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用大數據方法破解“大數據殺熟”

大數據
“大數據殺熟”,概指互聯網平臺濫用市場支配地位,通過大數據和算法對用戶進行畫像分析、進而實行差異化定價的行為。

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購買同樣的商品,蘋果系統手機用戶要支付比安卓系統用戶更高的價格;在某個出行平臺約車,將系統語言設置為英文后可享受更大力度的優惠;網購記錄多信用好,等來的卻是可能更高的商品售價……“大數據殺熟”早已不是什么新鮮事,并且成功引起一波波社會集體焦慮。

“大數據殺熟”,概指互聯網平臺濫用市場支配地位,通過大數據和算法對用戶進行畫像分析、進而實行差異化定價的行為。需要指出的是,差異化定價并非一定構成“大數據殺熟”,商品和服務在不同地區由于交易的不同數量、級別等出現不同價格是有一定合理性的。但在這里,平臺通過大數據分析對消費者進行用戶畫像,對其購買意愿、購買習慣、購買能力等做出預測,并據此將一個較高的價格推給消費者的行為就構成了“一級價格歧視”。

在傳統商業交易中,一級價格歧視,即通俗意義上說的“看人報價”,往往很難實現。但在互聯網時代,大數據分析可以使這種歧視成為現實。通過對歷史數據的共在生產,大數據能夠預測個體未來的可能行為,通過界面設計強化誘導當下行為發生,隨著用戶使用頻率的提高,畫像數據不斷積累,預測分析會更加精準,最終報價也可以趨近消費者可以接受的極限,從而完成一個閉環的“陷阱”。

目前對于大數據殺熟,主流的治理方式是加強政府監管,鼓勵企業糾偏和自律,那么作為直接使用者和切身體驗者,用戶們應該怎么辦?破解大數據殺熟有沒有第三條道路?

算法被濫用會造成價格歧視,但也可被用來發現問題。一種叫作“抓取審核”的方法,就是通過合法爬取網站上與價格相關的數據,比如地理信息、搜索排序、商品評論等,同性別、設備類型等進行關聯比對,從而發現可能存在的價格歧視現象。而專業的研究人員還可以通過逆向工程接入API直接去進行測試,通過輸入特定的數據結構問卷來獲取輸出結果,進而破解定價算法,審核模型偏見。

提高算法素養和維權意識,形成整體性的良性共識。可能在幾年前,算法對于普通民眾來說還是一個略帶神秘的字眼,但隨著智能設備、智能應用、智慧生活的逐漸普及深入,現在我們已經生活在一個算法無所不在的世界里。那么如何來認識算法,如何看待經由算法產生的各種現象和問題,如何調整自身的生存方式、生活態度更好地適應并駕馭算法,可能是智能時代每個人都必須思考的問題和需要具備的素養。目前通過法律手段維護用戶算法權益的案例還非常少,很多人還不知該如何自我保護。這些都需要時間在社會中達成共識,需要社會各界關注重視。

經由過去可以預測未來,而預知了未來又可以反推現在。有幅漫畫描繪了行進中的人類,每個人都盯著自己手里的電子設備,步履匆匆。而在路邊,兩個機器人在安靜地讀書畫畫。圖說是:人類在成癮,機器在學習。大數據殺熟不是智能社會最嚴重的問題,也不是最后一個問題,但未來會如何,取決于我們現在能否抬起頭來,看看周圍,想想方向,反思一下來路與自身。

(作者系上海社會科學院新聞研究所副研究員、上海市習近平新時代中國特色社會主義思想研究中心研究員方師師)

責任編輯:張燕妮 來源: 北青網
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