大数据不仅“杀熟”,还能“杀生”?
来源:工人日报 浏览:125次 时间:2022-11-03
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来源标题:大数据不仅“杀熟”,还能“杀生”?
同样的商品,对老用户的价格比新用户更高的大数据“杀熟”已不新鲜。近日,有消费者向《工人日报》记者反映,相同的链接、同样的产品,新用户收到的商品质量却远低于老用户,该消费者怀疑自己被大数据“杀生”了。这又是怎么一回事?
“我和男友在同一家店铺买了两条一模一样的项链,质量却有天壤之别。”今年8月份,来自广东的张女士在某珠宝旗舰店网购了一条珍珠项链,收到后很满意。接着,她的男友为了孝敬“准岳母”,在同一家店铺下单了一条款式、尺寸、价格完全相同的项链。然而,张女士表示:“两条项链的珍珠完全不同,明显一大一小。”
张女士仔细对比发现,两条项链的链接、发货单完全一致,可品质、品相、尺寸都有明显差异,这让她很不理解:“客服说这是珍珠天然生长导致的,但用以解释如此大的差异难以服人。”张女士坚持认为,商家利用大数据分析出自己是女性,在首饰选品方面有一定的经验,同时分析其男朋友未搜索了解过相关产品,缺乏甄别能力。“我怀疑遇到了大数据‘杀生’。”张女士说。
记者调查了解到,一些消费者在电商平台购买商品时遇到过与张女士类似的经历。消费陷阱难道披上了新的“外衣”?大数据“杀生”真的存在吗?
北京大学国家发展研究院教授、北京大学数字金融研究中心副主任沈艳认为,大数据“杀生”并不符合数字时代的商业逻辑。“对于商家而言流量很重要,没有理由对慕名而来的新顾客泼冷水。消费者观察到的大数据‘杀生’,可能是用户画像中一部分客户被认定为高端客户,而另一部分不是高端客户。”沈艳说。
“无论是大数据‘杀熟’还是‘杀生’,都是平台经营者基于算法等技术手段分析出消费者的偏好,对相同的商品差别定价或者区别服务。”沈艳表示,在一定程度上,数字技术优势的副产品就是基于满足多样化需求的差别定价。但电子商务平台作为生产商和消费者的中间平台,如果信息不对称、规则不明晰,就容易给消费者造成商家利用大数据“杀熟”或者“杀生”的印象。
北京大学互联网发展研究中心联合360集团发布的《中国大安全感知报告(2021)》显示,有七成公众感觉算法能获取自己的喜好、兴趣,从而“算计”自己。
沈艳建议,面对算法等技术手段分析消费者偏好可能产生的违规行为,要推动算法审计,评估算法中一些参数和权重的设定是否合理,是否存在通过调整权重而侵害消费者权益的行为。同时,也要让消费者、平台方、监管方等各方理解算法规则,尽可能降低信息不对称带来的风险。
同样的商品,对老用户的价格比新用户更高的大数据“杀熟”已不新鲜。近日,有消费者向《工人日报》记者反映,相同的链接、同样的产品,新用户收到的商品质量却远低于老用户,该消费者怀疑自己被大数据“杀生”了。这又是怎么一回事?
“我和男友在同一家店铺买了两条一模一样的项链,质量却有天壤之别。”今年8月份,来自广东的张女士在某珠宝旗舰店网购了一条珍珠项链,收到后很满意。接着,她的男友为了孝敬“准岳母”,在同一家店铺下单了一条款式、尺寸、价格完全相同的项链。然而,张女士表示:“两条项链的珍珠完全不同,明显一大一小。”
张女士仔细对比发现,两条项链的链接、发货单完全一致,可品质、品相、尺寸都有明显差异,这让她很不理解:“客服说这是珍珠天然生长导致的,但用以解释如此大的差异难以服人。”张女士坚持认为,商家利用大数据分析出自己是女性,在首饰选品方面有一定的经验,同时分析其男朋友未搜索了解过相关产品,缺乏甄别能力。“我怀疑遇到了大数据‘杀生’。”张女士说。
记者调查了解到,一些消费者在电商平台购买商品时遇到过与张女士类似的经历。消费陷阱难道披上了新的“外衣”?大数据“杀生”真的存在吗?
北京大学国家发展研究院教授、北京大学数字金融研究中心副主任沈艳认为,大数据“杀生”并不符合数字时代的商业逻辑。“对于商家而言流量很重要,没有理由对慕名而来的新顾客泼冷水。消费者观察到的大数据‘杀生’,可能是用户画像中一部分客户被认定为高端客户,而另一部分不是高端客户。”沈艳说。
“无论是大数据‘杀熟’还是‘杀生’,都是平台经营者基于算法等技术手段分析出消费者的偏好,对相同的商品差别定价或者区别服务。”沈艳表示,在一定程度上,数字技术优势的副产品就是基于满足多样化需求的差别定价。但电子商务平台作为生产商和消费者的中间平台,如果信息不对称、规则不明晰,就容易给消费者造成商家利用大数据“杀熟”或者“杀生”的印象。
北京大学互联网发展研究中心联合360集团发布的《中国大安全感知报告(2021)》显示,有七成公众感觉算法能获取自己的喜好、兴趣,从而“算计”自己。
沈艳建议,面对算法等技术手段分析消费者偏好可能产生的违规行为,要推动算法审计,评估算法中一些参数和权重的设定是否合理,是否存在通过调整权重而侵害消费者权益的行为。同时,也要让消费者、平台方、监管方等各方理解算法规则,尽可能降低信息不对称带来的风险。
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