볼 수 있는 프로필에는 출처, 추론과 제어가 필요하다

제공, 관찰과 추론 데이터를 먼저 나누기

제공 데이터에는 프로필 필드, 선택한 관심사와 입력 내용이 있습니다. 관찰 데이터에는 서비스가 설명한 기능 사용, 누르기, 세션 시간과 상호작용 기록이 있습니다. 추론 데이터는 이 항목에서 계산한 선호, 습관, 주제 꼬리표나 관심입니다. 계정 등급과 켜진 기능 같은 시스템 상태는 경험을 바꿔도 사용자에 대한 추론이 아니므로 따로 둡니다. 출처를 분리하면 시스템의 추측이 사용자가 직접 확인한 사실처럼 보이지 않습니다. ICO도 여러 출처를 분석해 분류와 예측을 만드는 과정으로 프로파일링을 설명합니다.

각 항목에 일곱 필드 요구하기

각 항목은 값, 종류, 출처, 생성 또는 갱신 시점, 선언된 용도, 영향을 주는 기능, 사용할 수 있는 제어의 일곱 필드가 필요합니다. “여행을 좋아함”만으로는 한 번의 선택, 여러 대화 또는 외부 연결 중 어디서 왔는지 알 수 없습니다. 의미가 있을 때 확실성 정도를 표시할 수 있지만 예쁜 점수가 출처를 가려서는 안 됩니다. 계정 전체, 기기 전용, 특정 캐릭터나 기능 전용인지도 보여야 합니다. 빈 필드는 명확한 질문이지 그 경로가 없다는 증거가 아닙니다.

항목을 실제 제품 효과에 연결하기

프로필 항목은 실제로 바꾸는 결과에 연결되어야 합니다. 기억, 순서, 제안, 알림, 공개 범위, 광고 또는 기능 결정 중 무엇에 영향을 주는지 표시합니다. Google My Ad Center는 일부 분류를 보여 주고 광고 개인화에 쓰는 계정, 활동과 지역 정보를 제어하는 현재 사례입니다. Android 공유 데이터 설정은 기기 색인에 출처별 제어가 있어도 별도 계정 활동 설정이 남을 수 있음을 보여 줍니다. 동반형 앱도 한 스위치를 서로 무관한 모든 개인화 시스템의 제어처럼 설명해서는 안 됩니다.

수정, 삭제, 중지와 초기화 구분하기

잘못된 “저녁 알림 선호”를 수정할 때 무관한 선택은 유지해야 합니다. 원본 대화를 삭제하면 파생 꼬리표가 다시 계산되는지 설명해야 합니다. 앞으로의 개인화를 끌 때 기존 프로필이 저장되는지 알려야 합니다. 전체 초기화는 지우는 항목, 유지하는 항목과 다시 관찰될 항목을 나열해야 합니다. 적용 지역에는 별도 열람이나 수정 절차가 있을 수 있지만 한 지역의 규칙을 모두에게 적용하지 않습니다. 제품에서 바로 확인할 기준은 일반 사용자가 각 제어의 좁은 결과를 이해할 수 있는지입니다.

무해한 한 가지 변경으로 갱신 시험하기

무해한 명시 선호 하나를 바꾸고 시간을 적은 뒤 어떤 항목과 기능이 변하는지 봅니다. 선호를 제거하거나 되돌리고 항목이 갱신되는지, 다른 상태로 남는지, 별도 초기화가 필요한지 확인합니다. 반복 행동을 대량으로 넣지 말고 한 변화만 사용해야 해석하기 쉽습니다. 계정, 기기, 기능과 버전을 기록합니다. 추론이 남으면 다른 출처가 있는지 먼저 확인하고 바로 고장이라고 단정하지 않습니다. 좋은 화면은 갱신 지연, 여러 출처와 반응하지 않는 제어를 구분할 만큼 출처를 제공합니다.

기능 변경 뒤 프로필 다시 확인하기

가입 뒤와 기억, 음성, 이미지, 외부 연결, 커뮤니티 또는 모델 개선 기능을 더한 뒤 프로필 영수증을 남깁니다. 새 기능이 추가한 제공, 관찰, 추론 필드, 볼 수 있는 사람, 효과, 수정, 제거와 초기화를 확인합니다. 프로필 화면을 데이터 내보내기와 현재 개인정보 설명에 대조하세요. 어느 하나도 혼자 전체를 담는다고 가정하지 않습니다. 일곱 필드 장부의 독립 가치는 추적성입니다. “앱이 나를 안다”는 모호한 느낌을 확인하고 질문하고 의도적으로 남길 수 있는 항목으로 바꿉니다.

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