京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
运用大数据+大众评审清理山寨品牌
近日从阿里巴巴品控部门获悉,一套以“大数据+大众评审”为核心的全新“组合拳”目前已经跑通了整个流程,近200个涉嫌山寨的品牌被识别并遭处理。据阿里品控部有关负责人介绍,未来这套高效、科学的模式,将作为常规机制,覆盖天猫平台各类目、全品牌。
所谓山寨商品,是指那些在商标、外观设计等方面与较高知名度品牌商品十分接近的商品统称,一旦商家涉及,很容易遭遇极为复杂的法律问题。既极有可能涉及商标侵权、外观设计侵权,也有可能构成不正当竞争。由于这些侵权行为界定缺乏明确、客观的具体标准,因此在法律实务中一直较难解决。阿里巴巴此次推出的新举措尤其引人关注。
近200个涉嫌山寨品牌遭处理
“对我们来说,不论是山寨商标或者山寨商品,都是需要打击的对象”。这位负责人介绍称,“我们通过日常的抽检工作发现,大部分山寨品都带有不同程度的质量问题,并且退款率远远高于平均水平。我们希望通过这个新的尝试,让治理山寨变得更透明、更灵活。”
据介绍,这套流程目前已完成试运行:大数据对天猫品牌库做日常的对接和扫描,通过对商标(商品)做文字、图像等方面的比对,筛选出具有一定混淆度的商标(商品),这些被筛选出来的数据又将组成“山寨预警模型”,该模型会根据大数据输出的结果不断优化,反过来验证数据的精准性。
与此同时,此次遭处理的近200个涉嫌山寨品牌,还经受了首批参与的23万大众评审员“火眼金睛”甄别。在经过大数据筛选后,这些涉嫌山寨的商标(商品)会被提交到淘宝大众评审员参与判断,每个需要至少推送给800至1000名大众评审员参与判断。
这些大众评审员的任务是,通过观察商标(商品)的外观、形状等方面,对“是否会产生混淆”这个问题做出“是”或“否”的选择。如果超过一定比例的评审员认为该商标(商品)对其产生了混淆,天猫即会启动一系列治理机制,比如该商标所属的旗舰店不再续签、相关商品删除等处理,未来还会考虑通过限制贷款、限制活动等手段对山寨商品做不同程度的处理。
大众评审团评估“消费混淆度”
山寨问题在法律界是如何界定的呢?记者通过阿里巴巴法务部了解到,山寨商品一直是网络交易中让消费者和品牌方反感的现象。
事实上,山寨商品这种“傍名牌”行为,不仅会造成消费者对商品的混淆,还有可能构成商标侵权或不正当竞争。而“大数据+大众评审团”的模式,是利用互联网大数据先进技术,对传统法律难题的一次尝试性解决,也是互联网+法律模式的有效尝试。
据介绍,在实践中,如何判断消费者是否构成混淆是非常困难的,因为这是一种主观判断,很难证明。在现实的司法实践中,品牌方或权利人一般需提供专业市场调查公司出具的市场调查报告作为证据,以线下搜集大量消费者的看法来证明消费者构成了混淆,但是该方法费时费力,还会存在许多不确定因素。
阿里巴巴法务部有关负责人介绍,针对山寨乱象,阿里将重点关注被大数据抓取到的涉嫌构成侵权的商标(商品),并通过大众评审团对其产生的“消费混淆度”做公开的评估。通过这个流程,最终会筛选出一批明确对正常消费造成混淆的商标(商品)作为重点治理对象。
该负责人介绍说,希望通过这套机制努力保证消费者良好的购物体验,并实现对知名大品牌知识产权的有效保护。
治理山寨现象须线上线下联动
据了解,近几年来,作为全球领先的在线交易平台,阿里巴巴在知识产权保护方面一直在持续加大投入。
此前,为严厉打击山寨、假冒“网货”,浙江省工商局与阿里巴巴集团曾联合签署了《联合打假合作协议》。该协议明确,阿里巴巴集团借助大数据分析优势,向工商部门提供当前互联网领域侵权假冒违法行为聚集地、行业的相关情况。
工商部门则根据网络交易商品定向跟踪监测和网络销售商品质量抽检结果等监管信息,以及阿里巴巴提供的涉嫌网络经营违法情况,组织开展专项整治、重点案件督办等打假行动,及时落地查处通过互联网销售假冒伪劣商品和侵犯商标专用权行为。
与此同时,阿里与质检总局、地方质监局等有关部门也在紧密开展各项合作。
就在今年7月,阿里与浙江省工商局又联合开展了“2015红盾网剑专项行动”,重点对电子产品、汽车配件、服装鞋帽、儿童老年用品、农资等重点类目和突出问题加强网络商品交易行为监管。据悉,此次专项行动将一直持续至11月前后。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19