反向馴化：天下苦“大數(shù)據(jù)殺熟”久矣
近日，眾多網(wǎng)友紛紛曬出自己的“錦囊妙計(jì)”，分享如何對(duì)抗那些讓人“越看越貴”“越看越煩”的智能算法。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，為了不被算法所算計(jì)，年輕人致力于給自己打造一個(gè)全新的“窮鬼”人設(shè)。比如，在回帖和評(píng)論中反復(fù)提及“太貴了，買(mǎi)不起！”“這地方去不了，不適合窮人”……
如此表述多了，在平臺(tái)的用戶畫(huà)像可能就會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)向。有部分網(wǎng)友稱，在給手機(jī)精準(zhǔn)洗腦后，同樣商品的價(jià)格確實(shí)有了顯著下降。
以其人之道的“小聰明”，看似搞笑，背后卻是大數(shù)據(jù)殺熟的嚴(yán)肅問(wèn)題。
這些年，大數(shù)據(jù)“殺熟”現(xiàn)象愈發(fā)普遍，讓人防不勝防。平臺(tái)知錯(cuò)“不改”，消費(fèi)者反向馴化大數(shù)據(jù)的苦衷，能夠有效共鳴的人太多。
最常見(jiàn)的就是，通過(guò)算法的捕捉，復(fù)購(gòu)的商品可能比第一次貴，打車(chē)費(fèi)用也越來(lái)越高，會(huì)員價(jià)甚至比非會(huì)員價(jià)更高。
從平臺(tái)的角度看，算法是財(cái)富密碼。雁過(guò)留痕，互聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)地捕捉用戶習(xí)慣、消費(fèi)痕跡、瀏覽記錄，通過(guò)精準(zhǔn)分析用戶的消費(fèi)習(xí)慣和偏好，商家執(zhí)行差異化定價(jià)策略，從而刺激消費(fèi)。
治理大數(shù)據(jù)殺熟，被各方呼吁，又一直無(wú)解。指望個(gè)體的反向馴化，去解決實(shí)際的殺熟問(wèn)題，網(wǎng)友們喜提的恐怕只有一時(shí)的效果。
要真正根治大數(shù)據(jù)殺熟，還得強(qiáng)化源頭治理，為大數(shù)據(jù)殺熟套上制度和規(guī)范的枷鎖。
數(shù)據(jù)和算法，應(yīng)該成為互聯(lián)網(wǎng)治理的核心。數(shù)據(jù)安全不容忽視。
在數(shù)據(jù)采集方面，超范圍過(guò)度采集用戶個(gè)人身份、行為、偏好等隱私數(shù)據(jù)，倒賣(mài)精準(zhǔn)的用戶畫(huà)像，拓展衍生業(yè)務(wù)非法牟利等問(wèn)題必須引起重視。
在監(jiān)管層面，應(yīng)對(duì)典型的殺熟、信息繭房、算法歧視、氪金誘導(dǎo)，必須要定期審核和評(píng)估算法模型。
圍繞具體的評(píng)估點(diǎn)，算法模型的可解釋性、影響評(píng)估、安全測(cè)試、適用邊界，都應(yīng)該有公開(kāi)明確的標(biāo)準(zhǔn)，與公眾信息對(duì)稱。
在制度建設(shè)上，數(shù)據(jù)處理的脫敏機(jī)制、被遺忘機(jī)制，數(shù)據(jù)集選擇、算法選取等關(guān)鍵決策的記錄和回溯機(jī)制等都應(yīng)得到進(jìn)一步完善。
消費(fèi)者自我保護(hù)意識(shí)覺(jué)醒是好事，也是對(duì)治理大數(shù)據(jù)殺熟的提醒。但網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)算法向上向善，不能僅靠社會(huì)呼吁商家自律、個(gè)體出招與平臺(tái)斗智斗勇。
個(gè)體的反向馴化終究抵不過(guò)代碼的升級(jí)，網(wǎng)絡(luò)治理終究需要企業(yè)、政府、消費(fèi)者“你來(lái)我往”。
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