रिकोमेंडर सिस्टम को पोस्ट-ट्रैकिंग युग से मुक्त किया जाना चाहिए?

जब पहले पार्टी डेटा संग्रहण विपणक और डेटा ब्रोकरों के लिए नया लक्ष्य बन जाता है, तो ‘बंद’ डेटा संग्रहण प्रणालियों पर बढ़ते ध्यान से मशीन लर्निंग के सबसे उत्साही अनुसंधान क्षेत्रों में से एक को विवाद और अधिक विनियमन में खींच सकता है।

अगले 12-18 महीनों में फैंग प्लेयर्स और फॉस प्रोड्यूसर्स द्वारा की गई कार्रवाइयां उपयोगकर्ता विश्लेषण प्रणालियों पर पिछले बीस वर्षों में प्रभुत्व रखने वाली क्रॉस-डोमेन ट्रैकिंग की संस्कृति को बंद करने के लिए तैयार हैं, और कैम्ब्रिज एनालिटिका घोटालों और इसके बाद ऑनलाइन गोपनीयता में वृद्धि के लिए अपरिहार्य लोकप्रिय मांग को जन्म दिया।

चाहे कार्यान्वयन आदर्श के अनुरूप हो या नहीं, और चाहे अधिक सामान्य ट्रैकिंग प्रणालियों (जैसे गूगल के फ्लॉक और एप्पल के स्कैडनेटवर्क) के माध्यम से उपभोक्ता क्रोध को शांत करने और विज्ञापनदाताओं को संतुष्ट करने की क्षमता के बावजूद, यह नई लहर उपयोगकर्ता गोपनीयता के प्रति चिंता केवल क्रॉस-डोमेन डेटा निष्कर्षण के लिए लागू होती है। ‘सार्वजनिक’ संदर्भ में, और बंद या स्वामित्व वाले उपभोक्ता पर्यावरण, और संवर्धन के लिए सशक्त अनुशंसा प्रणालियों के लिए नहीं।

वॉल्ड गार्डन में समृद्ध डेटा

नेटफ्लिक्स, डिज़नी+, एचबीओ मैक्स, रोकू, और अमेज़ॅन इकोस्ट्रक्चर (जिसमें प्राइम वीडियो और उत्पाद अनुशंसाएं शामिल हैं) जैसे प्लेटफ़ॉर्म, जो कस्टम-निर्मित मशीन लर्निंग अनुशंसा प्रणालियों का उपयोग करते हैं, वे सामग्री सेवाएं हैं जो अब प्रसारित और पुनर्गठन कर रही हैं क्योंकि स्ट्रीमिंग उद्योग बाल्कनीकरण कर रहा है।

तीसरे पक्ष के डेटा संग्रहण के पीछे हटने के साथ, इन बड़े स्ट्रीमिंग खिलाड़ियों को ग्राहक उपयोग डेटा तक महीन पहुंच का लाभ मिलने की संभावना है, जो ईर्ष्या और अनुकरण को प्रेरित करेगा, और पहले पार्टी फ्रेमवर्क पर नए सिरे से जोर देगा, ताकि अधिक सामान्य नए विश्लेषण प्रणालियों से हाइपर-व्यक्तिगत लक्ष्यीकरण वापस प्राप्त किया जा सके।

यदि ऐसा होता है, तो यह पहले के प्रवेश मानदंडों के रूप में लोकतांत्रिक या योग्यता आधारित नहीं होगा, क्योंकि सबसे बड़ा लाभ उन प्रदाताओं को मिलेगा जिनके पास पहले पार्टी प्लेटफार्मों का सबसे व्यापक नेटवर्क है; जिनके पास सुरक्षित स्थानीय प्रमाणीकरण प्रणालियों को प्रदान करने के लिए पर्याप्त विकास संसाधन हैं; और जो उच्च मात्रा डेटा को स्थानीय रूप से प्रबंधित, विश्लेषण और मुद्रीकृत कर सकते हैं।

यह ‘बंद’ अनुशंसा प्रणालियों के गोपनीयता पहलुओं पर सार्वजनिक जांच को एक तरह से केंद्रित करेगा जिस तरह से वे अब तक टालने में सक्षम रहे हैं, क्योंकि इससे पहले वे अपवाद के मामले थे, और उन्होंने अपवाद के विशेषाधिकारों का आनंद लिया, जो एक संदर्भ में संचालित होते थे जहां अंतिम उपयोगकर्ता ने स्पष्ट रूप से आक्रामक डेटा संग्रहण प्रथाओं में ऑप्ट-इन किया था जो खुले नेटवर्क में सामान्य रूप से अनुमति नहीं हैं।

पहले पार्टी पर्यावरण में वापसी

पहले पार्टी डेटा पर बढ़ते जोर के साथ, डोमेन-विशिष्ट प्रमाणीकरण प्रणालियों की वापसी की संभावना है जो गूगल (0ओथ 2.0), फेसबुक और ट्विटर द्वारा प्रदान की जाने वाली तीसरे पक्ष के प्रमाणीकरण प्रणालियों की लोकप्रियता से पहले थीं।

दस साल पहले, इन तीसरे पक्ष के प्रमाणीकरण प्लेटफ़ॉर्म के व्यापक अपनाने ने सुरक्षा मुद्दों को हल किया जो सीमित विकास संसाधनों वाले डोमेन के लिए थे, लेकिन यह भी अधिक कठिन बना दिया कि वे समान दायरे के कार्रवाई योग्य उपयोगकर्ता डेटा प्राप्त करें, जो एक समर्पित और स्थानीय पहले पार्टी प्रमाणीकरण और निगरानी प्रणाली की अनुमति देता है। उस समय, यह बहुत मायने नहीं रखता था, क्योंकि क्रॉस-डोमेन ट्रैकिंग उस डेटा अंतर को पुल सकती थी।

लॉगिन के रूप में अस्तित्ववादी संकट का समाधान

अब, लाभ यह सुनिश्चित करने में निहित है कि उपयोगकर्ता लॉग इन है, भले ही उन्हें मुद्रीकृत करने के लिए कोई स्पष्ट तंत्र न हो। इसका एक उदाहरण यह है कि बढ़ती संख्या में मीडिया आउटलेट जो लॉगिन की आवश्यकता की मांग कर रहे हैं, भले ही कोई पेवाल नहीं है:

गार्जियन लेख दृश्य के लिए लॉगिन दीवार का स्क्रीनशॉट जो गूगल खोज से आया है। यह वेब आर्काइव स्नैपशॉट में कैप्चर नहीं किया जा सकता है, क्योंकि प्रतिबंध रेफ़रर हेडर या आईपी-आधारित प्रणालियों द्वारा उत्पन्न किया जाता है जो गूगल को क्लिक के मूल के रूप में प्रकट करता है।

इस प्रकार के प्रतिबंध एक व्यक्ति दर्शक के लिए निर्धारित करना मुश्किल हो सकता है, क्योंकि वे भौगोलिक स्थान या अन्य परिस्थितियों में भिन्न हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, उपरोक्त गार्जियन लेख किसी भी तरह से प्रतिबंधित नहीं है जब यह गार्जियन वेबसाइट (भले ही पाठक लॉग इन न हों) से नेविगेट किया जाता है, या सीधे एक्सेस किया जाता है। गूगल रेफ़रल से लॉगिन की आवश्यकता एक सस्ता तरीका है सदस्यता में मांग-चालित वृद्धि उत्पन्न करने के लिए बिना ‘पूर्व-लपेटे’ पाठकों को विमुख किए।

हालांकि इस प्रकार की पहले पार्टी संलग्नता में हमेशा डेटा संग्रहण के फायदे रहे हैं (अर्थात एक ‘स्थानीय’ लॉगिन), क्रॉस-डोमेन ट्रैकिंग का पतन इस प्रथा को ‘लाभदायक’ से ‘अस्तित्ववादी’ आवश्यकता में बढ़ाने की संभावना है ताकि फ्लॉक और स्कैडनेटवर्क के अधिक सामान्य विपणन डेटा प्रवाह से बचा जा सके।

पहले पार्टी डेटा संग्रहण की ओर प्रेरणा

पहले पार्टी डेटा ‘गोल्ड रश’ के प्रमाण जमीन पर मोटे तौर पर हैं। फोर्ब्स में एक उद्योग अंदरूनी के दृष्टिकोण के अनुसार, तीसरे पक्ष के कुकीज़ का पतन नए अवसरों को जन्म देगा जो कंपनियों को दूसरे पक्ष के डेटा को क्यूरेट और बेचने के लिए मिलेंगे, जहां उन्हें पर्याप्त पहले पार्टी बुनियादी ढांचे में प्रभावी रूप से अपने अधिकार में डेटा ब्रोकर बनने के लिए मिलेगा।

अन्य जगहों पर विश्लेषण यह भी अनुमान लगाता है कि खुदरा विक्रेता (जो मशीन लर्निंग अनुशंसा प्रणालियों में भारी निवेश करते हैं) मीडिया मोगुल बन जाएंगे।

एक ब्लॉग पोस्ट में, मुद्रीकरण प्लेटफ़ॉर्म सेटअपैड ने विज्ञापन उद्योग की पहले पार्टी डेटा रणनीति को समाप्त करने के लिए तैयार किया है, जिसमें कहा गया है कि ‘व्यवहारिक लक्ष्यीकरण विज्ञापनदाताओं के लिए भविष्य की सफलता का उत्तर है’, और पहले पार्टी कैप्चर इसके लिए绝対 पूर्वापेक्ष है।

व्यवहारिक लक्ष्यीकरण वह कारण है जो वर्तमान में उपभोक्ता गोपनीयता में तectonic बदलाव का कारण बन रहा है; और यह वही है जो विपणन और पेशेवर प्रभावित उद्योग वापस पाना चाहते हैं – प्रॉक्सी द्वारा, छल द्वारा, या किसी अन्य माध्यम से, चाहे वह अंततः अनुशंसा प्रणाली अनुसंधान क्षेत्र को इसके साथ खींच ले।

पहले पार्टी ‘क्लब’

बड़े चिंताओं के अलावा, एक और कारक यह संकेत देता है कि केवल बड़े चिंताएं ही पहले पार्टी डेटा संग्रहण प्रणालियों के युग में समृद्धि प्राप्त करेंगी: एक कंपनी को उपभोक्ताओं को वापस स्थानीय लॉगिन प्रणालियों में लाने के लिए पर्याप्त बाजार कैप्चर की आवश्यकता होगी जिन्हें वे एक दशक पहले त्यागने के लिए खुश थे।

यह एक जोखिम भरा कदम है, यहां तक कि एक प्रमुख खिलाड़ी के लिए भी, और 2010 में डिग की मृत्यु की याद अभी भी एसईओ और विपणन दुनिया को परेशान करती है। जितना अधिक एक कंपनी का बाजार कैप्चर होगा, यह कदम उतना ही कम हानिकारक होगा, बड़ी कंपनियां पहले पार्टी पारिस्थितिकी तंत्र के लिए छोटी चिंताओं की तुलना में अधिक आसानी से अनुकूलन कर सकती हैं।

अनुशंसा प्रणाली अनुसंधान पर प्रभाव

जैसा कि यह स्थिति विकसित होती है, यह गूगल, अमेज़ॅन और नेटफ्लिक्स जैसी कंपनियों से मशीन लर्निंग अनुशंसा प्रणाली अनुसंधान को नियामक निरीक्षण द्वारा दी गई ‘मुक्त पास’ को खतरा पहुंचा सकता है।

एक हद तक, यूरोपीय संघ के नए प्रस्ताव एआई कानून के लिए अनुशंसा प्रणालियों की बढ़ती जांच की उम्मीद करते हैं। हालांकि यह स्पष्ट नहीं है कि मसौदे का प्रावधान ‘एक व्यक्ति के चेतना से परे सुब्लिमिनल तकनीकों के खिलाफ’ अनुशंसा प्रणालियों पर लागू होगा या नहीं, यह अनुमान लगाया जाता है कि विज्ञापनदाता और अनुशंसा प्रणाली शोधकर्ता असाधारण उपचार के लिए जोर देंगे।

लेकिन यह मामला बनाना मुश्किल हो सकता है कि अनुशंसा प्रणाली अनुसंधान को बंद करने के लिए अगर ‘वॉल्ड गार्डन’ दृष्टिकोण उद्योग मानक बन जाता है, और जो मशीन लर्निंग अनुसंधान क्षेत्र के लिए आरामदायक अकादमिक मैदान हुआ करते थे, वे अब बड़े पैमाने पर व्यावसायिक पहले पार्टी व्यवहार अनुसंधान विकास के लिए गर्मबेदार हो जाएंगे।

पहले पार्टी डेटा कार्य प्रवाह में बड़ा निवेश करना ही कैम्ब्रिज एनालिटिका युग के समान प्रभावी ‘मानसिक’ विज्ञापन और राजनीतिक प्रचार को पुनः बनाने की एकमात्र आशा हो सकती है; लेकिन नियामकों के लिए, यह ऐसा लग सकता है कि तीसरे पक्ष के कुकीज़ की मृत्यु ने केवल ‘अवांछनीय’ प्रथाओं को सड़कों से बंद परिसर में स्थानांतरित कर दिया है। यदि इन गतिविधियों का बाहरी प्रभाव फिर से सार्वजनिक क्रोध को उत्तेजित करता है, तो यह साबित हो सकता है कि कम सानुकूल है।