Ihr Smartphone hört nicht heimlich mit – doch die Wahrheit ist beunruhigender

 (newatlas.com)
1 Punkte von GN⁺ 2025-04-27 | 1 Kommentare | Auf WhatsApp teilen
  • Für die verbreitete Annahme, Smartphones würden Gespräche dauerhaft abhören, um Werbung auszuspielen, gibt es keine eindeutigen Belege; tatsächliches Ad Targeting ähnelt eher einer Kombination aus Standort-, Beziehungs- und Verhaltensdaten
  • Die Kontroverse um Active Listening der Cox Media Group im Jahr 2024 verbreitete sich wegen Materialien zu „Real-time Intent Data“ und der Nutzung von Sprachdaten; große Tech-Unternehmen distanzierten sich jedoch von CMG, und CMG stellte das Produkt ein
  • In einem Experiment von Wandera aus dem Jahr 2019 wurden einem iPhone und einem Samsung Galaxy jeweils 30 Minuten lang Audioaufnahmen von Tierfutterwerbung vorgespielt und anschließend Werbeeinblendungen, Datenverbrauch, Akku und Hintergrundaktivität verglichen; Spuren eines dauerhaften Mikrofon-Uploads fanden sich nicht
  • Forschende der Northeastern University untersuchten mehr als 17.000 Android-Apps und fanden keinen Fall, in dem heimlich das Mikrofon eingeschaltet wurde; sie entdeckten jedoch ein direkteres Datenschutzproblem: Einige Apps sendeten Screenshots und Bildschirmvideos an Dritte
  • Plattformen wie Facebook können Interessen anhand von großen Mengen persönlicher Daten vorhersagen – etwa geräteübergreifendem Tracking, Freundesbeziehungen, Standort, Kaufdaten sowie Android-Metadaten zu Anrufen und SMS –, wodurch ein Werbesystem entsteht, das schwerer zu verstehen und undurchsichtiger ist als einfaches Abhören

Warum sich die Theorie vom Smartphone-Abhören hält

  • Wenn man in Social Media eine Anzeige sieht, die exakt zu einem gerade geführten Gespräch passt, wirkt die einfachste Erklärung wie Mikrofon-Abhören
  • Die Vorstellung, Facebook, Google oder Apple würden Schlüsselwörter aus privaten Gesprächen mithören und daraufhin personalisierte Werbung ausspielen, ist längst zu einer etablierten Tech-Verschwörungserzählung geworden
  • Abgesehen von anekdotischen Fällen wurden jedoch keine eindeutigen Belege dafür gefunden, dass Smartphones private Gespräche dauerhaft mithören und für Werbung nutzen

Die Active-Listening-Kontroverse 2024

  • In von 404 Media veröffentlichten Unterlagen aus dem Jahr 2024 stellte Cox Media Group (CMG) ein System namens Active Listening vor
    • Darin hieß es, über Mikrofone smarter Geräte ließen sich „real-time intent data“ gewinnen
    • Außerdem wurde beschrieben, dass „voice data“ mit KI-Verarbeitung und anderen „behavioral data“ kombiniert werden könnten, um hochgradig zielgerichtete Werbung auszuliefern
  • Wie Active Listening tatsächlich funktionierte, ist unklar
  • Kurz nach der Kontroverse distanzierten sich große Tech-Unternehmen von CMG
    • Amazon erklärte, nie als Werbepartner mit CMG zusammengearbeitet zu haben
    • Google und Meta beendeten ihre Beziehungen zu CMG
    • CMG erklärte, das Active-Listening-Produkt „zur Vermeidung von Missverständnissen“ eingestellt zu haben
  • Soweit nachvollziehbar, funktionierte das CMG-System wohl nicht so, dass es rund um die Uhr das Mikrofon des Telefons abhörte, sondern eher so, dass es kurze Sprachschnipsel nutzte, die nach Wake Words wie „Hey Google“ oder „Hey Siri“ in die Cloud hochgeladen werden

Die Kontroverse um Transkriptionen in Facebook Messenger und die Missverständnisse

  • 2019 berichtete Bloomberg, dass Facebook Audiogespräche aus Facebook Messenger von externen Dienstleistern transkribieren ließ
  • Facebook erklärte, es habe sich um ein Verfahren gehandelt, um die Genauigkeit automatischer Transkriptionsalgorithmen zu testen; Nutzer, die sich für die Transkriptionsfunktion entschieden hätten, seien über eine mögliche menschliche Überprüfung informiert gewesen
  • Einige Berichte stellten infrage, wie transparent Facebooks Hinweise tatsächlich waren
  • Der Vorfall verbreitete sich mit Schlagzeilen im Sinne von „Facebook hörte private Gespräche mit“ und befeuerte erneut die Theorie vom Mikrofon-Abhören für Werbung
  • Mark Zuckerberg antwortete im April 2018 vor dem US-Kongress auf die Frage, ob Facebook Nutzer über das Mikrofon belausche und dies für Werbung nutze: „Das tun wir nicht“
  • Facebook erklärte bereits 2016, das Mikrofon von Telefonen weder für Werbung noch für den News Feed zu verwenden; Anzeigen basierten auf Interessen und Profilinformationen der Nutzer

Wandera-Experiment: Der Datenverbrauch passt nicht

  • Das Mobile-Security-Unternehmen Wandera führte 2019 ein einfaches Experiment durch, um zu prüfen, ob Smartphones dauerhaft Gespräche mithören
    • Ein iPhone und ein Samsung Galaxy wurden in einem Raum platziert, und an drei Tagen wurde jeweils 30 Minuten lang Audio von Tierfutterwerbung abgespielt
    • Zahlreiche App-Berechtigungen wurden aktiviert
    • Dieselben Telefone wurden zusätzlich in einem stillen Raum platziert und als Kontrollgruppe verglichen
  • Das Experiment prüfte zwei Dinge
    • Ob nach dem Experiment Tierfutterwerbung in den App-Streams erschien
    • Ob Datenverbrauch, Akkuverbrauch und Hintergrundaktivität auffällig waren
  • In keiner App erschien Tierfutterwerbung
  • Auch beim Datenverbrauch, Akkuverbrauch und der Hintergrundaktivität gab es kaum Unterschiede zwischen dem Raum mit Audio und dem stillen Raum
  • James Mack von Wandera erklärte, die Testdaten aus 30 Minuten lägen deutlich unter dem Datenverbrauch virtueller Assistenten und deuteten darauf hin, dass die getesteten Apps keine dauerhafte Aufnahme und keinen Cloud-Upload vornahmen
  • Auch der frühere Facebook-Produktmanager Antonio Garcia-Martinez berechnete in einem Wired-Beitrag, dass Mikrofonüberwachung einen kaum zu verbergenden Datenverbrauch verursachen würde
    • Ein einseitiger VoIP-Anruf benötigt etwa 24 kbps, also rund 3 kB Daten pro Sekunde
    • Wenn man annimmt, dass ein Telefon die Hälfte des Tages eingeschaltet ist, wären das etwa 130 MB pro Nutzer und Tag
    • Bei 150 Millionen täglich aktiven Nutzern in den USA wären etwa 20 PB pro Tag nötig
    • Facebooks gesamte Datenspeichermenge wurde mit etwa 300 PB angegeben, die tägliche Sammlung mit etwa 600 TB
  • Es gibt zwar den Einwand, Keywords könnten lokal auf dem Gerät erkannt werden; dagegen wird jedoch vorgebracht, dass Facebook Millionen von Werbe-Keywords verfolgen müsste und die CPU-Belastung auffallen würde, weshalb sich dies schwer verbergen ließe

Direkteres Tracking als das Mikrofon: Bildschirmaufnahmen

  • Jingjing Ren und Elleen Pan von der Northeastern University entwarfen Anfang 2017 eine Studie, um zu untersuchen, ob Smartphones Nutzer heimlich belauschen
  • Die Forschenden fanden keinen Fall, in dem heimlich das Mikrofon aktiviert wurde
  • Stattdessen entdeckten sie Fälle, in denen Apps ihren eigenen Bildschirm automatisch aufzeichneten und an Dritte sendeten
    • Christo Wilson erklärte, es habe keinerlei Audio-Leaks gegeben; in einem Fall habe eine App jedoch ein Video der Bildschirmaktivität an einen Dritten gesendet
  • Von mehr als 17.000 Android-Apps hatten über 9.000 potenziell die Berechtigung, Screenshots aufzunehmen
  • David Choffnes erklärte, Bildschirmaufnahmen könnten schlimmer sein als eine Kamera, die nur die Decke filmt, oder ein Mikrofon, das bedeutungslose Gespräche aufnimmt; zudem gebe es keine einfache Möglichkeit, diese Datenschutzlücke zu schließen

Ad Targeting hat bereits genug Daten

  • Facebook verfügt auch ohne ein technisches Wunder über das Mikrofon über bessere Mittel, um Nutzer anhand schwacher Signale zu targeten
  • Garcia-Martinez zufolge kann Facebook Nutzer auf allen Geräten wiederfinden, auf denen sie Facebook genutzt haben, und Informationen verwenden, die Einzelhändler kennen – bis hin zu Offline-Barkäufen
  • Die Daten, die Plattformen nutzen können, sind vielfältig
    • Aktueller Standort des Nutzers
    • Freundesbeziehungen und Interessen der Freunde
    • Informationen darüber, mit wem der Nutzer Zeit verbringt
    • Tracking über mehrere Geräte hinweg
    • Metadaten zu Anrufen und SMS auf Android-Telefonen
    • Mögliche Erfassung von Eingaben, die getippt und anschließend gelöscht wurden, ohne sie tatsächlich abzusenden
  • Wenn solche Daten algorithmisch verarbeitet werden, können sie vorhersagen, worüber Nutzer und ihre Freunde sprechen könnten, und Werbung ausspielen, die zu aktuellen Bedürfnissen passt
  • Werbealgorithmen sind nicht perfekt, und es erscheinen häufig auch Anzeigen, die überhaupt nicht zu den Interessen passen
  • Weil manche Anzeigen dennoch unheimlich genau wirken, liegt es für Nutzer nahe, die einfache Erklärung des Mikrofon-Abhörens zu akzeptieren

Sprachassistenten und der Unterschied zu dauerhafter Aufnahme

  • Sprachgesteuerte Smart Devices „hören“ ihren Nutzern in gewissem Sinne fast immer zu
  • Ihre Funktionsweise unterscheidet sich jedoch von dauerhafter Aufnahme
    • Das Gerät erkennt lokal ein Wake Word wie „Hey Google“
    • Wird das Wake Word erkannt, schaltet es sich kurz ein und zeichnet die folgenden Sekunden Sprachdaten auf
    • Diese Daten werden in die Cloud hochgeladen, dort verarbeitet, und das Ergebnis wird an das Gerät zurückgesendet
  • Solche Datenübertragungen lassen sich erkennen und nachverfolgen
  • Das Problem ist weniger Mikrofon-Abhören als vielmehr die Tatsache, dass Menschen nur schwer verstehen können, wie komplexe Algorithmen mit zahlreichen persönlichen Datenpunkten den Zeitpunkt von Werbung bestimmen
  • Das Unbehagen bei Smartphone-Werbung entsteht nicht durch simples Abhören, sondern durch komplexes und undurchsichtiges Datentracking

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1 Kommentare

 
GN⁺ 2025-04-27
Hacker-News-Kommentare

  • Dieser Artikel erinnert an einen großartigen satirischen Text von Jonathan Zeller bei McSweeney's: Calm Down—Your Phone Isn’t Listening to Your Conversations. It’s Just Tracking Everything You Type, Every App You Use, Every Website You Visit, and Everywhere You Go in the Physical World
    https://www.mcsweeneys.net/articles/calm-down-your-phone-isn...

    • Dass so viel Zeit darauf verwendet wird, „Audioaufnahmen“, die mit verschiedenen Akteuren geteilt werden, zu „widerlegen“, macht es eher noch verdächtiger.
      Das erinnert an Facebooks „Wir verkaufen niemals Daten (wir verfolgen dich nur und verkaufen Werbung auf Basis dieser Daten)“. Es dürfte ähnliche Schlupfformulierungen geben wie: „Wir hören uns niemals Audio an (analysieren es aber zur Verbesserung der Qualitätssicherung)“.
    • Ich muss an den Witz eines Telekommunikationsmanagers denken: „Die Bank kann wissen, in welchem Hotel du letzte Nacht übernachtet hast, aber der Mobilfunkanbieter weiß, mit wem du geschlafen hast.“
    • Der Artikel lässt tatsächlich eine ernsthafte Quelle für Mikrofondaten aus: Smart-TVs.
      Ich bin überzeugt, dass mein Toshiba Fire TV auch dann, wenn ich die Sprachfernbedienung nicht nutze, alle Gespräche in Hörweite mithört und an Werbenetzwerke verkauft. Natürlich wird es auch die im Originalartikel erwähnte Bildschirmerkennung machen, aber ich meine hier das Erfassen der Echtzeitgespräche der Menschen im Raum per Mikrofon.

  • Ich habe früher einmal aufgedeckt, dass Google in großem Umfang Daten von Twitter gesammelt hatte, sodass man in das Suchfeld von Google Maps nur einen Twitter-Handle eingeben musste, um die Orte anzuzeigen, an denen Twitter genutzt wurde.
    Selbst wenn man die Standortfreigabe bei Twitter deaktiviert hatte, kannten sie diesen Standort; das war nur möglich, wenn Twitter Google die Informationen nichtöffentlich bereitgestellt hatte. Dieses „Experiment“ wurde später eingestellt, aber wegen dieser Enthüllung und verschiedener Aktivitäten habe ich meinen Twitter-Account dauerhaft verloren. Als ich mehrfach um Wiederherstellung bat, weil die dauerhafte Sperre ohne legitimen Grund erfolgt war, hatte X Support offenbar alle Einsprüche direkt in den digitalen Papierkorb umgeleitet. Inzwischen überrascht mich nichts mehr.

    • War dieses Experiment das hier? https://github.com/jkakavas/creepy https://www.geocreepy.com/
    • Kannst du Links zu relevanten Materialien nennen? Das klingt äußerst interessant.
    • So etwas zu posten, ohne einen Link zu Forschungsunterlagen anzugeben, damit andere es überprüfen können, ist wirklich kaum zu entschuldigen.
    • Werfen nicht alle Sites aus beliebigen Gründen alle Supportanfragen in den digitalen Papierkorb? Ich denke, man sollte ein neues Konto erstellen und dabei so viele Mittel wie möglich nutzen, damit die Site es nicht mit dem alten Konto verknüpfen kann.

  • Zum Zeitpunkt, an dem ich das hier schreibe, lautet der Seitentitel „Your phone isn’t secretly listening to you, but the truth is more disturbing“, und der Titel dieses Posts ist derzeit derselbe.
    Beim Lesen stellt sich aber heraus, dass der Artikel im Grunde nur auf Facebook fokussiert ist. Die Formulierung „dein Handy hört nicht heimlich mit“ kann irreführend sein. Der Artikel beweist nicht, dass Handys nicht zuhören; er behandelt nur, dass einige Unternehmen es möglicherweise nicht tun. Realistisch gesehen können Handys durchaus mithören. Es gibt viel Malware/Spyware, die das über Schwachstellen erledigt, etwa Fälle wie die NSO Group. Neben Tools, die man auf dem offenen Markt kaufen kann, sollte man davon ausgehen, dass Mossad, NSA und große Nachrichtendienste noch stärkere Werkzeuge haben. Dein Handy kann dich absolut abhören, aber wahrscheinlich tut es das nicht.
    https://www.bloomberg.com/news/features/2023-01-24/nso-group...
    https://www.britannica.com/topic/Pegasus-spyware
    https://citizenlab.ca/2016/08/million-dollar-dissident-iphon...
    https://newatlas.com/computers/smartphone-listening-conversa...
    https://www.bloomberg.com/news/features/2023-01-24/nso-group...

    • Im Großen und Ganzen hört dein Handy nicht mit, aber wenn du ein Ziel bist, das für einen starken Gegner von großem Interesse ist, kann es das sehr wohl.
      In so einer Situation wäre das allerdings vermutlich eher ein kleiner Punkt auf der Sorgenliste.
    • Heutige Handys zeigen in der Statusleiste an, wenn Kamera/Mikrofon aktiv sind.

  • Zur Info: Auch „smarte“ Fernseher übertragen Screenshots.
    [0] https://dl.acm.org/doi/10.1145/3646547.3689013

    • Wir sind inzwischen an dem Punkt angekommen, an dem man bei allem, was „smart“ heißt, sicher davon ausgehen kann, dass es die Privatsphäre verletzt.

  • Es heißt, „Apps hätten automatisch Screenshots ihres eigenen Bildschirms gemacht und an Dritte gesendet; in einem Fall hätten sie ein Video der Bildschirmaktivität aufgenommen und an Dritte gesendet“, und mehr als 9.000 von über 17.000 Android-Apps hätten potenziell die Berechtigung gehabt, Screenshots zu machen. Um welche Berechtigung handelt es sich dabei, und wie kann man erkennen und verhindern, welche Apps so etwas tun?

    • Es gibt eine Berechtigung für Bildschirmaufnahmen. Sie erfordert die Zustimmung des Nutzers, und während der Nutzung erscheint ein Symbol in der Statusleiste. Sie heimlich zu verwenden ist unmöglich.
      Gemeint ist in dem Artikel offenbar der Fall, dass eine App Screenshots ihres eigenen Fensters macht. Das ist natürlich möglich und erfordert keinerlei Berechtigung. Man erstellt ein Bitmap in Bildschirmgröße und ruft getWindow().getDecorView().draw(new Canvas(bitmap)); auf. Es ist plausibel, dass die vielen in Apps eingebundenen Drittanbieter-SDKs für Werbung, Marketing und Tracking so etwas tun können.
    • Wenn man der zitierten Studie nachgeht, steht dort: „Anders als Kamera- und Audio-APIs sind Screenshot- und Bildschirmaufnahme-APIs durch keinerlei Berechtigung geschützt.“
      Allerdings wurde für 9.100 von 17.260 Apps eine statische Analyse durchgeführt, um unter anderem zu bestimmen, ob „Media-APIs im tatsächlichen App-Code referenziert werden“, und anschließend wurde per dynamischer Analyse geprüft, ob die App die API tatsächlich aufruft. Das heißt, es wurde unterschieden zwischen Fällen, in denen nur eine Bibliothek verlinkt ist, die App sie aber nicht aufruft. Die Zusammenfassung des Artikels ist schlecht. Es sollte nicht heißen „hatten potenziell die Berechtigung, Screenshots zu machen“, sondern „hatten potenziell die Fähigkeit, Screenshots zu machen“.
    • Eine spezielle Berechtigung im Sinne von „heimlich Screenshots an den Entwickler senden dürfen“ dürfte es wohl nicht geben.
      Wahrscheinlicher ist eine Kombination mehrerer Berechtigungen, etwa Netzwerkzugriff und die Möglichkeit, den Bildschirm auf eine für den Nutzer nicht klar sichtbare Weise zu erfassen.
    • Wenn es sich um ein Entwickler-Tool handelt, nennt man das RUM, also Real User Monitoring.
      Für die Fehlerbehebung ist es sehr nützlich, kann aber auch leicht missbraucht oder nutzerfeindlich eingesetzt werden.
    • Aus Berechtigungssicht sollten Smartphones ein Nutzungsprotokoll darüber bereitstellen, wann und wie oft Berechtigungen tatsächlich verwendet wurden.

  • Ich glaube, die Leute ignorieren bei der Behauptung, das Handy höre rund um die Uhr mit, die Kosten und Genauigkeit. Zumindest unter den aktuellen Rahmenbedingungen ist es sehr unwahrscheinlich, dass so etwas passiert.
    Audiotranskription ist nicht kostenlos und rechenintensiv. Für Werbenetzwerke oder große Dienste, besonders für Organisationen, die stark auf Unit Economics achten, wäre das schwer zu tragen. Auch die Genauigkeit wäre miserabel. Die meisten Handys stecken in Taschen und würden fast nichts Brauchbares erfassen. Außerdem enthalten normale Gespräche selten etwas, das für Werbetreibende wertvoll ist, während Google wegen Suchanfragen mit Kaufabsicht Geld druckt. Das Signal-Rausch-Verhältnis gewöhnlicher Gespräche ist viel schlechter, wodurch die Unit Economics noch unattraktiver werden. Außerdem wäre es schwer vorstellbar, dass so etwas unbemerkt bleibt. Das Handy würde heiß werden, der Akku wäre schnell leer, und es würde viel Datenvolumen verbrauchen. Unter iOS sieht man eine Anzeige für Mikrofonnutzung, und wenn eine App im Hintergrund zu viele Ressourcen verbraucht, würde das Betriebssystem sie wahrscheinlich beenden. Bis echte Fälle entdeckt werden, lohnt es sich nicht, sich darüber Sorgen zu machen.

    • Aus diesen Gründen ist Audio-Lauschen eher bei Geräten plausibel, die am Strom hängen, stationär sind und über einiges an RAM sowie meist ungenutzte Rechenleistung verfügen.
      Man könnte das Transkriptionsmodell lokal laufen lassen und nur den resultierenden Text senden; außerdem ist es bei solchen Geräten natürlich, dass sie einiges an Strom verbrauchen und zu beliebigen Zeiten das Internet nutzen — etwa bei einem Smart-TV.
    • Man muss nicht ständig zuhören. Es reicht, direkt nach dem Ablegen oder Drücken der Sperrtaste ein paar Wörter mitzuschneiden. Oder nur während der Nutzung zuzuhören.
      Eine Wortwolke zu erstellen ist trivial und hätte wohl nur minimale Auswirkungen auf den Akku.
    • Diese Punkte wurden auch im Artikel als Gründe behandelt, warum Sprachaufzeichnungen weniger nützlich sind als andere Tracking-Mechanismen, die Werbetreibenden zur Verfügung stehen.
    • Ich glaube nicht, dass tatsächlich Audioaufnahmen stattfinden, aber das Wirtschaftlichkeitsargument ist nicht vollständig.
      Was wäre, wenn nur Audio von „hochwertigen“ Zielpersonen aufgezeichnet wird, also von Menschen, die viel kaufen? Bei ihnen könnte sich die Aufzeichnung lohnen, und vielleicht entdeckt man deshalb bei zufälligen Tests mit normalerweise neuen, sauberen Smartphones keine Aufzeichnungsereignisse.

  • Es war kein Handy, sondern ein Fernseher, aber YouTube war gestern zumindest ziemlich verdächtig.
    Zuerst war ziemlich offensichtlich, dass selbst bei deaktiviertem Wiedergabeverlauf die Verläufe anderer Konten, die über dieselbe IP zugreifen, für Empfehlungen genutzt werden. Ohne Verlauf sind die Empfehlungen auf der Startseite deaktiviert, aber als ich eine Suche ausführte, erschienen völlig irrelevante Videos von Kletterkanälen, die meine Frau mit einem anderen Konto angesehen hatte. Ich habe mit diesem Konto nie Kletterinhalte angesehen. Der zweite Punkt ging in Richtung „es hört zu“. Ich zeigte einem Kammerjäger, der zur vierteljährlichen Schädlingsbekämpfung kam, eine Narbe von Ende letzten Jahres, als ich mit dem Skateboard einen Hügel hinuntergefahren bin, den ich nicht bewältigen konnte, und gestürzt bin. Keine fünf Minuten später schaltete ich den Fernseher ein und öffnete YouTube, und die erste Empfehlung im Konto meiner Frau war ein Video von jemandem, der mit 50 Meilen pro Stunde auf einem Longboard stürzt. Es ist kein Geheimnis, dass wir beide skaten und über dieses Konto viele Downhill-Videos ansehen, aber Unfallvideos haben wir nie gesucht oder angesehen und auch nie empfohlen bekommen — bis fünf Minuten, nachdem ich vor diesem Fernseher darüber gesprochen hatte.

  • Unsinn. Ich habe ein einfaches Experiment gemacht, das früher funktioniert hat und immer noch funktioniert.
    Früher gab es auf YouTube in Großbritannien entsetzlich viele Anzeigen zur Ohrenschmalzentfernung. Als Experiment und aus Spaß erzählte ich zwei engen Freunden, wie widerlich und appetitverderbend diese Werbung sei, und wiederholte dann absichtlich mehrmals laut „ear wax removal“. Wie erwartet schrieb mir ein Freund einen Tag später sinngemäß: „Ich hasse dich wirklich.“ Die Handys der Freunde waren Android und iOS, und betroffen war meiner Erinnerung nach der Android-Nutzer.

    • Wenn diese Anzeige daher kam: Warum hast du selbst sie dann gesehen? Hast du deinem eigenen Handy „Ohrenschmalzentfernung“ zugerufen?
      Es gibt Millionen Möglichkeiten, wie Werbesoftware auf dem Handy Profile verknüpfen und diese „Infektion“ an Freunde weitergeben kann. Standardmäßiger Standortzugriff ist der wichtigste Faktor; dieselbe IP-Adresse (Freundes-WiFi?), Nähe zu denselben Bluetooth-Beacons, dieselbe gespeicherte SSID oder dass dein Freund zufällig eine breit demografisch ausgesteuerte Anzeige gesehen hat — all das ist viel plausibler als „das Handy hört rund um die Uhr zu“.
    • „Mein Handy hört zu und ich kann es beweisen“ ist ein hervorragender Marker für mangelndes kritisches Denken.
      Siehst du die Verzerrungen und Fehler in deinem eigenen Kommentar nicht?
    • Oder der Freund, der von dieser schrecklichen Anzeige gehört hat, hat beiläufig danach gesucht und ist dadurch auf eine Retargeting-Liste geraten.
    • Dass du und deine Freunde diese Anzeige überhaupt gesehen habt, lag daran, dass ihr alle zur Zielgruppe dieser Anzeige gehörtet. Es war vermutlich einfaches demografisches Targeting.
      In Woche 1 einer vierwöchigen Kampagne haben alle sie ignoriert, aber bis etwa Woche 4 hatten sie sie so oft gesehen, dass sie sich in den Kopf eingebrannt hatte.

  • Korrelationen werden nicht einmal von Menschen hergestellt. So wie Transformer allein durch Token-Vorhersage den Großteil menschlichen Wissens lernen können, wäre es nicht überraschend, wenn Machine-Learning-Systeme für die Anzeigenauslieferung ähnlich detailliert über Menschen gelernt hätten.
    Vor etwa zehn Jahren bestand der Stand der Technik darin, die Klickrate anhand des verfügbaren Kontexts wie Nutzerprofil, aktueller Website und Keywords mit einer Genauigkeit von vier Neunen vorherzusagen; das deutete ich so, dass dafür ein ziemlich präzises Lernmodell menschlichen Verhaltens nötig war. Ich bin aus der Branche raus und kenne den aktuellen Stand der Werbetechnik nicht, aber er dürfte besser geworden sein. Das Modell wurde mit automatisch gelabelten Daten auf Basis der jüngsten tatsächlichen Klickraten trainiert (im GB-pro-Sekunde-Bereich), und die Menge der Trainingsdaten war grob mit der eines kleinen Large Language Models vergleichbar. Eine aktuelle Anekdote: Drei Leute saßen mit ihren Handys auf dem Tisch am Esstisch und sprachen über ein seltenes Vogelthema; kurz darauf tauchte es im Facebook-Werbestrom eines von ihnen auf. Mögliche Erklärungen: Viele Apps binden massenhaft Drittanbieter-Bibliotheken für Datensammlung und Werbung ein, und jede davon könnte genügend Kontextdaten sammeln und weiterverkaufen, um Korrelationen herzustellen; außerdem könnten andere Freunde kürzlich über dieses Thema gesprochen haben, und die Links im sozialen Graphen könnten geschlossen haben, dass wir davon wissen würden. Eine weit entfernte dritte Möglichkeit ist, dass die Modelle inzwischen gut genug sind, um Sprache aus seltsamen Seitenkanälen wie Beschleunigungssensoren zu erschließen, etwa wenn Menschen beim Sprechen gestikulieren und das Gerät bewegt wird. Die Abtastrate von Beschleunigungssensoren liegt zwar unter 1 kHz, aber über 100 Hz; wenn man ein riesiges Modell darauf wirft, könnte das ausreichen.

    • Da du keine explizite Widerlegung zum „seltenen Vogelthema“ geliefert hast, würde ich mit vier Neunen Genauigkeit vorhersagen, dass bei jedem „seltenen Vogelthema“, das du dir vorstellen und besprechen konntest, Smartphones irgendwo in der Mitte der Abhängigkeitskette standen.
    • Es ist schwer zu verstehen, was „vier Neunen Genauigkeit bei der Vorhersage der Klickrate“ bedeuten soll.
      Wenn die Klickrate bei 1.000.000 Anzeigen-Impressionen 24,5898 % beträgt und das Machine Learning 25,1926 % vorhersagt, wie viele Neunen Genauigkeit sind das dann?

  • Bei einer früheren Firma haben wir ein recht beliebtes Mobile-App-SDK gebaut, das App-Entwickler in ihre Apps eingebunden haben.
    Ein Unternehmen kam auf uns zu und behauptete, es habe eine Audioerkennungstechnologie, die am MIT oder vielleicht bei Bell Labs entwickelt worden sei, ähnlich wie Shazam, aber um mehrere Größenordnungen effizienter. Sie sagten, sie diene Tracking-Zwecken, um zu erkennen und zu protokollieren, ob Nutzer TV- oder Radiowerbung ausgesetzt waren, und boten uns eine Umsatzbeteiligung dafür an, dass wir ihr SDK stillschweigend in unser SDK bündeln. Das war mindestens zehn Jahre her, bevor Apple den Mikrofonzugriff und den orangefarbenen Punkt erzwang, daher erinnere ich mich nicht an den Namen. Natürlich haben wir abgelehnt, daher weiß ich nicht mehr darüber und habe die Echtheit nicht getestet, aber es gibt wirklich schmutzige Firmen. Moderne Smartphones haben genug Leistung für On-Device-Audioverarbeitung, daher zieht das Argument nicht, dass es im Netzwerkverkehr auffallen würde.