京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
构建大数据时代的消费权利观念
我们在社交媒体上获知央视“3·15晚会”对消费误区的追问,在网络平台上吐槽让我们堵心的产品和服务,在一场看不见对手的 “战争”里,表达自己的爱与愤怒。这是刚刚过去的3·15留给我们的印象。当然我们没有太留意的是,这些发生在指尖的动作生成的数据和信息,会透露与个人相关的所有秘密。
这场移动互联网催生的消费革命,在带给我们最大便利的同时,也将意想不到的命题摆在所有人眼前。在过去30多年的消费维权行动中确立的那些准则,早已成为社会共识。消费者权利保护的原则从未改变,比如安全消费、知情权、选择权、公平交易和解决纠纷的权利。问题是,我们正面对比过去更为复杂的情势:消费者在传统消费场景遭遇的所有困境依然存在,比如说假冒伪劣;而在消费升级进程中,新的消费场景和消费模式持续涌现,新技术重塑一切领域,但这也可能同时将消费者带入新的困境。
当我们下载一款APP的时候,你不知道它是否偷看了你的隐私信息,或者是否滥用你的相关数据。跟传统时代的消费相比,更让消费者头疼的是,如果你不同意平台收集和使用你的信息,你就不能使用相关产品和服务——很多时候除了“被同意”你别无选择。尽管去年6月1日起施行的《网络安全法》明确要求网络服务提供者“明示收集、使用信息的目的、方式和范围”,这种情况也未见更多改观。这部法律实施两个月后,全国人大常委会进行的执法检查显示,49.6%的受访者曾遇到过度收集用户信息现象,有52.5%的人认为执法部门保护用户信息的成效一般或者不好。这些结论来自检查组完成的一份 “万人调查报告”。它很容易引起人们的共鸣,问题是当你发现信息被泄露或者被滥用后,想要主张自己的权利仍然是一件难事。如今这部法律施行已经10个月,情况会更好一些么?
当越来越多的公司宣称数据和信息是其核心资产时,局面越发错综复杂。因各种消费行为产生的数据和信息应该归属于谁?这个问题被有意无意无视了。如今数据无所不在,甚至成为创新产品和服务的基础“原材料”,消费维权早已突破了“打击假冒伪劣”的范畴。我们认同这样的主张:当数据成为资产,应该明确与知情权、选择权同等重要的,是消费者对这些资产的拥有权和掌控权,是法律对这些私人权利的有效保护。若非如此,与大数据时代一同主宰我们生活的,很可能是消费者权益保障难以弥补的缺失。
新兴领域的勃兴超出了那些乐观的预期,影响着越来越庞大的消费人群。这要求我们尽快做出选择。就拿网购来说,尽管目前网购只占社会消费品零售总额14.5%,过去五年的平均增幅却在30%以上,而社会消费品零售总额增速徘徊在10%左右。专家预计,到2020年,大数据产品及相关服务的市场规模将超过1万亿元,信息消费则会成就一个6万亿的大市场。毫无悬念,新应用场景、新产品、新模式和新业态会统治商业世界,是否一定要到那时候我们才给出清晰的答案?
大数据和人工智能的时代需要我们构建新的消费权利观念,好在我们正在迈出积极的一步。此前有消息称,全国人大法工委正会同有关方面对个人信息保护立法进行研究论证。正在召开的全国两会上,也有不少代表委员发声,希望进一步完善相关法律,对用户数据保护进行更清晰的定义。我们理解,在争夺新产业革命制高点和维护个人隐私权利之间寻找到平衡点,这原本就是两难选择。没有人怀疑,中国经济需要新动能新引擎,新的技术变革能够帮助我们满足对美好生活的需要,只是在投身这一场盛宴的同时,我们仍需要告诉自己,如果以产业赶超为由,牺牲消费者或者作为个体的人的基本权利,也许我们终将走向期望与愿景的反面——所有的选择,都应该有利于提升人类福祉和国民生活品质,让人们活的更有尊严。我们常常忘记,这是我们追求经济增长和技术变革的终极目标。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07