津试播:今日头条真的偷听了么?

试播:今日头条真的偷听了么?

创作者写的节目说明

主播 / 朱峰、高春辉、姝琦
后期 / 朱峰

这是津津乐道新开设的一个专题系列,在周日的常规节目之外,这个节目会在周三更新。主要是跟高春辉、狗叔两位主播,一起就近期的 IT 热点事件和新闻做些观点不一样的评述。

这个专题目前在试播阶段,如果大家有任何意见和建议,欢迎通过微信、微博或者电子邮件告诉我们。

第一期节目围绕近期热议的今日头条“偷听”用户对话,并根据对话内容推送广告这件事,来说说我们的观点。并以此展开,说说关于互联网与隐私的话题。

您会在本期节目当中,听到以下一些内容:

  • 今日头条有能力偷听么?
  • 现在的语音识别技术足够偷听么?
  • Google Home 的用户改进计划
  • 手机厂商有动力去搜集隐私么?
  • 隐私到底应该怎样定义?
  • 所谓用户画像是怎么回事?
  • 老高的 IP 库项目,是不是侵犯了隐私?

联系我们:

AI 推荐理由

为什么值得听

AI 读完整集转写后给出的推荐理由

这期节目从“今日头条偷听”的传言切入,几位IT老炮儿用技术分析告诉你,偷听在技术上有多不划算。他们还聊了用户画像到底怎么运作、IP定位能精确到哪一步,以及IPv6可能带来的新隐私风险。如果你好奇手机里的广告为什么总像在“偷听”你,这期能给你一个理性的答案。

AI 概要

本期概要

由 AI 从整集转写生成,是创作者说明之外的补充

本期节目围绕“今日头条是否偷听用户说话”的热点展开,几位IT从业者从技术角度分析认为,偷听在技术上难以实现且投入产出比低,更可能是巧合或用户画像的精准推送。节目深入探讨了隐私保护、用户画像、IP定位与IPv6等话题,指出真正的隐私风险在于个人信息泄露而非偷听,并提醒听众在IPv6时代注意网络安全。

AI 识别的章节

章节

点一章从那里开始播 · 与上面创作者标的时间点各自独立

00:01

开场与节目介绍

介绍新系列“乱曹之巅”的定位,主播阵容,以及本期话题——今日头条偷听传言。

04:54

偷听传言的技术分析

从技术角度分析偷听的可能性,认为实现难度大、投入产出比低,且缺乏实锤证据。

11:58

智能音箱与隐私担忧

讨论智能音箱的拾音与数据上传,引发对隐私的担忧,但认为用户协议已涵盖。

17:28

隐私泄露的常见途径

指出隐私泄露多源于主动填写的信息,如手机号、地址,而非偷听,并举例说明。

24:00

隐私的边界与法律

讨论隐私的定义、所有权,以及相关法律法规,强调用户画像不等于隐私。

29:57

用户画像的局限

解释用户画像的运作机制,指出其难以精确到个人,且数据来源分散。

34:33

用户画像与广告投放

用户画像主要用于精准广告,但效果有限,且与隐私关系不大。

38:12

IP库与IP定位

老高介绍IP库业务,说明IP定位的用途,以及与隐私的关系。

43:29

IP定位与业务安全

讨论IP定位在业务安全中的应用,以及IPv6对隐私的影响。

49:10

IPv6的挑战与隐私风险

分析IPv6推广的困难,以及可能带来的隐私风险,如设备暴露。

54:35

总结与呼吁反馈

总结本期观点,呼吁听众反馈,并预告下期内容。

津津乐道 · 更多单集

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津津乐道

津试播:今日头条真的偷听了么?

津津乐道 · 2018 年 1 月 10 日 · 59 分钟

试播:今日头条真的偷听了么?

创作者写的节目说明

主播 / 朱峰、高春辉、姝琦
后期 / 朱峰

这是津津乐道新开设的一个专题系列,在周日的常规节目之外,这个节目会在周三更新。主要是跟高春辉、狗叔两位主播,一起就近期的 IT 热点事件和新闻做些观点不一样的评述。

这个专题目前在试播阶段,如果大家有任何意见和建议,欢迎通过微信、微博或者电子邮件告诉我们。

第一期节目围绕近期热议的今日头条“偷听”用户对话,并根据对话内容推送广告这件事,来说说我们的观点。并以此展开,说说关于互联网与隐私的话题。

您会在本期节目当中,听到以下一些内容:

  • 今日头条有能力偷听么?
  • 现在的语音识别技术足够偷听么?
  • Google Home 的用户改进计划
  • 手机厂商有动力去搜集隐私么?
  • 隐私到底应该怎样定义?
  • 所谓用户画像是怎么回事?
  • 老高的 IP 库项目,是不是侵犯了隐私?

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为什么值得听

AI 读完整集转写后给出的推荐理由

这期节目从“今日头条偷听”的传言切入,几位IT老炮儿用技术分析告诉你,偷听在技术上有多不划算。他们还聊了用户画像到底怎么运作、IP定位能精确到哪一步,以及IPv6可能带来的新隐私风险。如果你好奇手机里的广告为什么总像在“偷听”你,这期能给你一个理性的答案。

AI 概要

本期概要

由 AI 从整集转写生成,是创作者说明之外的补充

本期节目围绕“今日头条是否偷听用户说话”的热点展开,几位IT从业者从技术角度分析认为,偷听在技术上难以实现且投入产出比低,更可能是巧合或用户画像的精准推送。节目深入探讨了隐私保护、用户画像、IP定位与IPv6等话题,指出真正的隐私风险在于个人信息泄露而非偷听,并提醒听众在IPv6时代注意网络安全。

AI 识别的章节

章节

点一章从那里开始播 · 与创作者标的时间点各自独立

00:01

开场与节目介绍

04:54

偷听传言的技术分析

11:58

智能音箱与隐私担忧

17:28

隐私泄露的常见途径

24:00

隐私的边界与法律

29:57

用户画像的局限

34:33

用户画像与广告投放

38:12

IP库与IP定位

43:29

IP定位与业务安全

49:10

IPv6的挑战与隐私风险

54:35

总结与呼吁反馈

本期提到的品牌与产品

节目里自然聊到的,不是广告

今日头条讨论其是否偷听用户
04:54中性
百度同样被质疑偷听
04:54中性
Google Home主播提到其上传流量
13:30中性
微信提及微信与华为的隐私争议
24:50中性
华为与腾讯的隐私争议
24:50中性
阿里云作为跳板例子
47:54中性
津津津乐道

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以科技与商业为底色的深度对谈节目,近期聚焦企业AI转型落地、跨境创业与行业实操,矩阵化运营并孵化「在野」等新系列,线下现…

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这一期适合谁

AI 对内容的推测

听众画像25–34 岁为主 · 偏男性 · 消费力中等
更适合IT从业者

这一期偏哪一派

偏沪派节目从热点事件出发,有明确的问题意识,主播以技术人员身份分析,并邀请嘉宾老高介绍IP库业务,讨论范围有控制,属于编辑部式…

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