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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。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。”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。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。
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......（本文为文章截选，完整版请见《教育传媒研究》2023年第2期，本刊已入中国知网、万方、维普等相关学术数据库）
本文系莆田学院研究生教育教学改革研究项目“新文科背景下地方高校新闻与传播专业研究生实践创新能力多元化培养及提升研究”（项目编号：2021086）、莆田学院本科教学改革研究项目“新文科背景下地方本科院校广告学专业应用型学科体系建设与实践研究”（项目编号：JG202174）的阶段性成果。
（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）
