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    青年群體對“大數據殺熟”的逆向適應

    【摘要】大數據時代,一些商家利用算法,對消費者進行差異化定價的“大數據殺熟”現象,引發了社會關注。部分青年消費者采取匿名保護、多賬號切換、清除緩存等方式,削弱平臺數據采集能力,規避精準用戶畫像,或通過塑造“低消費人設”、在評論區“哭窮”等行為,主動干預算法推薦,調整消費模式,降低算法預測準確性,減少“大數據殺熟”風險。但這類個體層面的逆向適應行為僅能暫時緩解問題,要從根本上解決這一問題,還需構建多維治理體系,從強化監督執法效能、完善平臺數據合規機制等多方面發力。

    【關鍵詞】青年群體 大數據殺熟 逆向適應 平臺治理

    【中圖分類號】C913 【文獻標識碼】A

    所謂大數據殺熟,是指電子商務平臺基于算法分析,通過收集和分析用戶行為數據、消費習慣等個人特征信息,對相同產品或服務實施差異化定價策略,從而實現利潤最大化的商業行為。在餐飲服務、電子商務及共享出行等領域,這種現象表現尤為顯著。作為數字時代的活躍群體,青年群體對這種現象有較強的敏感度和對抗意識。在青年反向馴化“大數據殺熟”的群體互動中,社交網絡起到何種作用?青年反向馴化行為,對大數據算法的短期和長期調整產生哪些影響?這些都是需要厘清的重要問題。

    青年群體對“大數據殺熟”具有較高敏感度,由此形成一種數字消費亞文化

    近年來,隨著定價算法技術和大數據分析能力的日益精進,“大數據殺熟”手段不斷翻新,涉及餐飲、購物和出行等多個數字化消費領域。差異化定價,即利用用戶數據進行差別化定價,其核心是通過分析用戶歷史購買記錄、支付能力,以及價格敏感度等多方面數據,建立個性化的定價模型。在此機制下,平臺通常會對消費依賴性較強的用戶,或對價格變動不敏感的群體采取較高定價策略,導致其最終看到的價格明顯高于新用戶或低頻用戶,甚至在不同終端設備或登錄賬號狀態下,其顯示的價格也存在明顯差異。這進一步揭示了算法定價機制的隱蔽性與復雜性。動態調價,即平臺根據搜索頻次、瀏覽時間、點贊收藏等用戶行為,動態調整價格。由于定價邏輯不透明,消費者難以判斷所獲報價的合理性,這種信息不對稱導致其產生被操縱感,降低消費者對平臺的信任度。隱藏優惠策略,即在一些平臺中,新用戶或低頻用戶群體更易獲得大額優惠券或價格補貼,而老用戶則面臨優惠力度遞減的現象。價格敏感用戶界面會頻繁展示“早鳥價”“春節補貼”等限時活動,但高價值用戶界面則較少顯示此類信息。這種基于用戶畫像的隱藏優惠策略,引發消費者對平臺定價公平性的質疑。

    青年群體對“大數據殺熟”現象較為敏感,不僅與其自身特征有關,還與技術環境、社會結構變化密不可分。這折射出數字時代,青年群體對技術權力、消費公平與個人隱私的自覺感知。一方面,在外賣、娛樂、在線購物等領域,青年群體的消費活躍度顯著高于其他年齡段群體。在“平替經濟”盛行的消費文化中,他們擅長通過多終端比價、邀請新用戶測試等策略,有效識別平臺間的差異化定價現象。另一方面,青年群體作為數字原住民,熟悉平臺規則,掌握平臺通過瀏覽歷史、消費能力等用戶行為數據構建用戶畫像的技術邏輯,能快速識破價格歧視策略,以及平臺的數據采集和算法定價行為。因此,部分青年嘗試通過在評論區“哭窮”、建立“人設”、切換賬號、清除緩存、加入匿名社群等方式影響算法,減少被“殺熟”的可能性。這些行為經由社交媒體傳播擴散,最終形成一種具有抵抗性質的數字消費亞文化。

    青年反向馴化“大數據殺熟”,展現出用戶與平臺算法的權力博弈

    “大數據殺熟”的技術流程主要是先利用ETL(Extract-Transform-Load)工具采集與整合數據,通過K-means等算法構建用戶畫像,再使用個性化定價模型,最后進行差異化展示與營銷。青年通過規則意識、行為策略與技術手段,由“被動數據客體”轉化為“主動策略主體”,重構與平臺的權力關系,其模式特征可歸納為以下方面。

    身份標簽偽造體系。部分青年采用更改ID與頭像、批量復制“缺錢”等關鍵詞、切換設備等手段塑造虛擬身份,為自己建立“人設”,構建多層偽裝,干擾平臺算法對用戶消費能力的判斷。

    評論區情感干預機制。在社交平臺評論區,一些青年通過高頻次發布情緒化表達,用情緒信號重構畫像,觸發平臺算法對用戶消費意愿的誤判,迫使算法重新評估定價模型,形成“用戶馴化算法”的動態博弈。

    策略性行為威懾機制。部分青年采取“卸載—重裝—差評”應對策略:卸載前錄制APP使用時長視頻作為維權證據,重裝后通過相關程序提交算法歧視投訴,通過在社交平臺發表“卸載”等言論,制造用戶流失假象,迫使平臺重新評估用戶價值,引導算法提供優惠。

    輿論壓力反向約束。網絡輿論在“大數據殺熟”事件的傳播與發酵過程中發揮著關鍵的調節作用,青年群體通過在社交平臺發起“算法比價”等話題,推動議題進入公共討論領域。單個爆款視頻甚至會引發指數級傳播效應,使消費者投訴集中涌現。這種輿論壓力使平臺實施價格歧視策略的成本與風險顯著增加。

    構建技術對抗矩陣。一些青年采用技術對抗手段消解平臺定價優勢,借助VPN、隱私模式等反追蹤工具,以及比價插件、價格監控等自動化腳本,削弱平臺的數據采集與分析能力,一定程度上實現“以算法對抗算法”的博弈效果。

    青年理性消費新主張,及其打破平臺邏輯的嘗試

    精打細算、理性消費的新主張。與“勤儉持家”的傳統節儉行為不同,當代青年的“新節儉主義”是其在經濟環境、科學技術、社會文化和價值觀變遷下的主動選擇。“新節儉主義”并非傳統節儉行為的簡單復歸,而是青年群體在新消費環境中的適應性消費策略。青年群體選擇理性消費的底層邏輯,是經濟理性與價值重構,經濟環境促使其更關注儲蓄與抗風險能力,轉向更務實的消費方式。電商平臺比價系統、直播帶貨實時互動、社交平臺拼單返現等數字化工具,使消費決策成本大幅降低。同時,青年群體在消費中也注重邊際效用權衡,將“該省省、該花花”貫徹到底。他們在基礎消費上可以節省,在興趣領域卻愿意加大投入,這種精打細算是對資源的高效配置,旨在通過有限的預算實現更高的生活品質。除此之外,商家過度營銷、價格歧視等行為,導致部分年輕人對消費主義和“大數據殺熟”產生警惕。他們拒絕商家宣傳的“種草文化”、算法推薦制造的“信息繭房”,以及大數據殺熟的“價格陷阱”,而是傾向于通過反向消費和反向馴化掌握生活主動權,追求“少而精”的消費模式、價格公平的消費環境。

    打破平臺邏輯、掌握消費主動權。平臺將用戶在線行為轉化為可分析的數據,通過收集用戶行為數據,建立精準用戶畫像,從而開展精準服務,把用戶帶入平臺邏輯中,令其毫無察覺地經歷差異化定價、動態調價。事實上,這種精準服務是平臺在數據壟斷下實施的價格歧視,破壞了平臺在商業利益與用戶信任之間的平衡。其過度數據收集還威脅到用戶隱私權,不僅使消費者對平臺的信任度降低,也加劇消費者對隱私泄露的擔憂。青年對“大數據殺熟”的反向馴化,是其爭奪消費主動權的直接實踐,反映出消費者從被動接受價格到主動掌控交易條件的轉變。同時,我們也要看到其局限性,即這種反向馴化行為是用戶與平臺的“貓鼠游戲”,本質上難以觸及平臺基于數據壟斷地位差異化定價的根源。在這場消費主動權爭奪戰中,青年消費者仍然面臨諸多挑戰。

    對抗技術支配、重新建立主體性。支撐“大數據殺熟”的關鍵技術包括數據存儲與計算、機器學習、深度學習和隱私穿透技術。青年可以敏銳地察覺到平臺在算法技術支持下對用戶行為數據的隱秘剝削,清醒意識到技術工具本應服務于人,而非使人淪為被支配的客體,因此努力在平臺技術支配下重新建立起主體性。例如,采取匿名化與隱私保護,削弱數據采集能力;通過多賬號與跨設備操作,規避用戶畫像精準化;主動干預算法,塑造低消費人設;調整消費行為,降低算法預測準確性。這種主體性的建立可能引發平臺商業模式轉型,也可能促使平臺研發更復雜的算法,抵消用戶反向操作。無論結果如何,青年的反向馴化行為,既是其在數字化時代面對技術支配的適應性策略,也是在社會化進程中建立主體性的又一次突破。

    建立健全治理機制,規范平臺大數據運行

    嚴格監督執法,加強平臺數據監管。監管部門可探索使用數智化、動態化監管工具,建立“算法備案+實時監測”機制,對網絡平臺核心算法參數(如價格權重系數)進行常態化巡檢,提升平臺企業算法透明度,進一步優化算法規則。同時,可借鑒國外網絡平臺監管的有益經驗,對于放縱“殺熟”行為的平臺企業,按照其全球營收比例,進行非固額處罰。除規制消費大數據源頭環節外,也應依據相關法律法規,對網絡平臺全鏈條數據采集、存儲、加工、流轉和運行等環節進行監管和規范,形成監管全覆蓋和閉環。

    加強企業引導,壓實平臺責任。讓算法真正服務于用戶,還需要進一步壓實平臺責任。治理“大數據殺熟”,企業應發揮重要作用。在監管到位、企業負責的共同作用下,商家與消費者的信任關系才能在平臺算法優化的前提下建立起來。可以預見,未來網絡購物平臺需要進一步推進數據透明化實踐,通過開放“算法解釋接口”,保障用戶知情權,允許用戶查看自身數據標簽及定價依據,如可以推出“價格溯源”功能,展示商品歷史價格曲線及比價信息,讓價格形成機制更加透明,將消費者知情權落到實處。同時,可以將算法公平透明性納入企業社會責任評價體系,對符合標準的企業給予績效傾斜,引導資本持續流入合規企業,金融機構也可以向通過算法倫理認證的企業提供綠色信貸優惠。

    健全數據倫理,筑牢大數據運行底線。數據是企業經營過程中的重要商業資源。企業參與市場競爭,不僅要依靠過硬產品和優質服務,更要堅守倫理數據底線。企業要明確自身在數據采集、運輸和使用中的倫理原則,保護消費者個人隱私,做到算法公開透明、責任體系完備,在員工培訓和產品設計過程中貫穿上述原則,提高員工對數據倫理的認知和遵守程度。為加強自身監管和算法優化,企業應建立數據倫理審核機制,對平臺涉及個人隱私的數據進行定期審查,對關鍵崗位員工進行定期輪訓和商業紀律教育。同時,應該針對不同領域制定細分倫理標準,如禁止網約車視用戶緊急程度動態加價、禁止教育類網絡平臺利用家長焦慮情緒推送高價課程等。

    提升青年數字素養,助其更好適應人工智能發展需要。隨著生成式人工智能飛速發展,網絡購物也將迎來人工智能強干預階段。未來,針對消費者個體的商業算法策略將更加復雜成熟,提升消費者,尤其是青年群體的數字素養,已成為教育領域不可回避的時代課題。對此,我們可以從中小學階段開始增設“算法認知”課程,引導學生理解推薦機制、識別信息繭房現象,避免過度沉浸于同質化信息、強刺激性信息,進而預防沉迷上癮問題,從小培養學生對網絡平臺交互影響的感知能力,以及針對數字平臺的自覺反思能力。在大學階段和社會科普教育過程中,可鼓勵青年群體參與算法治理,增加典型案例曝光率,強化社會監督效力。同時,家庭、學校和社會組織也應切實履行家庭教育、學校教育、社會教育的主體責任,為未成年人和青年群體筑牢網絡安全“防火墻”。

    (作者為對外經濟貿易大學國家對外開放研究院研究員;對外經濟貿易大學馬克思主義學院閆鑫璇對本文亦有貢獻)

    【參考文獻】

    ①曾燕波:《青年消費觀變遷的時代特征》,《人民論壇》,2024年第8期。

    責編/靳佳 美編/陳媛媛

    聲明:本文為人民論壇雜志社原創內容,任何單位或個人轉載請回復本微信號獲得授權,轉載時務必標明來源及作者,否則追究法律責任。

    [責任編輯:周小梨]
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