
你的隐私被大数据掏走了多少
我们都被“瞄准式广告”跟踪追逐过
新兴的电商资本有一种贪欲:依靠实时实地收集用户的隐私信息,由此全面掌握并准确预测消费者的行为,用于营销、开发各种产品。只不过,未经许可攫取用户的隐私,至少依照现行的法律是违法的。所以就需要一套冠冕堂皇的说辞,借用一些时髦的话语,然后才能否定,并最终让人们忘却隐私信息的初始产权;才能拿“洗过”的跟没“洗过”的数据,在交易所公开合法地买卖。今天,手机和电脑用户,谁没有被“瞄准式广告”(targeted advertising)跟踪追逐过?仿佛广告熟知了你从小到大的一切,包括早已遗忘的某一次浏览、点赞、选购或者退货记录。当然,如果你觉得烦人,可以点击“关闭”,把它当一只苍蝇赶开。但是,假若你以为这是电商收集隐私的主要用途,那就大大地小看了资本“创新”的能耐。
听说过“消费者剩余价值”(consumer surplus)吗?就是商品成交时,消费者能够,或潜意识中愿意支付的最高价和实际支付价之间的差额。差额越小,商家的利润就越高。例如,客人愿意花二十元买一样商品,定价十五元,便留下了五元消费者剩余价值。不用说,消费者要的恰好相反,希望物美价廉。淘宝网、双十一、饭店、超市,一切消费,都可以上演一场买卖之间的剩余价值拉锯战。常言道,知己知彼,百战不殆;信息,就是决定这拉锯战(学者称“博弈”)胜负的关键。消费者的支付意愿或价格承受力,依其生活需求、财力、心情、环境等各样因素,可有很大的差异和波动。弄清楚这些因素同商品定价、市场营销策略等的复杂关系,就能获取消费者剩余价值。基于这一认识形成的理论和实践,即以价格歧视(price discrimination)为导向的动态定价系统。其基本策略,便是同一商品以随时变动的不同价格出售给不同的买家;其着眼点不在商品的质量或成本,而是随时发现并引导、控制每一个消费者的需求和支付意愿。
我们的隐私高速海量地流入了电商数据库
大数据让电商看到了曙光。没错,人们照常用电脑、玩手机、交朋友、过日子,隐私却高速海量地流入了电商的数据库,无限期地保存起来,不管是收入、职业、行踪、心理、人际关系,还是消费需求、偏好、支付能力和意愿,没一件落下。接着,商家用算法处理数据,剖析用户隐私,发现他的行为模式,预测他的购买意向、每一次欲望和感情的波动。商家变得比消费者自己还要了解消费者。然后,就可以把数据分析的结果付诸使用了,如瞄准式广告的推送。而消费者对广告的每一次反应,都生成对特定商品的行为数据,这些都是大数据的素材,用以激活智能算法自我学习、自我调节的功能。
大数据是工具,效用取决于掌控者。我们不能只期待大数据的好处,而忘记了掌控它的电商同消费者和公众的利益有冲突。资本的本性是追逐利润,我们的隐私就成了他们榨取利润的利器,而经常损害我们的利益,综合表现在以下各个方面。
首先,随着用户隐私流入商品交易平台,大数据急剧扩大了市场信息的不对称。网络时代,日常消费不再是简单的货币商品交换;买方不仅要支付货币,还得交出隐私,才能成交,无论自愿与否。结果,电商可以实时追踪用户行为,攫取隐私,对消费者了如指掌。而后者面对铺天盖地的瞄准式广告,接受的只是为他定制的诱惑性信息。同时,他又被眼花缭乱的“创新”手段挟持,不得不配合商家的追踪,否则,就会遭到互联网屏蔽,被市场抛弃,而难以正常生活。更有甚者,用户还无法得知自己的哪些隐私被交易平台掌握,被谁利用,会有什么结果。常有媒体专家提醒消费者:多加小心,谨防网上暴露身份隐私,必要时,可以考虑匿名、用不同的方式上网、做假动作迷惑数据收集者。但是,大数据的追踪哪里是躲避得了的?在这虚拟同真实高度重合的时代,要在网上装扮一个人,你就得在生活中变成那人,告别自己。或者,你希望让网络世界“忘却”自己,但那是要有足够的财力和权位才能做到的。“被忘却”的权利,现在是奢侈品里的奢侈品,普通人哪敢奢望。于是,市场对大多数人越来越神秘,第一次,真的变成了一只“看不见的手”;对少数人,却是用隐私大数据编织的一张大网,捕捉的不是别的,就是消费者剩余价值。
其次,大数据的红利分配是弱肉强食的。照理说,用户交出了隐私(往往是被迫或不知情),电商才有了大数据的“食粮”和巨大收益。可是用户得到的是什么?是无数商业兼公关广告加上专家学者的鼓吹与不断重复的一个许诺:隐私数据换来“高大上”的商品和服务,投入市场造福于消费者。然而,这诺言在法律看来,并没有约束力。因此,许诺者不必受任何监督,也不用承担任何义务。即使利用隐私信息,开发新产品、新服务,赢了红利,也不会与消费者分享。甚至,可以拿用户隐私做损害用户利益的事,也无须承担法律后果。例如,商家在大数据交易中买卖隐私数据,挣了大钱,但拥有数据初始产权的消费者却一无所得(详见拙文《大数据卖的就是隐私》,《上海书评》2015年7月19日)。又如,电商盘剥消费者剩余价值,消费者在法律上没有任何救济手段,大数据的控制者成了红利的绝对占有者。而可怜的消费者就必须承受双重的侵害:交出隐私不算,钱袋还被掏空。
第三,生活必需品因为消费多,特别容易受到大数据市场营销策略的攻击,是消费者的软肋。大数据推动新的市场伦理规范,要求大家接受第一级价格歧视演绎的原则和实践,视商家利润最大化为理所当然。生活必需品就难逃厄运了。消费者个体的生活必需品需求弹性小,支付意愿刚性,大数据算法可以便利准确地用隐私数据分析预测出来,恰好是第一级价格歧视的理想靶子。这不是预言,而是现实,如Airbnb租房定价算法。医疗保险业更是首当其冲,药品价格乱象丛生。据报道,某抑制癌症呕吐的药,在美国,用保险购买三十天剂量是九百美元,而不用保险,仅需四十五美元。能这样定价,就是大数据的功劳:医药资本吃透了医保系统的“消费”意愿和支付能力,是针对新出炉的奥巴马全民医保进行利润最大化的做法。当医药业、保险业同大数据联手,利用DNA等高度隐私的信息,又能轻而易举地锁定有潜在高风险的患者,或以价格歧视等手段将他们逐出市场,或疯狂提价,榨取患者(消费者)的剩余价值。这噩梦般的医保失控的前景,在引领大数据技术的美国已经浮现;在我国,医改屡屡屈服于商业逻辑,更有青出于蓝之势。也许,天真的人们还在寄希望于市场竞争与那只“看不见的手”自动调节。但是,这念想被大数据斩断了。
这是因为,第四,隐私信息的滥用,提高了市场准入门槛,会促成垄断。自从有了大数据,囤积消费者隐私和高端算法处理已经成为许多企业参与市场竞争的前提条件。一切产品设计、定价营销都要依靠“真实因果”或实时追踪的消费者行为数据的优化。投资者也期待企业拥有这些条件。而有效的数据和算法,只有通过长时间、大规模的营运才能获得。后来者很难加入竞争,弱小的竞争 者也很容易被击垮或吞并。例如车险,先行的大保险商已经甄别、留住了低风险、高利润的客户;剩下的在市场上寻找车险的,多数是高风险驾驶人,基本上没有利润潜力,甚至是赔本的买卖。UBI的迅速发展就是这市场垄断趋势的一个注脚。消费者交出了隐私,得到的却是永远瞄准着自己的商品定价。而公众的消费被大数据定价和营销手段割裂,碎片化的个体消费者的市场谈判力极低。所以才有这样恶劣的涨价:今年美国Turing制药公司给艾滋病非专利药Daraprim重新定价,猛涨五十五倍,从十三点五美元升至七百五十美元一片。它钻的是该药毒性大、处方需严格控制的空子,通过大数据限制配药,使潜在竞争者拿不到该药来测定成分和药性。而新药研发必须向联邦药品管理局(FDA)证明新药的同等药性,否则不会获批。就这样,消灭了竞争而形成垄断。对失去了隐私的患者,疯狂提价就成了宿命。尽管Turing公司后来迫于舆论压力,答应降低涨幅,但它居然能够宣布涨价五十五倍,而公众没有任何法律手段来抵制,不能不说是社会的悲哀。
第五,大数据之下,个人隐私及信用评估被少数公司垄断,公众所能选择、获得的服务就受到越来越多的限制。《金融时报》称,今年初,央行已授权八家机构试行信用评估系统,目标是到2020年建成覆盖全国的评估系统。问题是,这些巨无霸信用系统,拿什么做标准,用哪些数据,如何评分、使用,谁来评分、使用,公众即隐私交出方是完全蒙在鼓里的。一切由掌控隐私、生产大数据的电商说了算,毫无透明度。例如据报道,某智能手机厂商旗下的金融服务机构正在试验一个信用评估系统,其评估数据包括用户的财务记录、网购产品和使用该厂品牌手机的频率等。这样的信用评估,不是在鼓励或变相强迫消费者使用特定产品,是在干什么?还一举两得,排斥了竞争。
大数据时代我们如何保护隐私
入侵隐私,是大数据的“基因”性格。我们需要大数据,但只要使用它,这性格就会发作。如果不加以节制,受侵害的就是广大消费者,遭破坏的则是平等、公正、互相关爱的社会基本准则。怎么办?对这类搅局型新技术,我们的唯一对策,大约就是严格的、民主的监督了,就像对核能和一些化工产品的安全监督。大数据不应例外。但大数据很特殊,看似无邪无害,不仅有用,还很神奇。它入侵隐私是无声息的、非暴力的;它还用海量的数据为自己营造了貌似客观、科学、公平的形象。它目标性强,在损害他人利益的同时,为掌控者谋取暴利,因而受到强势资本集团的推崇和保护。因此,我们真正要应对的不是大数据技术,而是躲在幕后的掌控者。这就需要公开辩论,加强民主监督,并立法规定数据的财产性质,即确认用户享有隐私数据的初始财产权。这应该是必须跨出的第一步。因为进入大数据分析时代,民主参与和知情权、财产权一样,不应是少数人的奢侈品或可有可无的消费选择,而是老百姓日常生活的必需品;是我们保护隐私、不让钱袋子被人掏空的唯一可行的一条新路。这条路能不能走通,则要看民众的觉醒、民众的发声了。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14