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【大数据】反向驯化 - 天下苦-大数据杀熟-久矣

查看信息来源】   发布日期:12-18 22:59:19    文章分类:商业洞察   
专题:大数据】 【2024】 【大数据杀熟

  用算法打败算法,#反向驯化 大数据 #值得一个热搜。

  最近,众多网友纷纷晒出自己的“锦囊妙计”,分享如何对抗那些让人“越看越贵”“越看越烦”的智能算法。

  简单而言,为了不被算法所算计,年轻人致力于给自己缔造一个全新的“穷鬼”人设。好比,在回帖和评论中反复提及“太贵了,买不起!”“这地方去不了,不适合穷人”……

  如此表述多了,在平台的用户画像可能就会发生转向。有部分网友称,在给手机精准洗脑后,同样商品的价钱的确有了明显下降。

  以其人之道的“小聪明”,看似搞笑,背后却是 大数据 杀熟的严肃问题。

  这些年, 大数据 “杀熟”现象愈发普遍,让人防不胜防。平台知错“不改”,消费者反向驯化 大数据 的苦衷,能够有效共鸣的人太多。

  最常见的就是,通过算法的捕捉,复购的商品可能比第壹次贵,打车费用也越来越高,会员价甚至比非会员价更高。

  从平台的视角看,算法是财富密码。雁过留痕,互联网精准地捕捉用户习惯、消费痕迹、浏览记录,通过精准分析用户的消费习惯和偏好,商家执行不同化定价策略,从而刺激消费。

  治理 大数据 杀熟,被各方呼吁,又一直无解。指望个体的反向驯化,去解决实际的杀熟问题,网友们喜提的恐怕只有一时的效果。

  要真正根治 大数据 杀熟,还得强化源头治理,为 大数据 杀熟套上制度和规范的枷锁。

  数据和算法,应该成为互联网治理的核心。 数据安全 不容忽视。

  在数据收集方面,超范围过度收集用户个人身份、行为、偏好等隐私数据,倒卖精准的用户画像,拓展衍生业务非法牟利等诸多问题务必引引关注。

  在监管层面,应对典型的杀熟、信息茧房、算法歧视、氪金诱导,务必要定期审核和评估算法模型。

  围绕具体的评估点,算法模型的可解释性、影响评估、安全测试、适用界限,都应该有公开明确的标准,与公众信息对称。

  在制度建设上,数据处理的脱敏机制、被遗忘机制,数据集选择、算法选取等关键决策的记录和回溯机制等都应得到进一步完善。

  消费者自我保护意识觉醒是好事,也是对治理 大数据 杀熟的提醒。但网络平台算法向上向善,不能仅靠社会呼吁商家自律、个体出招与平台斗智斗勇。

  个体的反向驯化终究抵不过代码的升级,网络治理终究需要企业、政府、消费者“你来我往”。

  北京商报评论员陶凤

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