你的网络浏览是否会留下你的“点击纹”？

     2006年8月21日，时代华纳（Time Warner）公司旗下的美国在线（America Online）宣布，由于其网络服务泄露了658, 000名用户三个月来的搜索查询信息，公司已经解除了与首席技术官的所有关系。虽然这些查询信息隐去了用户账号的详细情况，但仍然包含大量数据，因此可能会暴露一些用户的身份。这次侵犯隐私事件突显了原本应为“匿名”的客户资料网络存档的危险性，在电子前沿基金会（Electronic Frontier Foundation）等隐私保护组织中间揿起了轩然大波。该基金会在两周前曾极力劝说美国联邦贸易委员会（the Federal Trade Commission）对美国在线进行调查，并施压迫使该公司改变隐私方面的做法。

    沃顿商学院运营和信息管理学教授巴拉吉·帕德马纳班（Balaji Padmanabhan）和加州大学戴维斯分校管理学院的凯瑟琳·杨（Catherine Yang）教授在共同撰写的论文《网络点击纹：网络浏览数据有无印记》中详细介绍了另一种类型的匿名网络客户资料分析方式。作者没有重点分析美国在线事件，而是强调了如何仅仅利用用户的浏览行为识别用户。

    帕德马纳班和杨发现，每个用户可能都有自己的“点击纹”（clickprint）——即独特的网络浏览行为模式——这种模式建立在以下行为的基础上——每个session中所浏览的网页数量、在每个网页上花费的时间、在每周的哪个固定时间观看该网页等等。作者得出结论，通过分析这些数据，电子商务公司可有几乎100%的准确率来区分两名用户并利用该信息防止欺诈现象。有时公司只需要三个因特网session的资料就可识别一名用户。识别一名用户所需的session数量是与网站所拥有的用户数量成正比的，因为网站需要区别更多的人。

    除了探讨每个人是否有自己的点击纹，识别一名用户需要多少个session以及潜在的欺诈防范措施外，帕德马纳班和杨还阐述了公司应如何通过观察用户行为对其进行跟踪。帕德马纳班说：“我们的主要发现是，即使是网络session中的微小特点都能区分一名用户。每个人似乎都有独特的浏览行为。”

    帕德马纳班和杨发现，识别一名用户的行为通常需要3到16个网络session。杨说：“这篇论文证明了我们是能够通过用户行为和少量信息识别用户的。”

    但是美国在线事件和该研究论文中阐述的情况存在重大差异。美国在线事件说明了搜索引擎公司如何能利用所捕获到的信息，（以不正当的方式）达到以下目的：（1）基于用户的网络搜索行为建立用户的资料，或（2）甚至能识别出他们的名字。

    与之相反，帕德马纳班和杨研究的却是网上零售商应如何观察浏览网站的匿名用户。作者指出，根据网络浏览数据透露的点击纹，零售商可以把某位匿名用户与以前曾访问过其网站的一名用户相匹配。而且与美国在线事件不同的是，点击纹中隐含的用户资料是关于用户的基本浏览特点的，比如他们观看了多少网页或他们在该网站上花费了多少时间。

    问题的关键是在收集顾客数据和提供福利之间达成平衡。帕德马纳班认为，这方面的讨论才刚刚开始。他的研究只针对网站收集资料作为已用的情况，公司可以利用这些资料提出产品方面的建议、防止欺诈行为、为顾客提供他感兴趣的信息。他表示，美国在线泄露的信息跨越了隐私的边界，“因为人们可以利用这些搜索信息描绘一幅可能并不正确的图画”。

跟踪点击纹

    之所以提出网络用户都有自己独特的点击纹这一理论，是因为人们认为每个人都有自己的“印记”，比如带有独特个人风格的指纹和字体。帕德马纳班和杨观察了网络用户的行为特点（比如在每天晚上8点15分访问同样的4个网页）而不是生理特点（比如一个人的外貌），他们认为这个概念适用于研究网络浏览。

    作者指出，他们对点击纹的研究只是在识别网络用户行为方面的初步尝试，还需要进行更多的研究。而且，每个网站在分析点击纹时都会有一些微小差异，比如收集哪些数据及如何使用这些数据。电子商务公司可以利用点击纹提出符合顾客特点的购买建议，并防止欺诈行为。雅虎之类的大网站可以分析不同的变量，以提供个性化的内容。

    帕德马纳班表示，他的主要目标是寻找一种有效的方式分析收集到的数据，确定获得正确结果所需的最少的session次数。正如作者在文章中所说：“一个新闻事件可能会促使用户访问网站，阅读文章，或许还会观看相关的录像。如果这个新闻事件是大家广泛关注的，就会有几个，甚至上百万个session是‘相似’的。但是长期而言 – 经过多次session – 用户可能会不自觉地透露更多信息，从而使公司得以识别他的身份。换句话说，我们不认为每一次网络session都会产生识别用户的信息。事实上，上述例子说明的也不是这一点。我们的假定是session达到一定数量后会产生足够的信息使我们识别用户。”作者还表示，分析的session次数越多，结果越准确。例如，有一个研究发现，分析51次session，准确率可达到99.4%，而分析7次会话，准确率只有86.7%。

点击纹的应用

    这一连串数据搜索给我们提出了一个严峻的问题：如何使用点击纹。帕德马纳班和杨的论文只关注点击纹的正面应用，阐述了点击纹如何能够减少盗窃身份的行为和电子商务上的欺诈现象。他们在论文中写道，点击纹的重要性“是巨大的，它可以应用于电子商务，特别是检测网络欺诈行为。这是电子商务面临的严重问题，每年都会造成几十亿美元的损失。”

    例如，有了点击纹，电子商务公司可以根据浏览行为的差异，判断用户是否盗用信用卡。帕德马纳班说：“如果有名用户输入了一个与以往不同的信用卡号码，我会要求获得更多信息或是进行调查。”当然还有负面影响。他补充说：“如果你匿名进行调查，就会引起公众对隐私问题的关注……不正当地使用点取资料流信息会对用户和公司的声誉造成损害。”但是，作者也指出，他们目前研究的只是用户是否具有独特的点击纹，还没有涉及点击纹在检测欺诈行为方面的应用。

    作者补充说，点击纹还能对客户服务提供协助。“掌握检测方法后，网络公司就能在用户进行网络session的初期对内容和建议进行个性化处理（因为他们不再需要用户登录，就能直接实施策略为顾客提供更好的服务）。如果执行得当，这种个性化的网络店铺能够提高顾客满意度。”

    但是，利用点击纹建立顾客的档案仍然面临一些限制和挑战。帕德马纳班认为主要的挑战有：

    点击纹能否大规模使用，比如1亿个用户，还未可知；有效的欺诈检测系统可能需要能大规模应用的方法。

    公司必须发现顾客的独特之处，但有时候这种特点可能并不存在。

    网络公司必须进行实验，确定建立独特的顾客资料需要跟踪哪些具体的浏览行为。

隐私问题的争议

    虽然理论上点击纹可能有广阔的应用前景，但是帕德马纳班也承认，美国在线事件会阻碍其进一步的发展。网络公司及其顾客需要探讨利用点击纹和匿名数据识别用户的浏览模式有什么好处，会对保护隐私产生什么影响。帕德马纳班说，最终，双方的沟通与顾客的认知和预期会影响这场关于隐私的争论。

    例如，他指出，网络用户在网上搜索信息时并未预期自己会被识别，这就是为什么美国在线泄露信息的事件会引起众怒的原因。他补充说：“但是如果亚马逊或一家信用卡公司使用点击纹，你的观点就会截然不同，因为你预期它们会跟踪你的一切行为。认知预期是一个很重要的因素。”

    同样，能为顾客带来好处也是一个重要因素。帕德马纳班说，如果网站利用点击纹来防范欺诈行为，就不太可能会引发对隐私问题的争议。“如果识别你是为了向你提供巨大的福利，你就会接受。否则，就会招致负面反应。

    帕德马纳班的发现很重要的一点是“（隐私 VS 好处）不一定会是一个零和游戏”。换句话说，如果建立顾客资料是出于合法的目的，并谨慎小心地进行，同时又能为顾客带来利益，那么就是可行的。

    帕德马纳班表示，一些内容公司收集用户资料，却没能向顾客准确地沟通自己的隐私保护政策或是向他们展示将获得的好处。点击纹很可能成为这些公司长期关注的一个事宜。虽然对电子商务公司而言正确使用点击纹的价值已经明确，但内容公司却需要认真研究处理顾客跟踪的方法。帕德马纳班指出，向用户解释公司的预期非常关键，同时他还建议公司在他关于点击纹的研究结果的范围内展开隐私问题的讨论。