告行业的治理主要是依据1995年正式实施的《中华人民共和国广告法》，2015年，在新广告法中增添了许多有关互联网广告的相关内容，2016年，又修订了针对互联网广告的《互联网广告管理暂行办法》。技术在计算广告领域的应用中具有一定的“拟主体性”，导致伦理的主体划分、规约及对广告的监管和界定更为困难，尤其是当前充斥在平台中的原生广告等隐形植入式的商业信息，使广告主与用户仿佛正在进行一场“猫鼠游戏”。因此，政府及相关部门需要根据当下特定的广告进行细分，出台更加具有针对性的法律法规，使广告生态圈治理有法可查、有法可依。用户隐私事关个人安危、国家安全，国家在积极推动互联网广告产业发展的同时，要充分考虑用户数据信息安全和广告产业科学发展之间的关系。及时配套适应当前网络空间治理、信息数据运用和管理等相关法律法规，完善相关监管机制。针对监管漏洞和技术薄弱处，在不断创新技术手段进行数据安全保护的同时，加大对企业平台或者私人违法盗取、滥用和出售个人数据信息的不良行径的处罚力度，督促企业按时发布关于用户数据库的使用状况和安全评估报告并进行核查。

（二）技术助律：区块链技术对计算广告的纠偏

通过区块链、隐私计算等技术在计算广告中的纠偏，有望解决广告行业流量作弊、用户隐私侵犯等诸多痛点。区块链技术具有匿名性、可溯源性、去中介化以及信息不可篡改等特征，能夠进行企业间安全的数据共享，减少虚假流量和劣质广告内容。也可使用户在用户画像、结构优化和用户隐私保护等方面受益。在广告内容与用户需求匹配方面，区块链去中心化设定可使广告出资人直接从用户方构建用户画像，收集用户所有愿意分享的信息，与潜在的客户建立起直接联系，提高满足用户需求的能力；在治理广告欺诈和虚假流量问题上，区块链可溯源性、数据透明性等特征可有效排除恶意点击，过滤无效流量，平衡广告用户体验与商业化，形成可靠的数据流闭环；在保护用户数据隐私安全上，区块链技术的去中介化减少了用户信息的流通环节，其不可篡改性也增强了用户个人数据的稳定性。此外，在区块链网络中，用户拥有数据使用的主动权，能够有效解决用户数据被无偿占有使用等问题。区块链技术为广告行业带来了新的基因。尽管区块链技术应用的时间暂短，但随着区块链技术的发展和普及，计算广告产业的生态网络与业务流程将面临着新一轮的变革。

（三）行业自律：增强人文关怀与正确价值观引导

当前计算广告中大量滥用、误用技术造成的广告生态破坏及对用户权利的侵犯问题不容忽视。Owen认为负责任创新理念的核心目标是技术的创新应满足社会需求，符合社会公众的期望并提高公众生活的质量。Hilary从科技创新活动的经济效益、社会效益、及道德伦理角度出发，认为技术创新应用应当建构三者兼顾、相互平衡的体系。计算广告在用户画像、广告制作及广告投放等环节要平衡技术的工具理性与价值理性。例如在对用户数据的挖掘中充分尊重用户意愿，在用户画像的建构中对其内在倾向性作出合理解释，避免技术暗含的偏见造成算法歧视等伦理问题；在广告创意中融入品牌价值理念与人文关怀，提升程序化广告创意的深度与温度，能够对社会进行正确的价值观引领；在算法和其他相关技术的开发和应用方面增加技术透明度，避免黑箱操作。提升计算广告行业从业人员的道德素养和责任意识，防止技术造成不良后果。腾讯提出的“可用、可靠、可知、可控”的“科技向善”理念，为行业作出了表率。但规避计算广告所产生的问题不能仅仅依靠倡导理论和企业的美好承诺，必须真正地付诸实践。行业主体需要进一步针对数据流通共享、算法透明等问题进行公开讨论，明确责任界限，积极寻求社会公众参与协商建立“最低限度的道德标准”，强化行业主体的责任意识，构建广告主、媒体和用户的良好关系。

（四）用户互律：提升广告素养，承担网络广告监督员角色

计算广告的发展使广告的诱导消费作用和商业目的变得更为隐蔽，并且能够精准定位到目标用户。用户作为广告的接受者，却存在对广告法律的认知水平不足，个人隐私保护意识淡薄，广告目的辨识能力不强等问题，与日新月异的广告发展形成强烈对比。精准海量的广告看似给了用户更多的选择，也增加了用户选择的负担。面对广告信息过载的压力，用户也许会通过“心理旷工”的方式逃避决策，非理性思考广告的真正意图和真实性从而对广告的理解产生认知性偏差。未成年人与“新数字移民”银发一族触网的频率和时间增加，面对海量的广告信息，往往容易轻信广告宣传内容，游戏代刷、医疗类、视频保健类成为当前劣质、虚假广告的重灾区。政府可将新媒广告素养教育纳入教育体系，设置不同层次的培养课程，对儿童广告观念进行启蒙引导，对青少年进行广告正确价值观念引导和广告法律相关知识的普及，对老年群体以社区宣传和年轻群体反哺教育，剖析实际案例让他们了解网络广告中的各种问题，启发他们去批判思考和创造性体验。用户自身要对计算广告的潜在危机保持警惕之心，注重个人隐私保护。同时，通过建立广告“联盟”，整合社会力量对互联网的不良商业广告和企业平台的不良行径进行网络公开、监督和举报，在互律共建中实现对广告生态的维护。

四、结语

计算广告实现了目标用户特定情境下的需求与广告信息的高度匹配，用户画像作为其中的核心变量，发挥着重要作用。用户画像从用户视角观察用户需求，优化了用户体验及广告服务，提升了用户的参与感。广告出资人可以依据用户的画像把握用户诉求，更好地进行广告营销活动和相关决策，极大地提升了广告业务效率，使广告活动流程更为有序。但是，对技术应用理念的滞后以及对经济效益的过度追求也带来了对技术价值理性的忽视，从而产生了一系列伦理失范问题。当我们面对技术应用于广告领域所产生的市场竞争的失序、个人的数据在互联网空间中被一览无余，连其价值尊严也受到来自技术的挑战等问题时，更要坚持将人文关怀作为技术的底层逻辑，建立良好的计算广告生态秩序。

参考文献：

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（作者吉峰系莆田学院文化与传播学院教授、硕士生导师；许淑亚系武汉大学新闻与传播学院广告传播专业2022级研究生）

【责任编辑：陈小希】