现如今已是大数据的时代,给人们最直观的感受就是网上购物,因而大部分人对这个概念有所了解。当用户打开淘宝浏览一些想购买的东西时,等下一次再打开淘宝,首页面就都会是相关内容了。不仅如此,当打开其他手机软件,或网页浏览器,同样也会推送相关的广告信息。
之前听别人说,他剃须刀坏了,给旁边的人说想买个新的,后来他上网准备购买,打开页面就是剃须刀的广告,他当时非常震惊,因为他近期从未搜索过,于是他告诉我们怀疑手机有监听系统,手机制造商与电商合作已达到更好推销产品的目的。这样想想确实后怕,若真有监听系统,那无疑我们的隐私全部被暴露了。
实质上,我们的个人隐私早已通过新兴技术手段透露给电商企业。大数据的出现是造福人类,使信息化时代更加快速便捷。因而这项技术在电商领域带给人们的自然是便利,它通过收集到用户的社会属性、生活习惯、消费行为等信息,再进行数据分析,勾勒出带有特征标识标签的用户画像, 然后基于这个画像精准识别、归类,并通过推荐算法开启个性化推荐,真正做到了“精准销售”。就比如说,京东的头天购买隔天送达,据说是因为当你把准备购买的东西放在购物车里,后台可以监控到这一行为,然后这个商品就会被调到离你最近的仓库,提前准备。

【 图片来源:慕课网所有者:慕课网 】

一项技术的出现总是伴随着利与弊,期初,我们看到的是大数据分析带给我们的便利,对于用户来说,合理化的推荐,快速满足用户需求都是大数据的闪光点;而对于电商企业来说,他们也能快速且最大化的取得利益,可以说是互利共赢了。
但随着大数据这项技术的成熟,一些隐藏在背后的秘密浮出水面。与此同时带来的社会问题也引起了广大群体的关注。例如,最近有网友爆料,自己在天猫超市购物时,遇到了“大数据杀熟”。具体情况为,同一个链接的相同产品,88VIP 会员的价格竟然比普通用户还高。其实“大数据杀熟”这个词在2018年3月就进入人们的视野,并且这一现象持续了多年。那么,何为大数据杀熟?**直白的说就是利用大数据对熟人进行利益宰割,通俗来讲,同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵。最直接的方式是“看人下饭碟”,根据用户身份、浏览习惯、所用设备、消费历史等画像消息,进行个性化定价,比如视频平台的会员服务针对苹果和安卓设备来差异化定价;再比如电商平台发现你购买高端商品越多,就可能给你定高价、少折扣。**间接方式则会根据用户搜索、浏览、购物车操作等行为判断其购买能力、购买欲望、决策习惯,进行临时价格调整。而电商平台目的是要让用户花更多钱获得同样的商品或服务,实现利益最大化。
据慕课网介绍,从本质上看,大数据杀熟的技术原理就是大数据。其中推荐算法会对消费能力高、消费意愿强的用户展示更高的价格,来赚取更多的利润。由于电商平台掌握了大量的用户数据,自然会涉及到用户隐私问题。
很显然,用户的个人隐私受到了威胁。从好的方面看,我们的信息只是用来帮助电商平台了解用户需求,给用户更好的购物体验。只能说暂时性的没有被不法分子所利用,但是也有坏商家,利用这些信息谋取额外的利益,表面上看似合理透明的价格,却有幕后者在操控,这必然是对广大用户利益的损害。
那么,到底是大数据分析滥用我们的个人数据,还是无良商家?
正如人民日报曾针对大数据杀熟现象的评论所言:“技术本身是中性的,要避免“技术的贪欲”,既要求拥有技术者不丢失克制的美德,更应构建与大数据发展相适应的消费权利观念。”作为商家,想要获取更多利益是真,而作为技术人员,从职业操守以及个人的道德观念和社会责任感来说,都不应该让不良商家有可趁之机。因而在技术上应更加严谨、能真正的做到对用户个人信息的保护,并在技术不断发展的过程中做适当调整和改进以此提高平台的安全性和可靠性。毕竟,只有保证普通用户数据权利与平台数据权力间的大致平衡,才能为大数据的长足发展,赢得更多彼此信任的空间。
个人认为,若此现象已普遍存在,电商企业首先要自我反省,对企业内部应调整监管机制并加强自我管控意识,克制对用户数据的滥用,对技术进行改进,停止一切非法利益。而作为普通消费者来说,若发现此现象要及时举报,引起监管部门的重视,进而从法制角度做出管控,毕竟,道德无法约束时,就必须由法律来强制。

参考:
https://www.toutiao.com/i6802159966632280590/?tt_from=mobile_qq&utm_campaign=client_share&timestamp=1583809247&app=news_article&utm_source=mobile_qq&utm_medium=toutiao_android&req_id=2020031011004601001404707627BC11A6&group_id=6802159966632280590

如何看待“大数据杀熟”现象(个人观点,仅供参考)相关推荐

  1. 数字IC笔试题,大疆校招16题(仅供参考)

    \\\插播一条: 自己在今年整理一套单片机单片机相关论文800余篇 论文制作思维导图 原理图+源代码+开题报告+正文+外文资料 想要的同学私信找我. 数字IC笔试题,大疆校招16题(仅供参考) 1.异 ...

  2. 大数据经典学习路线(及供参考)资料群:905572354(新群)

    1.Linux基础和分布式集群技术 学完此阶段可掌握的核心能力: 熟练使用Linux,熟练安装Linux上的软件,了解熟悉负载均衡.高可靠等集群相关概念,搭建互联网高并发.高可靠的服务架构: 学完此阶 ...

  3. 为什么阿里飞猪、滴滴、携程都被质疑滥用大数据杀熟?

    技术本无罪,用的人多了,自然成为掩盖人性罪恶的根源.支撑「互联网+」时代的大数据是如何一步一步沦落成利益的刽子手的? 2018 年,「大数据杀熟」一词开始进入大众视野,且在互联网领域掀起了腥风血雨.近 ...

  4. 携程、飞猪?大数据杀熟的背后,到底杀死了谁?

    Linux编程点击右侧关注,免费入门到精通! again,大数据杀熟,到底杀死了谁? 近日,有微博网友"陈利人"爆料,携程疑似再次出现"大数据杀熟"现象,面临着 ...

  5. 携程回应大数据杀熟并致歉 二次支付无票是系统Bug

    昨天,有网友在微博上爆料称,携程疑似再次出现"大数据杀熟"现象,理由是自己预订机票,显示总价格17548元,因为发现没有选报销凭证,于是退回去,修正一下.然后,再去支付,就告诉没有 ...

  6. 大数据时代,我们必守的三条底线,大数据杀熟,不可忍

    近来,有网友在微博爆料了一桩糟心事.该网友是某网约车平台白金卡会员,有时订车会收到"普通车紧张,免费升级商务车"提示.坐了几次"免费升级车",偶然回看出行订单, ...

  7. 大数据杀熟调查:首汽约车飞猪旅游等新老用户价差大

    互联网技术迅猛发展,消费者的兴趣爱好.消费习惯等信息,在大数据技术面前已毫无隐私可言.同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多,这就是人们常说的大数据"杀熟".昨天 ...

  8. 互联网晚报 | 9月13日 星期二 | 苹果iOS16系统上线;苹果官网首批98元挂绳卖光;六成多受访者称有被大数据“杀熟”经历...

    每日优鲜APP清空商品信息与用户余额,员工讨薪与供应商追款仍在继续 近日,有多位每日优鲜储值用户表示,自己在APP中的余额已被清空.针对此事,向每日优鲜求证原因,截止目前暂无回应.(界面) 苹果iOS ...

  9. 苹果回应大数据杀熟:罪在开发者,和苹果没关系!

    点击上方"CSDN",选择"置顶公众号" 关键时刻,第一时间送达! 这世界上本没有路,走的人多了就都成了套路.于是乎,越来越多的人开始怀疑自己有没有被" ...

  10. 网信办督促平台整改算法歧视、大数据杀熟:必须保护用户合法权益

    3月17日消息,近日国家网信办针对"算法歧视.大数据杀熟"等问题作出回应,近年来某些手机应用软件和平台过度收集用户隐私信息,特别是大数据杀熟现象越来越猖獗.所谓大数据杀熟,简单来说 ...

最新文章

  1. 为什么大型互联网都爱用kafka?
  2. 29.类加载机制、类加载过程、加载、验证、准备、解析、初始化、总结
  3. sscanf用法详解-hdu2072
  4. 程序员很忙吗_当一个程序员一天被打扰 10 次,后果很惊人!
  5. 实战爬虫:python爬虫之爬取虎扑湖人专区新闻中科比相关新闻
  6. 【python使用】使用python读取mid/mif文件,高精地图解析
  7. 直播APP源码(干货):搭建直播平台的具体方案
  8. 关于验证码错误的解决办法
  9. 全基因组重测序数据分析
  10. 通过Ubuntu16.04编译Android下的osip动态库
  11. Octane帮助文档中英双语版免费下载、oc用户手册、oc帮助手册
  12. 模拟QQ登陆,并按QQ号查询QQ基本资料
  13. 双11薇娅直播,双芯旗舰iQOO Neo5斩获天猫平台销冠
  14. freetype 函数介绍
  15. PDF合并、分割、转换等功能—免费工具
  16. ubuntu16.04搭建cptn+crnn
  17. Scala入门_开发环境安装
  18. 丁奇的MySQL实战45讲 学习笔记[链接]
  19. 贡献三个可以查找免费代理服务器的网址
  20. 记录_20190814

热门文章

  1. JS事件 内容选中事件(onselect)选中事件,当文本框或者文本域中的文字被选中时,触发onselect事件,同时调用的程序就会被执行。...
  2. Android以太网框架情景分析之NetworkManagementService和netd交互深入分析二
  3. lwj_C#_方法重载,递归,构造
  4. matlab的textscan与textread区别(转)
  5. VUE-日期选择器-结束时间开始时间
  6. oracle cude报错,转载oracle rollup和cube函数使用心得
  7. Excel-散点图(相关性及数据分布)分析
  8. mac 重置 Mac 上的 NVRAM 或 PRAM
  9. JZOJ5857. 【NOIP提高组模拟A组2018.9.8】没有上司的舞会
  10. zigbee 4:协调器/路由器/终端 建立/加入 网络