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【西街观察】反向驯化:天下苦“大数据杀熟”久

发表于:2024-12-19 01:00:12 浏览:37次 发布者: 网易互联网

用算法打败算法,#反向驯化大数据#值得一个热搜。

近日,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。

简单来说,为了不被算法所算计,年轻人致力于给自己打造一个全新的"穷鬼"人设。比如,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,同样商品的价格确实有了显著下降。

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一次贵,打车费用也越来越高,会员价甚至比非会员价更高。

从平台的角度看,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,商家执行差异化定价策略,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。

在数据采集方面,超范围过度采集用户个人身份、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问题必须引起重视。

在监管层面,应对典型的杀熟、信息茧房、算法歧视、氪金诱导,必须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、适用边界,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。

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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