新华每日电讯|我们的衣食住行 正在被大数据“捆绑”
采访人员 胡锦武 姚子云 郭丰庆
精准杀熟 , 算法变算计;精准刷脸 , 滋生“丢脸”隐患;精准“降重” , 抄袭披上隐身衣……随着大数据应用渗透到现代生活的方方面面 , 人们的衣食住行、吃喝玩乐 , 大都与一款款软件或一套套智能设备捆绑在一起 。
看似碎片化的海量数据被挖掘、整合、分析 , 不断产生着新价值 。 一方面让人们工作生活日益便捷高效 , 另一方面也给人们生产生活带来新困扰 。
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图1/1
▲ “杀熟” 徐骏图
被大数据“算计”
采访人员近日走访多地调查了解到 , 在利益驱动之下 , 大数据分析背后 , 各类乱象时有发生 。
“大数据杀熟”多发 , 算法变身算计 。 同样的送餐时间、地点、订单、外卖平台 , 会员却比非会员多付钱——不久前有网友发现 , 在注册成为某团购平台会员后 , 相比非会员 , 不仅外卖满减优惠力度有所降低 , 配送费更是不减反增 。
【新华每日电讯|我们的衣食住行 正在被大数据“捆绑”】这一事件迅速在网络上引起讨论 , 网友纷纷控诉这并不是偶发事件 。 同时同地打同类型车到同一目的地 , 某打车平台曾被用户发现熟客反而收费更高 。
北京市消协调查显示 , 超八成被调查者认为“大数据杀熟”现象如今相当普遍 , 且有超五成被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历 。 与之相对应 , 多家大型互联网企业都曾被曝利用大数据分析对不同群体进行差别定价 , 实行“价格歧视” 。
人脸识别泛滥 , 存在“丢脸”隐患 。 前段时间 , 网上某视频平台上一段“戴头盔看房”的视频引爆舆情 。 视频发布者称 , 这种滑稽举动是为了对抗售楼处“潜规则”的无奈之举 。 原来 , 售楼处通过人脸识别加大数据分析 , 判断客户类型 , 房地产“老带新”、商业中介、自然看房人等不同类型客户可以拿到不同程度的购房优惠 。
上班、回家、出行、旅游……人脸识别已经全面进入生活 。 “小区以安防和智能化管理为要求 , 安装人脸识别系统 , 多名业主出于信息泄露的担忧提出反对 。 ”一名小区业主告诉采访人员 , 几经抗议 , 物业才妥协推行“双轨制” , 业主可以选择刷卡或刷脸 。
“刷脸越多 , ‘丢脸’风险越大 。 ”南昌航空大学软件学院副教授杨丰玉认为 , 根据相关法律规定 , 当前不少场景的人脸数据采集没有必要 。 “应谨防个人面部信息被不法商家利用 。 ”
“一键降重”为学术抄袭披上隐身衣 。 为了让论文顺利通过 , 查重成为不少学生的必备功课 。 一些平台“精准”定位市场 , 除了查重还推出增值服务——“一键降重” 。 “利用论文库大数据加上人工智能算法 , 能够实现一键替换、自动降重 , 让论文轻松通过重复率审查 。 ”业内人士告诉采访人员 。
“论文查重是为了杜绝学术不端 。 大数据降重或将助长学术造假的歪风 。 ”江西财经大学统计学院教授胡平波认为 。
大数据困扰缘于不透明
大数据运用得当 , 能为很多行业领域赋能 , 成为解决棘手问题的一剂良方 。 但一旦使用不当 , 其独特力量造成的困扰也难于化解 。
以“大数据杀熟”为例 , 公共大数据国家重点实验室副教授陈玉玲认为 , 实行价格歧视 , 需要满足三个条件:信息不对等、区分用户、一定的垄断 。 随着互联网信息技术发展 , 消费者数据被大量收集 , 商家对数据的处理、运用能力发生飞跃 , 差异化定价不再困难 。
行业垄断是背后深层次原因之一 。
杭州电子科技大学副教授徐伟栋说 , 互联网天然容易偏向垄断 , 平台有更多话语权 , “大数据杀熟”只是其中侵害消费者权益的一个点 。
其他还有比如基于算法的推荐广告 , 似乎总能“猜中”你的喜好 , 从电线杆上的“牛皮癣”变成朋友圈里的“精准投放” , 时刻诱导、干扰消费者的行为 。
又如 , 一些违规违法行为穿上大数据“马甲”后 , 摇身一变成为光鲜亮丽的商业科技 。 前段时间 , 号称利用“大数据”“认知引擎”掌握2.2亿自然人简历的巧达科技公司“凉了” 。
“这家公司打着招聘旗号获取海量公民简历 , 转手就把个人信息利用所谓的大数据手段分门别类 , 贩卖给第三方 。 ”胡平波说 。 与传统直接贩卖用户信息的行为相比 , 商家利用规则制定权、算法技术等自我包装 , 迷惑受众 , 也使违法产业链更长、形式更专业 。
“一些互联网企业有滥用数据的底气 , 在于大数据垄断、算法不透明等行为存在发现难、举证难、认定难问题 , 导致不少违规违法行为逃避了惩罚 。 ”江西南芳律师事务所律师王世发告诉采访人员 。
着手装上安全阀
遏制大数据赋能变“负能” , 不少专家认为 , 关键在行业自律 。
“最了解你的往往是你的对手 。 最了解一个企业是否利用大数据杀熟的往往是同行 。 ”上海社会科学院政治经济学博士唐亚汇、上海社会科学院世界经济研究所副研究员薛安伟认为 , 可通过科学的制度设计 , 加强数字平台和企业的相互监督与协同自律 。 同时鼓励舆论和媒体监督 , 积极利用社会力量 , 打造健康的市场环境 。
江西省南昌市社科院社会所所长戴庆锋也建议 , 加强行业协会的自律作用 , 完善自我约束机制 , 建立健全大数据使用及安全规范 , 推动企业有序、有益、良性竞争 。 同时 , 加强从业人员职业教育 , 尤其要注重培养相关专业在校大学生的数据规范使用意识 , 建好大数据安全的第一道防火墙 。
打击大数据滥用 , 仅有自律是不够的 , 更需监管发力 。
事实上 , 大数据滥用早已引起监管部门的注意 。 从电子商务法对“大数据杀熟”做禁止性规定;到文化和旅游部印发《在线旅游经营服务管理暂行规定》 , 明确规定在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段……近几年 , 相关政策不断完善 。
“政府监管一方面需坚持底线思维 , 让企业保持好创新活力 , 在合法范围内自由竞争 。 另一方面 , 针对消费者反映强烈的大数据杀熟等问题 , 必须加大惩处力度 , 提高违法成本 , 切实维护好市场秩序 , 引导企业向着更好满足人民需要的方向发展 。 ”戴庆锋说 。
受访专家建议 , 继续完善法律法规 , 加大对相关违规违法行为的惩处力度 , 并通过畅通司法维权通道等方式 , 为大数据应用装上“安全阀” 。
在唐亚汇、薛安伟看来 , 诸如数据权属、定价、使用、交易、统计、隐私保护、监管等环节缺乏制度性规范 , 是数据滥用的一个重要因素 。 他们建议尽快完善数据要素市场相关法律规范 , 为遏制大数据杀熟提供制度依据 , 切实改进数字经济的互信机制 。
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