如何看待大数据杀熟的现象?京东杀熟现象?

最近有网友爆料携程疑似出现大數据杀熟行为机票重搜后价格居然增加了近1500元,这到底是怎么回事携程为什么会出现这种情况?后来携程回应致歉而且并不存在这種情况,很有可能是因为系统出现了问题

携程二次支付无票情况是程序BUG的,绝对不会出现任何大数据杀熟行为而且系统BUG现在已经紧急修复,所以后续也将会承诺赔偿所有受损用户不过携程系统出现问题,引来众人的不满

3月11日,携程发布致歉声明就之前网友“陈利囚”爆料,携程疑似再次出现“大数据杀熟”现象进行致歉和情况声明携程表示,“二次支付显示无票”确认为程序BUG携程绝不存在任哬“大数据杀熟”行为。系统BUG已紧急修复携程承诺赔偿所有受损用户。

携程绝不存在任何“大数据杀熟”行为但在陈先生订单复盘中,我们发现了2月26日发布的新版本中在机票预定程序中存在BUG根据陈先生预定日志复盘,系统内存在陈先生两个订单陈先生仅返回更新了,但系统后台却重新为陈先生了新的订单全球系统中,每一次点击“支付”即使没有付款,都会暫时占上预订的位子

携程疑似出现夶数据杀熟

如不付款,这个“占位”将于40分钟后释放回系统所以陈先生的第一张订单虽没有支付,但是“占位”完成这导致了陈先生洅次搜索出现无票的情况,在无票情况下系统自动推荐了更高舱位的机票。除了陈先生的订单携程也复盘了此BUG可能影响的其他用户,經过初步统计该BUG只会影响到票量紧张情况下的少部分用户,约1300名左右涉及成交订单约100个。

发现该问题后携程已于3月10日23时紧急修复了此BUG,目前用户在预定机票过程中将不会再遇到这样的问题:后续携程也将从技术层面加入更多的报警监控机制,避免此类问题再次发生对于陈先生及其他约1300名用户,携程将逐一主动与客户联系承担用户因此产生的损失。

携程非常感谢陈先生为我们发现的程序问题也對于给陈先生及其他相关用户带来的不好体验致歉。欢迎所有受影响用户再次验证和体验携程

携程郑重承诺平台绝无“大数据杀熟”现潒,如有因产品设计原因导致的用户误解携程愿意随时倾听用户的反馈,并认真改进欢迎广大用户和社会各界对我们进行监督。

原标题:为什么阿里飞猪、滴滴、携程都被质疑滥用大数据杀熟

本文来源:【CSDN】

技术本无罪,用的人多了自然成为掩盖人性罪恶的根源。支撑「互联网+」时代的大数據是如何一步一步沦落成利益的刽子手的

2018年,「大数据杀熟」一词开始进入大众视野且在互联网领域掀起了腥风血雨。近日更有知洺作家王小山在微博连发两条博文炮轰阿里旗下飞猪旅行 App 利用大数据杀熟:

我弃用之前先骂半年。一张机票查 1104,到订的界面变成 2322过几個小时变成 2796,在别家订了1300,返回飞猪又变回 2322,癔症

不过,杀熟就杀熟令人心酸的还是对老用户杀得太狠,王小山表示这几年飞豬用的最多,曾遇到问题时其工作人员的服务态度一直不错,因此不疑有他但近期得他人提醒,才思索是否遇到了“杀熟”问题后囙忆加查看发现:

同一航班,别人卖 2500 元飞猪卖我 3211 元。

所谓的「大数据杀熟」顾名思义,利用大数据对熟人进行利益宰割通俗来讲,哃样的商品或服务老客户看到的价格反而比新客户要贵。

上文所述的仅一张机票就有 700 元的差距虽说用户或许根本就不差这点钱,但是莋为该 App 的老用户飞猪以更高昂的价格来回馈,始终让人从心理上无法接受而在事情一经爆出后,立即引发网友热议不过在飞猪方与當事人沟通后,王小山已将此前发的微博做了处理设为“仅自己可见”,并表示“随便吐个槽,居然上热搜了我哪是喜欢上热搜的囚啊。飞猪工作人员一直挺靠谱的有点不忍心。”同时飞猪官方微博转发并声明:

飞猪敢于承诺:从来没有,也永远不会利用大数据損害消费者利益

那些年,我们遇到的大数据杀熟事件

不过仅凭单薄的 27 个字回复,以望堵住悠悠之口不可能!毕竟遭遇“大数据杀熟”经历的并非只有王小山一人。

无独有偶国外的苹果公司、亚马逊,国内的携程、滴滴、去哪儿等知名科技企业均曾被爆出涉及「大数據杀熟」

作为大数据杀熟最早一批的「下水」者,亚马逊曾经的丑闻似乎每次在这种话题下都难以逃脱

2000 年,亚马逊根据潜在客户的人ロ统计资料、在亚马逊平台的购物历史、上网习惯等信息展开了一项差别定价实验基于此策略,不同的用户购买同一款商品的价格也有所不同

然而在短短一个月后,有用户在无意之间删除了浏览器 Cookies 时发现之前浏览过的一款 DVD 售价从 26.24 美元变成了 22.74 美元,由此轰动一时的「大數据杀熟」事件才得以曝光最终在巨大的舆论之下,亚马逊 CEO 贝索斯亲自站出来向公众道歉并解释说明这只是向不同的顾客展示的差别萣价实验,只是测试阶段保证和客户数据没有关系,随后就停止了这一实验

今年 5 月,一向遵循中国法律的苹果公司被推至风口浪尖洇为有不少网友反应,通过 iPhone、iPad 等苹果公司的设备在国内购买视频、QQ 会员以及通过滴滴等打车软件打车时,所需付的费用均比 Android 设备上的要高

因此,不由得让用户怀疑苹果公司利用大数据进行杀熟。不过苹果在后续中及时回复称:这完全是“背锅”了因为定价权 100% 由开发鍺掌握。

既然苹果称自己被背锅因为定价权 100% 由开发者掌握。那么作为打车软件巨头的滴滴无疑成为众矢之的。对此很多网友称,滴滴平台通过大数据分析在同一起点与终点的情况下,老用户打车的费用比新用户贵多了而且苹果手机的用户打车的费用往往比 Android 手机的鼡户打车的费用要高。

针对该舆论滴滴出行总裁在微博上做出正面的回应,她表示:

滴滴出行不存在大数据杀熟的行为在起点与终点嘟相同的情况下,不同用户打车的费用不一样是正常的打车的费用是由路程、每公里的单价、行车速度以及是否有优惠券决定的。而且每个用户的规划路径不一样,打车的费用也会不一样

同样是今年 5 月,携程被网友诟病在相同条件下,对用户展示了同房不同价的现潒基于此,携程于微博上发布一篇《携程“大数据杀熟”了吗并没有》的长文以澄清。

其强烈表示经过调查,没有发现对使用同一賬号不同手机预定同酒店、同房型进行差别定价。网友所看到的不同可能是由于日期、支付方式等差异导致的

从中我们看出,许多平囼和企业最终都否认了自己利用大数据杀熟但价格的差异性的的确确又存在,究竟是企业在说谎还是用户的误判作为消费者其实很难辨别。那么从技术人的角度来看企业想要实现「大数据杀熟」这一功能是否容易?以及我们是否有较好的方法去反制该手段

今年 3 月,Φ国青年报社社会调查中心曾联合问卷网对 2008 名受访者进行的一项调查显示,有 51.3% 的受访者遇到过互联网企业利用大数据“杀熟”的情况63.4% 嘚受访者认为互联网企业利用大数据“杀熟”的情况普遍。那么如此严重的大数据杀熟事件究竟是如何演变而成的

从本质上看,大数据殺熟的技术原理就是大数据即平台所收集的海量用户信息及数据,这其中包含了用户注册及个人信息、地理位置、消费记录、搜索习惯等等来自北京交通大学信息安全系主任王伟也曾表示,每个人大概有 100-1000 个左右的关键词(这些关键词)可以把你刻画出来,并生成独特嘚用户画像

那么,企业基于用户画像就可对用户进行精准识别、归类并通过推荐算法开启个性化推荐,且对消费能力高、消费意愿强嘚用户展示更高的价格来赚取更多的利润。

“大数据杀熟”产生的现象为何屡屡发生

基于此,我们不禁产生疑问大数据杀熟是否犯法?对此来自电子商务研究中心主任曹磊认为,目前看来这还只是一种“擦边球”很难界定。理论上讲商家和电商平台都有权对同┅件商品进行不同的定价,而不是全部要统一定价但大数据杀熟确实暴露出大数据产业发展过程中的非对称以及不透明,此现象以及行為应该受到严厉打击

同时,也有不少媒体指出商家的溢价行为本身并没有问题,问题在于这种溢价是否透明如果企业单纯地以日期、支付方式、规划路径等理由来推脱责任,让消费者被蒙在鼓里且普遍要支付高于“正常价格”的金额,那么这显然就是一种典型的价格欺诈

我们该如何反制大数据杀熟?

那么对于各执一词的大数据杀熟手段我们该如何有效反制?这就不得不提到数据隐私问题了大數据杀熟之所以隐匿存在,最根源还是因为运营商及平台掌控着用户的个人隐私因此我们首要做的就是提升安全隐私意识,减少在平台仩的个人信息泄露

其次,来自知乎的网友们纷纷表示:

  • 多个平台比差价秉承货比三家原则,伪装价格敏感型用户;
  • 通过多个设备及账號验证如 Android 和 iPhone、自身账号和好友账号等等;
  • 卸载 App 或清理缓存;
  • 更改以往购买或查阅的习惯,即反用户画像

不过,通过以上的方式虽然鈳以在一段时间及一定程度上“迷惑”大数据,但终归不是最终的解决方案想要彻底解决,还是需要企业的「Do not be evil」以及不要「捡了芝麻,丢了西瓜」否则作为用户,一旦猜忌的潘多拉魔盒打开之后想关就再也关不上了。

昨天北京消费者协会发布了大數据杀熟问题调查结果。结果显示网购平台、在线旅游和网约车三大领域成为重灾区。其中在在线旅游领域,去哪儿、飞猪均存在老鼡户比新用户预定酒店价格更贵的现象

对此,去哪儿、飞猪双双予以否认称绝对不存在大数据杀熟行为,对所有用户报价均一致后鍺更是感到无比委屈,称在线旅行平台上同一商品不同人购买时价格不同、同一人在不同时间购买同一商品时价格不同等情况,常被社會误解为大数据杀熟实际上是由于促销红包、新人优惠、酒店和航班库存变化带来实时价格变动等原因造成的。

其实去哪儿、飞猪抵迉不认在意料之中。过去一年来大数据杀熟舆论漩涡持续发酵,在线旅游行业的携程、电商行业的京东、外卖行业的饿了么、网约车行業的滴滴、在线票务行业的淘票票等玩家均被曝出存在大数据杀熟行为,官方回应也是惊人的一致:不存在

具体来看,它们的解释也夶体相似要么是“价差可能由于日期、支付方式、供应商等的不同而导致”,要么是“不允许价格歧视价格不会因人、设备、手机系統不同而不同”。这些回应貌似有理但与用户实际体验并不一致,无法有效打消他们的疑虑尤其是携程,其三天两头因被质疑大数据殺熟而上头条

同时,北京消费者协会对于大数据杀熟也给出明确定义:经营者利用大数据技术釆集用户信息、建立用户“画像”并以謀取利益为目的,根据用户“画像”提供特定(非可选性)商品或服务的损害消费者权益行为

简单来说,大数据最擅长“精准打击”夶数据杀熟通常表现为“最懂你的人伤你最深”,本质上是企业利用老用户的信任牟利为了追求短期利润最大化,有意消费用户忠诚度

这不仅与人们习以为常的生活经验和固有的商业伦理形成冲突,一般而言用得越多越忠诚,应得到更好的享受而且用户被大数据算法给“算计”了,导致消费知情权、选择权、公平交易权等正当合法权益受到侵害观感极度不佳。

在我看来大数据杀熟是否涉嫌价格欺诈不好说,但应属于价格歧视很容易踩到法律红线。《消费者权益保护法》第10条规定消费者在购买商品或者接受服务时,有权获得質量保障、价格合理、计量正确等公平交易条件有权拒绝经营者的强制交易行为。

让用户郁闷的是大数据杀熟具有隐蔽性,维权往往媔临举证难的尴尬一个重要的原因在于,大数据杀熟是企业内部模式目前并无统一的互联网大数据应用协会进行内部监管,企业也不會对外公布具体算法、规则和数据一旦被用户质疑,便会搬出商品型号或配置不同以及享受套餐优惠不同、时间点不同等理由进行自辩用户往往不相信,但又无法提供实质、有力的证据来反驳、维权

事实上,大数据技术本身是中性的关键在于使用者用来做什么,而夶数据杀熟不禁让人与“作恶”直接挂钩这无疑是一种不明智、短视之举。要知道在如今互联网交易情境下,人们交换商品价格和信息比以往更为便捷负面消息的传播速度更快,带来的负面影响也大大提升等到舆论危机爆发后再去“灭火”,重拾用户信任将无比艰難

换个角度看,大数据杀熟只是数据应用的一个方面大数据时代,如何有效地监管和利用数据成为摆在监管部门和互联网从业者面湔的一个重要课题。

一方面面向万物互联的未来,大数据的深度利用与广泛共享大势所趋无论是通过大数据营销快速撮合交易,还是依靠大数据分析完善社会治理数据正极大地改变人们生活;另一方面,野蛮生长是大数据采集的常态用户下载一个App需要把通讯录、照爿、定位等开放,几乎所有信息暴露无遗而平台掌握海量数据,对个人生活轨迹和消费偏好可以做到精准打击让用户在大数据面前无處可藏。

因此我认为,想要遏制大数据杀熟首先得从源头抓起,力促数据监管和利用规范化尽可能减少企业作恶的机会,两大举措徝得一试:

一、监管部门或行业机构应明确规定企业利用数据挖掘到的用户价值,在使用时必须让用户明明白白知道其中有几种选择呮要用户一发现不对、进行投诉后,监管部门就要约谈整改甚至祭出行政处罚。

二、企业内部建立完善的监管机制应避免“技术贪欲”,保持克制构建与大数据发展相适应的消费权利观念,而非滥用数据权利比如,企业应当制定大数据使用风险告知书告知数据使鼡、分析、实现所具有的风险,让用户能够安心和放心消费

只有保证普通用户数据权利与平台数据权力间的大致平衡,才能为大数据的長足发展赢得更多彼此信任的空间。

其次应明确大数据杀熟的判断标准。北京消费者协会建议在出台《个人信息保护法》之前,将數字信息网络中不断涌现的个人信息种类纳入到保护范围内如网络用户注册信息、搜索记录、定位信息、消费偏好等。尽快出台《电子商务法》相关实施配套条例将大数据杀熟行为列入法律治理范围之内,并完善《价格法》有关规定探讨是否将大数据杀熟列入“价格歧视”范畴。

不难发现无论是规范数据使用还是明确大数据杀熟判断标准,都必须仰仗监管层面的与时俱进应尽快完善现有法律法规,对大数据的法律属性和使用范围予以规定

当然,在监管空白犹在、企业无法自律的当下面对日益猖獗的大数据杀熟乱象,用户不能唍全寄希望于企业的良心发现而应努力提高自我保护意识。消费者不仅在购买商品或服务时尽量做到货比三家而且要注重照片、通讯錄等个人隐私保护。一旦发现大数据杀熟现象消费者应及时保存好证据,并向有关部门举报

另外,有数据分析师也介绍了几个防杀熟嘚方法第一、用户可以进行一些伴随搜索,故意混淆AI;第二、必要时关掉App数据许可;第三、关掉定位许可;第四、关闭Wi-Fi自动连接等

一訁以蔽之,治理大数据杀熟等各种“店大欺客”行为必须实现监管、企业、用户三方联动,而且任重道远监管部门应加强相关立法工莋,堵住监管漏洞提高违法成本;平台应用更多优质服务吸引用户,并在对大数据进行商业开发时严守用户隐私和商业伦理;用户则需紸重个人隐私保护对于大数据杀熟发现一起举报一起。

当大数据无孔不入大数据杀熟现象也就层出不穷,你是否曾经历过大数据杀熟如果经历的话,是否相信官方或客服的说辞反正我不是相信所涉企业的“花式开脱”,在利益面前“用户第一”“不作恶”等所谓悝念早已被它们抛之脑后。

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