Browsing by Author "Ormeño Poblete, Mateo Andrés"

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    Automated discovery of online behavioral advertising on the web
    (2024) Ormeño Poblete, Mateo Andrés; Herskovic, Valeria; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    La proliferación de la publicidad online basada en comportamiento (OBA) ha generado fuertes inquietudes sobre privacidad debido a la desmedida recopilación de datos sobre los usuarios de Internet. Esta tesis explora el descubrimiento automatizado de OBA a través de OpenOBA, una propuesta novedosa para cuantificar la aparición de anuncios personalizados basados en comportamientos de navegación y consentimiento sobre el uso de cookies. El estudio se centra en el impacto de comportamientos específicos de navegación con la presencia o ausencia de consentimiento explícito sobre la visibilidad y ocurrencia de OBA. Al simular usuarios web con comportamientos y elecciones de consentimiento distintos, la herramienta captura y categoriza los anuncios, proporcionando información sobre las dinámicas del rastreo online y la publicidad dirigida. Entre los hallazgos se encuentra que comportamientos predecibles de navegación aumentan significativamente la probabilidad de encontrar anuncios relacionados a dichos comportamientos, mientras que dar consentimiento explícito al uso de cookies resulta en una mayor prevalencia de OBA. Por el contrario, rechazar explícitamente las cookies o no tomar ninguna acción reduce, pero no elimina, la presencia de OBA. Los resultados muestran la naturaleza persistente del rastreo web y sus implicaciones para la privacidad de los usuarios, destascando el papel de entidades relacionadas con la publicidad online sobre esta práctica. Esta investigación contribuye a la comprensión de los mecanismos de la OBA, ofreciendo una herramienta para la medición sistemática y destacando la necesidad de regulaciones de privacidad más rigurosas.
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    Do Cookie Banners Respect My Browsing Privacy? Measuring the Effectiveness of Cookie Rejection for Limiting Behavioral Advertising
    (2024) Ormeño Poblete, Mateo Andrés; Dao, Ha; Herskovic, Valeria; Fukuda, Kensuke
    Online behavioral advertising (OBA) is a method within digital advertising that exploits web users' interests to tailor ads. Its use has raised privacy concerns among researchers, regulators, and the media, emphasizing the need for a reliable mechanism to measure its prevalence. However, there is a lack of systematic research on how user consent choices affect OBA presence, and no open-source frameworks exist for large-scale automated OBA measurement. To address this, we design and implement OpenOBA, a new framework for automated OBA discovery on the web. OpenOBA is a general, modular, and scalable framework to support essentially any OBA measurement. With it, we conduct a study to measure the impact of three user consent choices for cookies on OBA, uncovering a complex online privacy landscape. We first confirm the presence of OBA by comparing the increased likelihood of encountering ads from a specific topic, i.e., Style & Fashion, when browsing with an artificially induced behavior versus when browsing without any particular behavior. Then, we find that the Accept All choice significantly raises the number of OBA ads. For the Reject All option, on the other hand, we observe that it reduces the number of unique third-party tracking cookie hosts (tracker domains) by around 70%, yet it still shows ads related to the user's interests. Notably, we also find that OBA ads are only served through Google-related domains across the three banner interaction configurations used, despite the involvement of up to 191 different tracker domains in the Accept All configuration. This underscores the dominant role of major players in the OBA ad market. Finally, to foster reproducibility and further research, we open-sourced our framework and released all data and analysis scripts.