你有没有被大数据“特殊对待”过?
6月24日,大V的陆金波再次在微博上展示了一组图片,称携程抢高铁票的成功概率只有购买网速套餐才能提高。30元内抢到网速套餐的概率为95.6%,10元内抢到的概率为63%。如果不买套餐,概率只有52%,而且直言:携程是在欺骗和恐吓用户。在大数据杀话题反复的情况下,这个吐槽也引起了大家的关注。
虽然之前携程高管已经对大数据的扼杀做出了回应,称不同的价格同时出现,是因为有人抢到了优惠券,所以显示了不同的金额,并表示绝对不允许价格歧视,价格不会因人而异,因设备而异,因手机系统而异——“携程从未做过任何大数据的扼杀,以前没有,以后也不会有”。
这在一定程度上给了用户一个定心丸,但也不可避免地导致了公众对互联网技术安全的信任危机:在信息越来越透明的情况下,平台滥用用户之间的信息不对称来获取利益,那么谁来保护用户的利益呢?
其实类似的事件在滴滴、拼多多以及一些二手车交易平台上也出现过。这些都说明了一个情况:面对海量的数据,我们越来越像一个提供输入的变量角色,在没有死角的大数据监控下是徒劳的。我们使用的平台和应用程序试图理解和定义我们每个人。
携程官方回应后1个月,为什么大数据还是很难防止被“煮熟”?
用户抱怨用大数据“杀人”已经快一个月了。携程实际上是否对此次事件引发的问题进行了优化调整?事实上,被大数据杀死的用户还是层出不穷。很多网友还在知乎和微博上留言说用不同的手机订同一家酒店,价格还是不一样的。如果你用同一个账号多次刷票,票价会上涨等等。
6月18日,微博用户海蜇陈发消息:“可悲的是,不是买了一张好票,发现第二天价格会降低,而是发现经常做这个路线的账号价格会比其他人高。左边是我自己的。账号的价格是940元,右边朋友的账号价格是400元,几天价格不一样。”对于这次遭遇,很多网友吐槽自己经历过的事件,认为每次遭遇高价都是自己倒霉。有网友提出了建议——官网比其他任何OTA都靠谱。
6月28-29日,提交人的朋友和另一个朋友同时在同一家酒店订了同一个房间,但在付款时,作为白金会员,他的价格比他朋友的80元高。
携程声称从关伟优化和升级其产品,但在一个多月的时间里,新老客户之间的价格仍然不平等,其承诺无法兑现。无论是白金还是DIA会员,用户都会担心自己以后订酒店的时候会不会遇到这样的问题。
即使卸载APP的用户记录还保存在服务器上,消费者应该如何避免这种遭遇?
“既然体验不好,以后卸载app就没事了。”有网友调侃道。然而,前百度工程师、Xi交通大学博士张汉宁表示:“用户的使用记录是通过长期积累产生的,所以即使卸载了应用,使用记录仍然记录在服务器上。”
大数据可以在海量用户数据的基础上炮制出来。企业一般在后台抓取用户的消费记录,通过用户行为判断用户的喜好和消费意愿。如果企业发现你是价格不敏感用户,就会提价,降低优惠比例。
“大数据只是手段和工具,‘杀’归根结底是企业的一种运营手段。”一位业内人士解释说。众所周知,新用户粘性更小,对价格更敏感。如果平台想留住他们,成为忠实用户,会提供更多的优惠措施留住他们。相反,老用户是平台的忠实用户,对平台的信任度很高,不会再逛了。
专家指出,虽然大数据只能通过技术部门进行“扼杀”,但整个“扼杀”不应该是某个部门或个人的行为,而是依靠不同部门的合作,多个部门从不同维度收集数据,分析部门对数据进行解释,构建合适的模型,交付部门将其投放市场,并根据市场反应进行相应调整。其实大数据营销是对公司能力和实力的综合考验,而那些不能独立运营大数据分析的小公司则需要与大公司合作或者购买用户数据。
综上所述,发现普通用户在使用平台服务时,如果面临“扼杀”,往往处于弱势地位。类似携程的电子商务平台利用了不平等的信息,在交易过程中有很大的优势。但这些行为很难定性为价格歧视,推量不足、限量、新用户优惠等原因很容易为这些争议行为开脱。
急需改进的法律规定
回到这篇文章,网友的遭遇到现在还没有完美解决。携程在否认大数据是“熟”的同时,仍然表示数据和算法提供不同的定价策略,是为了更好地服务用户。为了吸引新用户,通过优惠等营销手段争取更大的市场是可以理解的,而老用户本身粘性大,平台付出的努力也少。但如果平台对老用户承诺的服务无法兑现,就是对企业本身服务的打折,也是对消费者权益的损害。“通过‘扼杀’大数据,电商平台的收入可以增加20%。一位旅游从业者补充道。
从法律规定来看,扼杀大数据有损消费者权益,侵犯用户隐私。其本质是资本利用大数据作为工具实施一级价格歧视,将消费者剩余转化为生产者剩余,获取超额利润。
近日,全国人大常委会第三次审议电商法草案提交:“电商经营者应当根据消费者的爱好和消费习惯向消费者销售商品或者服务,并应当为消费者提供个性化特征。期权尊重并平等保护消费者的合法权益。”从外界来看,这一内容的加入正面回应了“扼杀成熟”大数据这一热点问题,但仍然没有明确的定性和定义。
《旅游日报》将继续关注未来是否有合理的办法解决大数据的“扼杀”。
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