Apple объявила, что «лицо со слезами радости» является самым популярным эмодзи среди англоговорящих пользователей в США.
Это лицо возглавило список Apple из 10 самых популярных эмодзи, опередив красное сердце, сильно плачущее лицо, лицо с глазами-сердечками, лицо, посылающее воздушный поцелуй, лицо, закатывающее глаза, череп, улыбающееся лицо с улыбающимися глазами, усталое лицо и задумчивое лицо.
Список Apple не имеет подписи, к большому разочарованию всех, кто отчаянно искал статистику использования эмодзи.
Список 10 самых популярных эмодзи от Apple в основном соответствует общедоступным данным от Emojipedia и EmojiTracker, при этом череп является исключением, по словам вице-председателя подкомитета по эмодзи Unicode Джереми Берджа.
Apple поделилась этим списком в недавно опубликованном обзоре своей технологии дифференциальной приватности для macOS Sierra и iOS 10 и более поздних версий, которая позволяет компании собирать и агрегировать анонимные данные от большого числа пользователей, сохраняя при этом конфиденциальность отдельных пользователей.
Технология дифференциальной приватности, используемая Apple, основана на идее, что статистический шум с небольшим смещением может маскировать индивидуальные данные пользователя перед их отправкой в Apple. Если многие люди отправляют одни и те же данные, добавленный шум может усредниться по большому количеству точек данных, и Apple сможет увидеть появление значимой информации.
Apple заявляет, что использует локальную дифференциальную приватность для защиты конфиденциальности действий пользователя в определенный период времени, одновременно получая аналитические сведения, которые улучшают интеллектуальные возможности и удобство использования функций iOS и macOS, таких как:
• Предложения QuickType
• Предложения эмодзи
• Подсказки при поиске
• Домены, расходующие энергию в Safari
• Определение намерений автовоспроизведения в Safari (macOS High Sierra)
• Домены, вызывающие сбои в Safari (iOS 11)
• Использование типов данных в «Здоровье» (iOS 10.2)
Apple специально разработала метод, известный в академических кругах как «локальная дифференциальная приватность»:
Локальная дифференциальная приватность гарантирует, что сложно определить, внес ли определенный пользователь вклад в вычисление агрегата, добавляя незначительный смещенный шум к данным, которые передаются в Apple. Но перед добавлением этого шума необходимо определить структуру данных, которая фиксирует эскиз пользовательского ввода с небольшим количеством битов. В настоящее время Apple использует два конкретных метода.
В iOS информация, передаваемая в Apple для категорий данных, защищенных с помощью дифференциальной приватности, отображается в разделе «Настройки» > «Конфиденциальность» > «Аналитика» > «Данные аналитики» в записях, начинающихся с «DifferentialPrivacy».
В macOS пользователи могут запустить приложение «Консоль» и просмотреть информацию в разделе «Дифференциальная приватность» в «Системных отчетах».
Обзор дифференциальной приватности от Apple содержит гораздо больше технических подробностей о технологии, включая информацию о методе Count Mean Sketch, который позволяет Apple определять самые популярные эмодзи.
