原来，手机是这样“窃听”你的( 三 )
每当用户在互联网上留下痕迹 ， 这一痕迹变成为用户的习惯或喜好 ， 会被大数据记录在册 ， 成为用户画像中的一个维度 。于是互联网上留下用户使用痕迹和浏览记录变成了用户的“浏览器指纹” 。身边人之间的“依存关系”围绕“指纹”体系 ， 用户的手机MAC地址、网卡的序列号 ， 甚至基于手机的其他硬件标识等信息便构成了动态的用户画像 。该用户使用过的微信、QQ或者其他的浏览器的账号便成为不同App保存下来的“用户指纹ID” 。 如果当两个人在相同的网络环境中 ， 二者会产生依存关系 。以电商平台的购物链接为例 ， 甲给乙分享了一条购物链接 ， 从乙的角度看是一个购物界面 ， 但是在浏览器里看到的数据信息则是甲和乙两人的“浏览器指纹” ， 大数据会将甲乙二人定义为依存关系 。当出现了第三个人丙 ， 在甲和丙互不认识但乙和丙认识的情况下 ， 丙打开了乙浏览的购物链接 ， 大数据画像会认为丙的设备也有了乙的浏览器指纹 ， 根据大数据的依存关系 ， 会将甲和丙的手机主人匹配成有相关性 。当甲通过了自己的网络打开了浏览器 ， 留下了浏览器指纹 ， 大数据会根据甲的喜好为乙和丙推送甲喜欢的信息 。
这就解释了为何办公室和家庭等环境中 ， 常常出现不同人获得的App推荐信息近似的原因 。另外 ， 在构建用户画像的过程中 ， 麦克风权限也是其中的要素之一 。如果甲乙二人在同一网络/地址的状态下 ， 通过面对面聊天讨论某个商品 。 一旦触发了App的敏感词 ， 例如订餐、导航等 ， App后台会通过开启的麦克风权限对用户聊天内容进行监听 。即便没有点开麦克风权限的用户 ， 也会因为两人的大数据依存关系在两人同时打开同一App或者浏览器时 ， 出现聊天中提到的商品或信息 。
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