选择退出：向科技公司撒谎的奖励和风险

>恢复您的在线隐私：选择退出在这里提供帮助。

算法

是渴望数据的野兽。 这些复杂的程序需要高质量的数据才能准确运行。 数据不足或不正确导致结果有缺陷。> >我自己在出现故障算法的经验强调了这一点。我的2022年Spotify将莫名其妙地列出了Peppa Pig作为我的顶级艺术家。罪魁祸首？一个星期花了娱乐我的侄女用辣椒猪的歌曲。 这个看似小的事件显示了一个更广泛的问题：我的音乐建议充斥着儿童音乐。

这使我实现了一个认识：故意提供数据可能会破坏科技公司构建的详细资料。如果平台误解了我们的身份，它们将显示无关紧要的广告，并且与第三方共享的任何数据都不准确。这种“错误的身份”起着伪装，保护我们的隐私。

不良数据的伪装

故意喂养算法不准确的数据称为数据中毒或混淆。尽管复杂的攻击需要技术专长和资源，但个人可以采用类似的原则进行自我保护。 每个在线操作（观看式的帖子，观看的帖子，音乐流式传输，签到位置）的每个在线操作都会生成用于创建用户配置文件的数据。科技公司的目标是完全了解我们的欲望，最终推动针对性的广告。>

简单的数据中毒涉及在帐户注册期间使用虚假信息（姓名，性别，位置，出生日期）。 进一步的混淆涉及喜欢无关紧要的帖子，单击无关的广告或播放不需要的内容（视频，音乐等），甚至让平台自动播放内容过夜。 当提示解释时（例如，返回在线购买），选择“其他”并提供荒谬的原因。 数据中毒的局限性

这种方法不是万无一失的。平台经常交叉引用多个数据点。 将发现不一致（例如，声称在消费威斯康星州新闻时享有加利福尼亚州的住所）。同样，提供与其他数据相矛盾的出生日期可能会被标记的。 如果您的帐户遭到损害，也有需要验证您的身份的风险。

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不断播放无关紧要的内容需要资源（电力，高速互联网）。 它也会对用户体验产生负面影响。 依靠平台进行建议意味着不准确的数据将导致无关紧要的建议。 例如，在约会应用程序中，这可能导致无意中拒绝兼容匹配。

一致性是关键。零星的作用不会显着影响算法。 重复动作是加强错误配置文件所必需的。 正如在线广告周期一样，我们的数据中毒也必须如此。

最大的不确定性是数据中毒的有效性。研究表明，少量（1-3％）中毒的数据可能会显着影响算法。但是，这些是估计值。 科技公司不断更新算法，使其成为动人的目标。 由于公司不太可能揭示脆弱性，因此有效性仍然很大。

>它很重要吗？

数据中毒有效性的不确定性似乎令人沮丧。 但是，轶事证据（Spotify包裹了不准确，YouTube的不寻常建议等）表明平台不能免疫数据。 诸如Adnauseam实验之类的研究证实了破坏Google分析算法的有效性。

>我们没有义务遵守每个在线请求。数据中毒不是不诚实的；这是用户试图收回对其信息的控制的尝试。 正如电子边界基金会的乔恩·卡拉斯（Jon Callas）所说，我们没有道德义务回答科技公司无权提出的问题。

数据中毒的确切有效性是次要的。 我们知道这有影响。在监管薄弱和公司优先级优先考虑利润而不是用户隐私的情况下，用户必须采用所有可用策略进行自我保护。

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