”数据驱动的思考由媒体社群成员撰写，包含有关媒体数位革命的新观点。

今天的专栏由SRDS的全球首席技术官Yigael Chetrit撰写．

隐私法规正在迅速出台，出版商需要就收集哪种数据以及如何将其货币化做出决定。

但是访问数据并不总是意味着数据应该被共享，或者就此用途。真正的挑战在于，一旦获取了数据，如何处理这些数据。

新收集的数据，新数据用例

第一方数据是一个很宽泛的术语，所以必须明确。出版商需要从战略上考虑他们正在收集的数据，以及计划收集的数据，因为他们可以更好地理解他们的用户。

目前允许出版商访问第一方数据的订阅模式将发生改变。为了获得网站访问权，消费者将提供比他们习惯的更多的数据，可能包括全名、电子邮件地址、物理地址、年龄、性别、职业、兴趣、购买行为，以及更多的人口统计信息，这取决于网站和他们所代表的垂直方向。

不同类型的数据要求不同的最低同意水平——明确的同意和明确的同意。不幸的是，尽管这些规定提供了一些指导，尤其是对更敏感的数据，但并没有明确规定哪些数据点属于哪一类。

类型的同意

明确的同意意味着不需要有特定的选择。当用户提供所要求的信息时，即表示同意，同时也通过一份解释数据使用的免责声明表示同意。

例如,如果一个出版商请求电子邮件地址提供有一个免责声明,电子邮件可能是用于宣传目的,可以存储和使用的邮件地址一旦用户输入它,因为它们暗示他们同意通过输入电子邮件在第一时间。一般来说，数字标识符，如cookie、IP地址、移动id和其他类似类型的数据可以通过获得这种明确的同意而被允许收集和使用。

相反，明确的同意就像它听起来的那样——用户需要向发布者提供明确的同意，允许他们捕获和使用这些数据。此外，同意必须是一个选择，而不是一个预先检查的选择退出。

由于这些数据的敏感性需要明确的同意，一个很好的经验法则是，除非你绝对需要这些数据，否则不要收集它。有些人可能会说，可以收集数据而不使用它，但如果数据不会被使用，收集它就没有意义。因此，出版商在保持用户信任和遵守隐私法规的同时，将数据策略与新兴技术相结合将是非常重要的。

思考未来

意识到在所有这些新规定到位后，出版商可能不太可能获取数据，将需要一种新的技术解决方案。一个理想的解决方案是帮助出版商和广告商，同时也为用户提供服务，让他们相信自己的身份是安全的。当结合使用时，有三个方面最有希望提供统一的解决方案——联邦身份、区块链和队列分析。

联合身份

联邦身份允许跨多个身份管理系统确认和链接个人的匿名ID。想象一下，你可以用Gmail账号一次登录多个网站，但你的身份是完全匿名的。这将解决识别和划分新访客和重复访客的问题，并将提供信任给用户，他们不能被识别。

区块链

区块链是科技的橡皮泥。我们在成长过程中玩的陶土最初并不是作为玩具，而是作为墙纸清洁剂开发的。类似地，区块链是作为比特币的多账本系统开发的。从那时起，它就被用来作为一个不断发展的广告经济的基础，在某些方面被用来验证公民的身份第三世界国家，甚至确认艺术家或音乐家的内容的所有权。

断代分析

队列的定义是“在人口统计研究中具有相同统计因素(如年龄或阶层成员)的一组个人。”爱游戏PT电子就我们的目的而言，我们的想法是能够匿名跟踪这些人口统计数据，根据这些人口统计数据创建群体，然后比较这些群体和他们随着时间的推移的相对行为。

从技术角度来看，这种解决方案的可行性是可以实现的，但是这类解决方案要想获得成功，在现实世界中面临的最大挑战是采用，特别是用户同意使用联邦身份合作伙伴。这需要像谷歌这样的老牌公司来推动这一举措，因为它们已经深入用户、发行商和广告商的世界。

目前，谷歌正准备推出“群组联邦学习”(Federated Learning of cohort，简称FLoC)，它的核心思想与本文在群组分析方面讨论的基本相同。这很可能是实现这类解决方案的多个阶段的第一步。

结合这些技术可以形成一个解决方案，毫无疑问，新的解决方案将提供不同的产品和战略差异化。就我个人而言，我很期待看到这些最新挑战会带来什么样的解决方案。

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