互联网|大数据“杀熟”！女子网购同一商品，不同账号差25元，怎能让刀俎逍遥法外( 二 )
大数据“杀熟” ！我挑商品 还是商品挑我？
做生意 ， 原本讲究个以诚为本 ， 童叟无欺 ， 但现在看来 ， 大数据加算法的操作手法 ， 却将买家分成了三六九等 。 甚至可以说 ， 不是顾客在挑商品 ， 而是商品在挑顾客了 。 那么 ， 算法究竟是怎样进行“杀熟”的呢？
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中国传媒大学大数据研究中心沈浩教授介绍 ， 消费领域的大数据杀熟 ， 本质上指向“个性化推荐算法” 。
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中国科协“源新闻”专家库成员、中国传媒大学大数据研究中心教授 沈浩：个性化推荐跟传统的推荐排行榜是不一样的 ， 它是千人千面 ， 是非常个性的 。 那么首先个性化推荐 ， 就要知道你是谁 。 现在电商、社交媒体都可以获取大量消费者 ， 特别是个性化的数据 ， 这样我们就可以建立这种推荐等等这种算法的东西 。
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通过用户主动提交和被动被索取 ， 平台获取用户基础数据及行为数据进行分析后 ， 就能给一个用户贴上成千上万的标签 ， 完成用户数字画像 。 里面清晰记录着用户的身份信息、使用喜好、消费习惯等 ， 方便机器识别 ， 甚至深层次预测用户行为 ， 并在此基础上进行商品推荐 。
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中国科协“源新闻”专家库成员、中国传媒大学大数据研究中心教授 沈浩：用户画像的本意是针对个性化推荐 。 不同的用户的数据信息量是不一样的 ， 就个性化来讲 ， 我只针对你的数据来进行相应的推荐算法的实现 。 而对另一个人 ， 他是另一种算法的实现 。 这个服务包中 ， 可能有更好的比如说时效性或者优先性 ， 它可能会出现“杀熟”的现象 。
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对于算法而言 ， 通过用户数据量以及数据更新频次 ， 就可轻易判断出是“生客”还是“熟客” 。 而随着用户行为的固化 ， 比如说经常购买某一类商品 ， 算法对其的识别也就越来越简单 。
中国科协“源新闻”专家库成员、中国传媒大学大数据研究中心教授 沈浩：只要有个性化推荐 ， 其实都存在着我们一般意义上的所谓的“杀熟”的可能性 。 就像大海捞针一样 ， 它也能够捞出绝对数 ， 因为对它来讲大海捞针没有成本 。 从操作上来讲 ， 计算机在互联网上很容易实现 。
“杀熟”手法多样 消费者防不胜防
要想精准锁定消费者 ， 对于大数据来说太容易了 。 所以近来大数据“杀熟”也出现了不少变种 。
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比如根据你的地理位置定价 。 如果你附近的商场少 ， 大数据就会认为你买东西不方便 ， 然后给你看到的商品加价 。
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根据你的消费记录定价 。 如果你买过的东西价格普遍较高 ， 大数据就认为你“不差钱” ， 然后给你加价 。
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根据你的搜索频率定价 。 如果一件商品你在短时间内搜索过多次 ， 大数据就会认为你急需这件商品 ， 然后给你加价 。
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