
期待电商立法严惩大数据杀熟
浏览一些网络APP,如果你曾打开一条关于健身的消息,之后经常会收到各种关于健身知识、健身产品的广告推送……大算法推荐满足了人们多元化、个性化的信息需求,实现了用户与信息的快速精确匹配,大大降低信息传播和获取的成本,为生活带来便利。但是,算法推荐在带来高效与便捷的同时,也引发了诸如大量低俗劣质信息精准推送、大数据杀熟等突出问题。
上个月提交十三届全国人大常委会第三次会议审议的《电子商务法草案》三审稿规定,电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征,向其推销商品或者服务,应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项,尊重和平等保护消费者合法权益。分析人士认为,这一规定可望在一定程度上避免“大数据杀熟”情形发生。
同样一个酒店房间,不同的人、不同的手机,搜索出来的价格却不一样。前不久,有网友质疑某电商利用大数据手段杀熟,针对不同的手机、不同的用户采取不同的定价策略,导致“酒店同房不同价”。大数据杀熟问题,随之闹得沸沸扬扬,虽然该电商事后进行了否认,但不少网友并不买账。
被大数据杀熟的网友,可谓各有各的故事。微博上类似现身说法一搜一大把,消费者的亲身经历,可没那么容易甩掉锅。相比之前某电商被曝出预订飞机票、火车票时,默认给各种增值服务打钩的“霸王搭售”,大数据杀熟显然更具有隐蔽性,消费者也更难发现(除非你同时用几个不同的手机和账号登录,否则很难发现价格差异)。说白了,就是越忠实的顾客越是挨宰。
电子商务公司利用信息不对称,对消费者偏好了解得清清楚楚,但在被曝光之前,消费者对其杀熟做法却一无所知。大数据杀熟无疑是对消费者权益的伤害和对用户隐私的侵犯,属于赤裸裸的价格歧视。问题是,对这种价值观有问题的企业,该如何通过立法途径有效制约?对于企业掌握的消费者行为偏好数据,又该如何避免滥用?
大数据杀熟,对电子商务立法来说,无疑是个新问题。《电子商务法》三审稿新增相关规定,意在从法律上有效解决这一问题,但谈何容易?大数据杀熟的本质,是大数据如何合理使用的问题。“一人一价”的杀熟行为,只是大数据滥用行为的表现形式之一,大数据滥用的方式还有很多种。电子商务经营者收集用户画像、支付能力、支付意愿,本身是中性的,甚至是提供更好服务的必须。问题是,技术中性不等于价值中性,必须保护用户的网络隐私数据,防止大数据滥用。
要避免电子商务经营者作出对消费者不利的差别待遇,保障消费者公平交易权,在电子商务立法中直接以“不得”、“应该”之类关键词禁止大数据杀熟,其实很不容易做到,难免挂一漏万。也许,可以借鉴电子商务公司给消费者画像的方式,直接给大数据滥用行为画像,辅以严厉罚则,严惩符合画像描述的大数据滥用行为。
在互联网交易情境下,人们交换商品价格和信息的便捷性比以往大幅更高,大数据杀熟行为不可能瞒天过海,因此显得非常愚蠢。电子商务经营者如果仍然禁不住利益诱惑,利用大数据侵犯消费者权益,就会遭到消费者的抛弃,监管部门也该严惩不贷。而作为执法依据,电子商务立法不仅要对大数据杀熟说“不”,更要通过严惩使其吃不了兜着走。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09