98%受访者曾受算法困扰 短视频、电商平台是“重灾区”
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2024-12-19 12:00:54
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样本说明   南都大数据研究院于2024年12月发起此次问卷调查。其中,男性受访者占50.29%,女性占49.71%。从年龄段来看,18-25岁占13.85%,26-35岁占45.87%,36-45岁占32.36%,其他年龄段各自占比不超7%。受教育程度方面,大专/本科占比最高,为65.89%;高中/中专占23.05%,硕士及以上占8.61%。从居住地区来看,城镇居民占84.87%,农村居民占15.13%。

随着大数据、AI等技术广泛使用,算法已渗透进生活的方方面面。它既高效地推动数字经济发展,又可能以大数据“杀熟”“信息茧房”等形式侵蚀消费者权益。国家网信办等四部门联合开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动之际,南方都市报、南都大数据研究院面向网友发出问卷调查,结果显示,近98%的受访者表示在互联网曾遭遇过算法应用带来的困扰,其中,短视频/直播平台、电商平台、网络社区平台是“重灾区”。有过半受访者担忧算法之下,可能削弱自身独立思考能力。

过半受访者称点“不感兴趣”仍收到推送

调查结果显示,近98%的受访者表示在互联网遭遇过算法带来的困扰,且城镇地区受访者对算法应用产生的问题更加敏感,反映遭遇各类算法问题的占比均高于农村地区。

调查中,反映个性化推送问题的受访者占比最高。64.49%的受访者表示浏览过某一话题/产品/服务后,发现平台持续推送相关内容;同时53.78%的受访者反映,自己对该类内容点击“不感兴趣”后,平台仍推送类似消息;更有50.41%的受访者表示,关闭“个性化推荐”后平台仍根据浏览记录推送相关内容。

此外,还有不少受访者反映,在算法的影响下,平台存在不同用户搜索结果不一致、评论区内容不一致等现象,质疑平台有意制造“信息茧房”。有受访者表示,其是在社交平台上刷到相关网帖,才知晓部分短视频平台的评论区也有“个性化排序”:不同用户点开同一视频,平台展示的“热门评论”可能千差万别。在其看来,这样的个性化算法严重干扰用户对内容的判断。

对此,南都记者留意到,本次“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的工作目标之一正是实现算法自主可控,要求各平台关闭算法推荐服务的选项操作便捷、功能有效。

短视频/直播平台算法问题吐槽声最多

问及受访者曾在哪类互联网平台或应用遭遇算法困扰较多,短视频/直播平台,以及电商平台的占比均超五成;其次是网络社区平台,占比超四成半;旅行服务平台占比超三成半。整体来看,42.96%的受访者认为算法广泛应用已经对生活产生很大影响。

交互分析结果显示,反映曾在短视频/直播平台遭遇算法问题的受访者中,超八成表示平台持续推送同类主题内容。有受访者指出,有时自己只是误点进某位博主的主页,平台便以为自己对其感兴趣,连续在首页推送好几条该博主的内容,反而影响了用户体验。

曾在电商平台遭遇算法问题的受访者中,则有约六成半反映自己关闭个性化推荐服务后,平台仍可准确“猜中”自己计划购买的商品并主动推送,质疑相关功能只是摆设;约两成半表示自己与他人可领取的优惠券面额不一,可能存在大数据“杀熟”。

有受访者表示,某电商平台不时会推出浏览指定页面送优惠券活动,一开始送的是如“满5.01减5”等近乎零门槛的优惠券,但随着参与活动的次数增多,可领取的优惠券面额不断缩水。但偶然间改用家人的手机参与同一活动,又可领到大额优惠券。在其看来,这同样属于大数据“杀熟”的表现之一。

而反映网络社区平台算法问题的受访者中,有四成半表示曾发现自己与他人对同一关键词的搜索结果不一致。有受访者称,某社交平台的关键词搜索结果几乎每次都不一样,一方面不便于自己查找信息,另一方面担心与自己想法相左的内容可能已被平台隐藏。

“一老一小”更易受算法影响

数据还显示,超九成受访者认为未成年人和老年人更容易受到算法影响。有受访者强调,当下未成年人作为“网生代”群体,在算法技术的“陪伴”下成长,可能在算法的诱导下养成特定的思维方式,甚至影响世界观、价值观。也有受访者指出,以“一老一小”为代表的现实生活单一、自控能力较弱的人群,算法推荐可能带来负面影响;他们在算法之下,更容易沉迷在特定内容的茧房之内,甚至接收到有害信息。有受访者建议,应该加强提升未成年人和老年人对算法影响的认识和应对能力。

北京航空航天大学网络空间国际治理研究基地副主任赵精武指出,我国的《互联网信息服务算法推荐管理规定》针对未成年人和老年人群体做了区分,因为这两类群体在面临算法推送时存在的问题是不一样的。未成年人的辨认能力和控制能力有限,易受到网络沉迷的影响;而对于老年人来说,一般碰到的问题是大量新兴的技术,以及这些信息技术无法使用的问题,因此所要解决的是适老化问题,并且还有防止网络诈骗的风险。

算法催生行业“内卷”受关注

谈及算法广泛应用带来的负面影响,过半受访者担忧对算法的过度依赖,可能削弱独立思考能力;各有48.66%的受访者担忧算法可能导致人们只看到同类观点、影响个人价值观,以及易被平台诱导、影响个人消费等行为决策。

值得一提的是,有从事算法相关工作的受访者表示,算法作为一种技术,终究缺乏人类的情感判断和价值观;部分平台过度强调算法机制作用,反而导致内容质量持续下滑。他举例称,在某些资讯平台,一些“标题党”或“钓鱼”帖文由于标题足够夸张,易引来用户点击,即使内容显然失实,甚至评论区一片骂声,依然被算法视为优质内容并加以推荐,造成“骂得越狠,流量越多”的怪圈。

此外,对于外卖骑手、网约车司机等新业态劳动者,过半数受访者担忧算法不断“优化”,催生行业“内卷”的特征可能导致他们的权益受侵害;48.89%的受访者担忧过度追求效率,催生安全风险;48.54%的受访者质疑算法对劳动者数据的监控可能侵犯隐私。还有受访者认为,平台算法作为骑手、司机劳动过程的“实际操盘手”,对劳动者权益的影响还涉及伦理问题。

超六成受访者对算法持积极态度

遭遇算法困扰已较常见,但超六成受访者对算法的应用仍持积极态度。进一步了解发现,过半数受访者认同算法的广泛应用可帮助自己更易找到所需信息,提高信息分发、传播效率;47.26%的受访者认为算法可辅助个人决策;47.03%的受访者表示算法可提升用户体验。

调查中,多名受访者表示,算法的普及确实为自己带来了更良好的产品体验。例如在电商平台搜索某商品后,能看到更多同类的推荐商品,方便自己比价;在导航软件搜索目的地,算法能帮助自己快速找到更便捷的出行方案;在社交平台,算法能主动推送更多迎合个人兴趣的内容。

有受访者认为,尽管互联网平台的算法可能产生“信息茧房”“杀熟”等现象,但通过不同平台间比价、独立验证、主动检索不同关键词、关注不同立场博主等手段,依然有办法尽可能规避此类问题。

问及受访者眼中算法治理的侧重点,58.79%认为应该明示算法规则,提高透明度,让用户了解其工作原理;58.56%认为应该完善多元内容推荐机制,减少信息茧房效应;提出应重点防止大数据“杀熟”的也超过半数。

专家观点

网友尝试“反向驯化”对抗大数据“杀熟” 专家:算法透明方能治本

“价格太贵了!要是不降价、不发优惠券,我是不会买的!”连日来,社交平台上出现不少网友批评大数据“杀熟”的帖文评论。网民尝试通过频繁“哭穷”等手段建立“人设”,从而影响算法推送,获得自己期望的优惠。“年轻人开始反向驯化大数据杀熟”的话题一度登上热搜。

这些“小聪明”有没有用尚不能肯定,但网民对大数据“杀熟”的不满与对抗不容忽视。有专家表示,网络平台算法向上向善,不能仅靠社会呼吁商家自律,不能倚仗网民的“算法驯化”。建立健全常态化监督机制才是关键所在。  

热议:反复评论“机票太贵”可降价?

“大数据杀熟”,指互联网平台对用户消费行为、支付能力进行深度分析后,通过算法实现差异化定价,从而获取更多的商业利益。比如,电商平台可通过分析用户的浏览记录、购买历史、设备信息等,将用户“标签化”——新用户享有各种促销、折扣,而老用户则无法享受优惠,甚至还因长期购买,成为平台眼中的“高价值目标”。

针对此类现象,近期不少网民在社交平台分享对抗大数据“杀熟”的攻略,例如“第一次搜机票,直飞最便宜的也要4309元,我就反复评论‘机票太贵了,买不起,不去了’,后来就变成了1903元”。

网友总结这套操作背后的逻辑:既然互联网平台的算法可根据用户的行为和反馈来调整推送内容,用户自然也可以通过改变自己的行为来影响算法的推荐结果,通过特定的评论,如“太贵了”“买不起”“我不打算买了”等,让算法认为你对价格敏感,从而改变平台对你的画像、从“想要进行跨国旅行的有钱人”变为“旅行取决于机票价格、没什么钱的人”,促使平台提供更大幅度的降价优惠。

通过这些手段,真能左右平台给消费者设定的“人设”吗?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,即便这名消费者有反复评论的行为,也无法证明最终降价是由用户所评论的内容决定的。  

专家:“反向驯化”只是“小聪明”

在大数据技术的帮助下,互联网平台对用户精准画像早已成为现实。通过收集用户在平台上留下的个人兴趣、社交关系、地理位置等可量化的数据,互联网平台甚至可以“比你还懂你”。

为了不被算法“算计”,除了通过特定评论营造“穷鬼”人设外,不少用户还通过定期清除应用缓存、使用隐私模式、切换不同支付方式等方法,试图让平台算法无法持续跟踪其行为数据,阻止平台根据过去的数据来推算未来的消费行为。不过,浙江旅游科学研究院院长张晓峰认为,这些方法即便有效,想要彻底根治“大数据杀熟”,也不能只靠这些“小聪明”“土办法”,“互联网和算法能够很快识别出用户的真实动机和行为。”

南开大学法学院教授、南开大学竞争法研究中心主任陈兵也表示,“算法通过大数据为用户进行综合画像,一条留言不能代表单个用户全部维度。‘反向驯化’可能在初期实现降价,但后续算法会根据订单量等判断用户仍在继续购买、使用相关服务,可能还会涨价,这种做法反而会让算法更加‘精明’。”

A12-13版采写:南都记者 李伟锋 图片由腾讯元宝AI生成

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