年轻人整顿“大数据杀熟”
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2024-12-18 08:17:06
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文|胡炜(新京报传媒研究院)

近日,媒体报道,有网友通过反复评论“机票太贵”实现机票降价,由此“反向驯化‘大数据杀熟’”的话题引发热议。

澎湃新闻视频截图

还有网友表示,自己对着手机反复说“太贵了,买不起,我太穷了”,过阵子再刷手机,发现同款商品竟然便宜了一半。

装穷不一定真穷,当代年轻人秉持“该省省该花花”的消费理念,反向驯化“大数据杀熟”,给系统“洗脑”,让网友直呼:打败算法还得靠“魔法”啊!

网友在评论区“哭穷”反向驯化算法的做法,反映出消费者面对算法时的不安以及抵抗心态,只是这样的方式真的有效吗?“大数据杀熟”的问题该如何根治,该如何真正实现算法向善,值得深思。

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争议焦点:差异化营销与“大数据杀熟”

对于这种“哭穷”行为到底能不能左右平台给消费者设定的“人设”,进而影响价格,各方也有着不同的看法。

多家旅游出行平台官方客服表示,机票价格实时变动且受多种因素影响,即便消费者有反复评论的行为,也没办法证明最终降价就是由用户所评论的内容决定的。

市场经济环境下,商家 实施差异化定价策略来获取更多收益本无可厚非,但是, 价格的不同,到底是差异化营销,还是“大数据杀熟”呢?

在互联网时代,差异化营销是一种常见的商业手段,企业利用大数据技术对消费者进行精准画像,通过分析消费者的消费习惯、购买频率等诸多因素,对不同用户群体的需求、偏好以及消费能力等多方面进行定位,进而提供更贴合用户个性化要求的产品或服务,满足多样化的市场需求。

但所谓差异化营销不能成为“大数据杀熟”的挡箭牌,当基于数据分析的差异化营销开始越过一定界限,通过对消费者隐私数据的窃取,并演变成对消费者不利的价格歧视时,就变成了饱受诟病的“大数据杀熟”现象。

其实,“大数据杀熟” 已经不是一个新鲜话题,近年来时常被提及,早在2019年新京报就在《大数据“杀熟”的十种形式 网友吐槽:清除记录就便宜了》一文报道北京市消费者协会发布2019年大数据杀熟调查结果,分析出了“多次浏览后价格自动上涨”“隐藏老用户优惠券”“手机配置不同收费不同”“老用户比新用户价格高”等十种“杀熟”形式。

央视新闻近日就此话题也采访了中国计算机学会计算机安全专业委员会委员吕延辉,他表示,所谓大数据杀熟是指经营者根据用户的年龄、职业、消费水平等要素,“对人下菜”,对相同的产品设定不同的价格标准。“这就要求企业在追求技术创新和业务发展的同时,必须重视算法使用的合规性和安全性,防止损害用户利益,触犯法律法规。”

新华社不久前发表的《大数据“杀熟”:别让算法偏向寒了心》一文指出,算法悄然影响日常消费模式。算法既高效和精准地推动数字经济发展,又可能以大数据“杀熟”等形式侵蚀消费者权益。……随着算法深度嵌入日常消费,大数据“杀熟”手段花样翻新,愈发隐蔽复杂。“杀熟宰客”侵犯消费者知情权和选择权。

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“算法”治理与未来走向

为了不被“算法”算计,不少消费者想出各种策略来应对可能存在的“大数据杀熟”。

有的网友尝试定期更换头像、昵称等个人信息,通过使用相似的头像与ID的方式,以掩盖个人信息,试图躲避算法对个人行为与喜好的追踪与判断;还有些消费者会选择定期清理浏览器记录和缓存,或者时刻保持无痕浏览模式,每次浏览结束后就将自己的互联网痕迹抹消掉……

虽然这些“隐身”方法在一定程度上可能会起到些许作用,但想要彻底根治“大数据杀熟”并非易事, 需要政府、行业组织、平台等多方共同协作努力

  • 官方监管举措

为了整治“大数据杀熟”这一乱象,官方已经积极行动起来。

不久前,中央网信办等四部门联合发布了《关于开展“清朗・网络平台算法典型问题治理” 专项行动的通知》,明确提出严禁利用算法实施大数据“杀熟,严禁利用用户年龄、职业、消费水平等特征,对相同商品实施差异化定价行为。这一通知的出台,彰显了官方对于治理此类问题的决心与重视程度,旨在通过专项行动,督促企业深入对照自查整改,进一步提升算法安全能力。

其实,从2021年开始,相关部门和组织就陆续出台了多个和算法治理相关的规定、公约,像《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》《互联网信息服务算法应用自律公约》《互联网信息服务算法推荐管理规定》等,都在不断为算法治理工作添砖加瓦。通过持续地完善规则体系,保障用户合法权益,促进互联网信息服务行业健康发展。

如今专项行动更是聚焦到具体的“大数据杀熟”问题上,为营造公平、合理、合法、清朗的网络交易环境筑牢根基,让消费者能够更加安心地在互联网平台上进行消费,保障其公平交易的权利不被侵犯。

  • 平台自律与自治

平台自身更要加强自律,将用户利益放在首位,而非单纯追求利润最大化。

大数据杀熟的实质就是经营者对算法的滥用,平台自身应承担起相应责任,建立与数据相关的平台规则、隐私政策和算法策略披露制度,健全算法机制机理审核、数据安全的管理制度和技术措施,确保算法的训练数据具有合法来源,从源头上杜绝 “大数据杀熟” 行为的出现。

相信通过多方共同协作、持续发力,未来能够实现对“大数据杀熟”现象的有效遏制,让互联网平台经济在健康的轨道上蓬勃发展,让消费者真正享受到公平、公正的交易环境,使算法向善,成为真正服务于大众、造福于大众的有力工具。

校对|刘越

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