用户画像：如何平衡商业化利用和个人信息保护

、聚合、分析个人信息，对特定构建个人标签，形成用户信息全貌[3]。直接用户画像收集的信自然人的特征模型[4]。间接用户画像通常用于勾勒群体画像，更侧重于关注具述，如“00后”、“成年男性”、接相关联，如果后期的分析和处理过程没有剥离对特定个人的识别性和关联性，计和开发。随着大数据技术的发找到最合适的消费者群体。其用户画像主要通过追踪用户的行为轨迹(userjourney成用户对品牌、车型和价位的个性化需求和特定偏好的全貌。对于前述每一阶段，企业需要关注的合规问题各有不同：1.个人信息的“收集”和“聚合”阶段 对个人信息和相关数据的收集是进行用户画像的第一步。从个人信息的收集、聚合到用户画像的形成，企业均需要充分保障用户的基本信息权利。例如， (2)告知同意规则1]。要获取用户的手机号码、微信号、手机硬件识别码(IMEI)、浏览器cookie信息等个人信息时，应一并进行告知；及过个人同意的范畴。 (3)默认不开启原则信息处理的合规要求。 (4)最小必要原则关于获取个人信息的“最小必要”原则，《信息安全技术个人信息安全规繁”和“过度索取权限”三个角度对“最小必要”原则进行了阐述。App为认定方法》，仅以《信息安全技术移动互联网应用程序(App)收集个人信息基本要求》 (GB/T41391-2022)围绕“最小必要原则”提出了App收集个人信息应满足网络约车类，网络购物类等。《信息安全技术移动互联网应用程序(App)收户的同意[16]。GDPR(dataprotectionbydesign (5)对未成年人的画像和算法推荐使用未成年人的个人信息进行了严格的限制。根据《个人信息保护。 (1)一般禁止性规定良俗[20]。《信息安全技术移动互联网应用程序(App)个人信息安全测评规范》(征求意见稿)(以下简称“《个人信息安全测评规范》”)，该规范对企业通过 (2)对直接用户画像的场景限制特定个人的规定，并核查应用的App像的情况[23]。3.精准营销——用户画像的使用阶段 (1)与自动化决策以及算法技术相关的规制好或者经济、健康、信用状况等，并进行决策的活动[24]。应用算法推荐技术，相关要求。若企业在未履行全面的告知义务或未提供不针对个人特征的选项的情形下 个性化广告的内容用户画像形成后，据此对不同的客户群体进行个性化广告推送和内容推荐，下具体规定： (3)与商业伙伴的共享限制1)企业向合作伙伴共享仍然包含个人信息，以及共享过程中是否会同时输出其他信息或个人信息(常见的风险。其中，向第三方提供的典型场景包括：App[26]。意的范围。通过内嵌SDK进行共享时，向第三方共享和从第三方获取的是脱敏后的用户画像数2)从第三方合作伙伴获取从第三方获取用户画像时，企业需核实确保第三方提供的个人信息来源合。人信息泄露频发的当下具有重要意义。理的合规要求。无论是从相关法律文件的审阅更新(如更新隐私条款和用户协[1]参见刘启林《用户画像的基础、原理、方法论(模型)和应用》。[2]定义来源《信息安全技术个人信息安全规范》第3.8条。[3]定义来源《信息安全技术个人信息安全规范》第3.8条。[4]定义来源《信息安全技术个人信息安全规范》第3.8条。[5]参见刘启林《用户画像的基础、原理、方法论(模型)和应用》。[10]参见《人口健康信息管理办法(试行)》第8条。[13]参见《网络安全法》第41条[14]参见《信息安全技术个人信息安全规范》第5.2条。[16]参见《移动互联网应用程序(APP)收集使用个人信息最小必要评估规范》bydesignanddefault)，具体是指数据控制者(Datacontroller)在决定数[18]参见《个人信息保护法》第3条。18条。[20]参见《信息安全技术个人信息安全规范》第7.4条。[21]参见《信息安全技术移动互联网应用程序(APP)个人信息安全测评规范》[22]参见《信息安全