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反向馴化大數據殺熟?讀懂幽默背后的期待
2024-12-19 11:33:47 來源:工人日報 編輯:
近日,“年輕人開始反向馴化‘大數據殺熟’”的話題引發熱議。針對備受詬病的大數據殺熟,一些年輕人嘗試通過評論“哭窮”等手段反向馴化算法,如頻繁表達“太貴了,買不起”“我不打算買了”等,建立所謂的“人設”,從而影響算法推送。有媒體報道,一名年輕人通過反復評論“機票太貴了,買不起,不去了”后,發現機票價格從4309元降至1903元,降價超過了2000元。(見12月16日中央廣電總臺中國之聲微信公眾號)

同樣是點外賣,老用戶獲得的折扣比新用戶少;在平臺上訂酒店,多次瀏覽后價格自動上漲;購買視頻網站的會員,收費待遇隨手機型號而變化……近年來,“大數據殺熟”現象備受消費者吐槽。“千人千價”的背后,是平臺通過分析用戶的消費習慣、瀏覽記錄、登錄設備等個人信息進行差異化定價。盡管有關部門多次出手規制,但由于算法復雜隱蔽、消費者舉證和維權難度大,大數據殺熟仍屢禁不止,而且不斷衍生出“新套路”“新變種”。

為了不再受窩囊氣,年輕人開啟了一場反擊。據報道,除了“哭窮”外,他們或是在評論區“威脅”要卸載,或是頻繁更換頭像偽裝成新用戶,試圖“繞暈”算法,隱藏自己真實的消費能力,以享受更大的優惠。這些“反向馴化”的行為,更像是一種幽默表達,折射出年輕消費者權益意識的覺醒,也反映出他們面對“算法收割”的氣憤和無奈。

誠然,“反向馴化”或許在短期內有效,但可能很快就會被更精密的算法“識破”。況且,打擊大數據殺熟不該是消費者的責任,僅靠個體的力量也遠遠不夠。社會各方應讀懂這場“行為藝術”背后的期待和訴求,致力于打破“算法黑箱”,構建更加公平、透明的價格秩序。

根治大數據殺熟,歸根結底還是要提高監管質效,推動企業公開定價算法模型,并及時彌補規則空白,進一步明確價格歧視的判定標準,厘清“合理營銷”和“算法殺熟”的邊界,在提高違法成本的同時,不斷降低維權門檻和成本。對于各類平臺來說,無論“新客”還是“回頭客”,都應當一視同仁地做好服務,這是最基本的待客之道,也是在市場競爭中立足取勝的發展之道。

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