As Smart TV recolhem dados de visualização dos utilizadores, mesmo quando usadas como monitores externos segundo uma pesquisa envolvendo a UC3M
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As Smart TV recolhem dados de visualização dos utilizadores, mesmo quando usadas como monitores externos segundo uma pesquisa envolvendo a UC3M


Uma equipa científica da Universidade Carlos III de Madrid (UC3M), em colaboração com a University College London (Inglaterra) e a Universidade da Califórnia em Davis (EUA), descobriu que as Smart TV enviam dados de visualização para os seus servidores. Isso permite que as marcas criem um perfil detalhado dos utilizadores e adaptem os anúncios aos seus hábitos de consumo.

A pesquisa revelou que essa tecnologia efetua capturas de ecrã ou de áudio para identificar o conteúdo exibido no ecrã, usando a tecnologia de Reconhecimento Automático de Conteúdo (ACR, na sigla em inglês). Essas informações são periodicamente enviadas para servidores específicos, mesmo quando a TV é usada como monitor externo ou conectada a um computador portátil.

"O Reconhecimento Automático de Conteúdo funciona como uma espécie de Shazam visual, capturando imagens ou áudio para criar um perfil do espectador com base nos seus hábitos de consumo de conteúdos. Dessa forma, a tecnologia permite que as plataformas dos fabricantes criem perfis precisos dos seus utilizadores, tal como acontece na internet", explica Patricia Callejo, uma das autoras do estudo, professora do Departamento de Engenharia Telemática da UC3M e membro do Instituto Big Data UC3M-Santander. "De qualquer forma, esse rastreio, independentemente do modo de uso, levanta sérias preocupações de privacidade, especialmente quando o televisor é usado apenas como monitor".

Os resultados do estudo, apresentados em novembro de 2024 na Internet Measurement Conference (IMC), destacam a regularidade com que essas capturas são transmitidas aos servidores das marcas analisadas: Samsung e LG. Os dados mostram que os televisores da Samsung enviavam essas informações a cada minuto, enquanto os dispositivos da LG o faziam a cada 15 segundos. "Isso dá-nos uma ideia da intensidade da monitorização e mostra que as plataformas de Smart TV recolhem grandes volumes de dados sobre os utilizadores, independentemente de como estes consomem conteúdos – seja por meio da TV tradicional ou de dispositivos conectados via HDMI, como computadores portáteis ou consolas de jogos", enfatiza Callejo.

Para testar a capacidade dos televisores de bloquear o rastreio por ACR, a equipa de investigação experimentou diferentes configurações de privacidade das Smart TV. Os resultados mostraram que, embora seja possível bloquear voluntariamente a transmissão desses dados aos servidores, a configuração padrão ativa o ACR automaticamente. "O problema é que nem todos os utilizadores estão cientes disso", acrescenta Callejo, que considera esse fator preocupante, devido à falta de transparência nas configurações iniciais. "Além disso, muitos utilizadores não sabem como alterar essas configurações, de onde resulta que esses dispositivos funcionem como mecanismos padrão de rastreio das suas atividades".

Esta pesquisa abre novas perspetivas para estudar a monitorização realizada por dispositivos conectados à nuvem e que comunicam entre si (mais comumente conhecidos como Internet das Coisas, ou IoT, na sigla em inglês). Ela também sugere que fabricantes e reguladores devem urgentemente abordar os desafios que esses novos dispositivos apresentarão num futuro próximo.

Vídeo: https://youtu.be/eWSsLjClMGY

Referência bibliográfica:
Anselmi, G., Vekaria, Y., D'Souza, A., Callejo, P., Mandalari, Am., & Shafiq, Z. (2024). Watching TV with the Second-Party: A First Look at Automatic Content Recognition Tracking in Smart TVs. In Proceedings of the 2024 ACM on Internet Measurement Conference (IMC '24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 622–634. https://doi.org/10.1145/3646547.3689013
Attached files
  • Reconhecimento Automático de Conteúdo
Regions: Europe, Spain
Keywords: Applied science, Technology, Business, Telecommunications & the Internet, Knowledge transfer, Universities & research

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