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”,分享如何對抗那些讓人“越看越貴”“越看越煩”的智能算法。
簡單來說,為了不被算法所算計,年輕人致力于給自己打造一個全新的“窮鬼”人設(shè)。比如,在回帖和評論中反復(fù)提及“太貴了,買不起!”“這地方去不了,不適合窮人”……
如此表述多了,在平臺的用戶畫像可能就會發(fā)生轉(zhuǎn)向。有部分網(wǎng)友稱,在給手機精準洗腦后,同樣商品的價格確實有了顯著下降。
以其人之道的“小聰明”,看似搞笑,背后卻是大數(shù)據(jù)殺熟的嚴肅問題。
這些年,大數(shù)據(jù)“殺熟”現(xiàn)象愈發(fā)普遍,讓人防不勝防。平臺知錯“不改”,消費者反向馴化大數(shù)據(jù)的苦衷,能夠有效共鳴的人太多。
最常見的就是,通過算法的捕捉,復(fù)購的商品可能比第一次貴,打車費用也越來越高,會員價甚至比非會員價更高。
從平臺的角度看,算法是財富密碼。雁過留痕,互聯(lián)網(wǎng)精準地捕捉用戶習(xí)慣、消費痕跡、瀏覽記錄,通過精準分析用戶的消費習(xí)慣和偏好,商家執(zhí)行差異化定價策略,從而刺激消費。
治理大數(shù)據(jù)殺熟,被各方呼吁,又一直無解。指望個體的反向馴化,去解決實際的殺熟問題,網(wǎng)友們喜提的恐怕只有一時的效果。
要真正根治大數(shù)據(jù)殺熟,還得強化源頭治理,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,超范圍過度采集用戶個人身份、行為、偏好等隱私數(shù)據(jù),倒賣精準的用戶畫像,拓展衍生業(yè)務(wù)非法牟利等問題必須引起重視。
在監(jiān)管層面,應(yīng)對典型的殺熟、信息繭房、算法歧視、氪金誘導(dǎo),必須要定期審核和評估算法模型。
圍繞具體的評估點,算法模型的可解釋性、影響評估、安全測試、適用邊界,都應(yīng)該有公開明確的標準,與公眾信息對稱。
在制度建設(shè)上,數(shù)據(jù)處理的脫敏機制、被遺忘機制,數(shù)據(jù)集選擇、算法選取等關(guān)鍵決策的記錄和回溯機制等都應(yīng)得到進一步完善。
消費者自我保護意識覺醒是好事,也是對治理大數(shù)據(jù)殺熟的提醒。但網(wǎng)絡(luò)平臺算法向上向善,不能僅靠社會呼吁商家自律、個體出招與平臺斗智斗勇。
個體的反向馴化終究抵不過代碼的升級,網(wǎng)絡(luò)治理終究需要企業(yè)、政府、消費者“你來我往”。
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