专栏首页华章科技大数据杀熟又来了?千人千面的个性化推荐,你喜欢吗?

大数据杀熟又来了?千人千面的个性化推荐,你喜欢吗?

导读:近日某著名电商再次被质疑大数据杀熟,有用户在社交媒体晒出截图,指出某款商品的付费会员价格竟然高于普通用户。随后该电商回应称,价格差异是为新用户提供首单专享价所导致,并非杀熟,已解决这个问题。

大数据、人工智能等技术的进步让千人千面的得以实现——个性化的商品推荐,甚至是个性化的价格。

一年一度的315又来了,“国际消费者权益日” (World Consumer Rights Day) 是由国际消费者联盟组织于1983年确定的,已经有30多年历史了。30年间,随着科技的发展、商业模式的改变,消费者们所面临的问题也变得不同。

个性化的营销,是为消费者提供便利,还是侵犯消费者权益?消费者们又该如何保护自己的权益?

作者:莎拉·芭氏(Sara Baase)、蒂莫西·M.亨利(Timothy M. Henry)

译者:郭耀

来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

01 市场营销和个性化

Acxiom公司可以提供关于客户和潜在客户的完整和准确的描绘,能很好地服务于所有的市场营销和公关活动。 ——来自Acxiom公司网站

营销是大多数企业和组织的一项重要任务。它是个人信息最大的用途之一,被用于企业、政党、非营利组织和倡导团体的各种营销活动。营销包括寻找新客户、会员或选民,以及鼓励已有人员继续参与。它包括对产品、服务或观点做广告。它还包括如何为产品定价,以及决定什么时候向哪些客户提供相应的折扣。

在20世纪的大多数时候,企业都会根据一些简单标准(例如,年龄、性别和住所地址)来寄送目录和广告。计算机的出现和存储容量的增加开创了一场定向营销的革命。随着技术越来越复杂,对消费者数据的收集和分析也是如此。

各种类型的企业都会存储和分析大量的数据,其中包括消费者购买记录、财务信息、网上活动、意见、偏好、政府记录,以及所有其他有用的信息,用来确定谁可能是新客户,或者老客户可能会购买哪些新产品和服务。

企业分析数以千计的标准,用来发送在线和离线的定向广告。在线零售商在欢迎我们时会称呼我们的姓名,并且根据我们之前的购买行为和其他有类似购买习惯的人的购买行为做出相应的推荐。这些行为会破坏隐私的一个重要特性,即个人信息的控制。

隐私权倡导者和一些消费者反对基于消费者购买历史和网上活动的广告行为。营销人员认为,根据个人消费者信息的定向营销广告会减少人们看到的总的广告数量,提供人们更可能想要看到的广告,从而减少开销,并且会最终降低产品的成本。

举例来说,一个大的邮购业务商L. L. Bean公司声称,由于能够更好地对客户定向,它们可以发送更少的产品目录;另一家公司说,有20%~50%的人会使用它在屏幕上或通过电子邮件提供的个性化优惠券,这远远超出典型非定向在线广告只有1%的点击率。

很多人喜欢个性化的广告和推荐。定向广告对某些人是如此受欢迎,以至于谷歌公司声称它们的Gmail显示广告中已经完全不存在没有针对性的横幅广告。

另外一些类型的不太明显的个性化方法会让人们感到更加恼怒(当人们得知详情之后)。当你在网上购物时,你看到的展示、广告、价格和折扣都可能与其他人看到的不一样。

有些这样的定向是有其合理性的:服装网站不会为来自佛罗里达的购物者在其网站首页显示冬季大衣。有些网站会给首次到访者提供折扣优惠。某些网站会根据访问时间、访问者的性别、位置以及关于用户访问的几十种其他信息来显示一个页面的数百个变种之一。(有些网站会根据点击行为来猜测访问者的性别。)

如果一个人在某个产品上产生过犹豫,网站可能会提供一些额外的东西,比如说免费送货。一家酒店预订网站发现使用Mac计算机的用户平均来说会比使用Windows计算机的用户选择价格更高的酒店房间,所以它就开始给使用Mac的用户显示价格更高的选项。

这种对行为信息的收集和使用是不正当的隐形信息收集的例子吗?这样做是合理的吗?这算是操纵性行为吗?与销售员亲自在商店里试图说服顾客进行购买,这些策略又有什么不同?

当我们在商店购物时,销售人员可以看到我们的性别和大致年龄。从我们的服装、谈吐、行为,他们也会形成关于我们的其他结论。

在奢侈品专卖店、汽车经销场所、跳蚤市场以及第三世界的街头市场里工作的优秀的销售人员,都会对一个潜在的客户愿意支付多少价格做出自己的判断。他们会根据具体情况修改他们的报价,或提供额外服务。

对网上购物进行个性化分析的复杂软件,是不是可以认为仅仅是为了弥补那些与我们亲自去购物相比而缺失的信息呢?有一些人感到不安,是不是主要因为他们没有意识到自己的行为会影响其屏幕上的显示内容?抑或是在这些做法中潜藏着对隐私的威胁?在商店中的销售人员手里并没有我们在线查询记录的列表,那么谁拥有这些数据呢?谁又应当拥有这些数据?

数据挖掘和巧妙营销 下面这些案例是可取的竞争行为,还是对消费者的侵犯和操纵? 美国塔吉特(Target)零售连锁公司的数据挖掘人员分析了索取婴儿产品订购目录的妇女的购买行为。塔吉特发现,孕妇往往会增加对25种产品的购买量。因此,如果发现一个妇女开始增加那些产品(例如,无气味的化妆水和矿物质补充剂)的购买量,塔吉特就开始向她们发送孕妇和婴儿产品的优惠券和广告,甚至可以根据客户怀孕的阶段来发送不同的优惠券。 像许多连锁超市的顾客一样,英国零售公司乐购(Tesco)的顾客允许该公司收集关于他们购买习惯的信息,以换取折扣。该公司可以识别出购买尿布的年轻成年男性,并给他们发送啤酒优惠券,这样做的假设是:有了新生婴儿之后,他们就会很少有时间再去酒吧。 为了与沃尔玛竞争,乐购的目标是找出最关注价格的顾客,因为这些人最有可能被沃尔玛的低价格所吸引。该公司通过分析购买数据,确定哪些客户会经常在存在不同价格的产品时选择购买价格最低的品牌。然后,他们确定这些客户最常购买的产品列表,并把这些产品的价格设定为低于沃尔玛的相应产品。

企业可以在视频游戏机和电视上利用人脸识别系统,把广告定向给正在玩游戏或看电视的人。

这样做会对隐私带来什么风险?包含这样的功能是否是不道德的?大多数人会慢慢喜欢这样的定制功能吗?他们能否意识到,在看到与自己兴趣有关的广告的时候,有些人会在某些地方保存关于他们的信息?这些数据是否会被其他人看到,还是这些数据只会通过软件自动处理和操作,二者有区别吗?

02 关键是知情同意

技术和社会的变化有时候让人感到很不舒服,但是,这并不意味着变化都是不道德的。一些隐私倡导者希望禁止所有通过网上行为做出的定向广告。我们应该明确的是,定向和个性化营销本身并不是不道德的。

大部分时候,大家更关切的是营销商如何得到他们所使用的数据,以及他们所能收集和购买的大量数据会赋予他们多少我们并不想让他们知道的个人和敏感信息。在某些情况下是经过同意的,有些情况下没有经过同意,而在很多情况下则非常复杂,以至于很难确定是否经过了同意。

不告知或征得人们同意就收集消费者数据用于营销是非常普遍的,甚至基本上成为标准做法。有时候,可能会在字体很小的印刷条款中告知消费者,但人们往往没有看到它,也不明白可能产生的影响,或者是忽略了它。

渐渐地,随着公众意识和要求改进的压力的提高,数据的收集和传播政策也得到了改善。现在的网站、企业和组织通常会明确提供长达数十页的声明,指出它们会收集哪些信息,以及它们将如何使用这些信息。它们会向消费者提供“选择退出”和“选择加入”的选项。

仍然有许多公司没有采取正确的做法,可能是出于缺乏对人们隐私的关心,也可能是因为误判了人们想要什么。另外还存在一个数据收集的广阔世界,对于它们我们拥有很少(或根本没有)直接控制权。

当有人同意公司使用他的消费者信息时,可能根本不知道公司收集数据的范围有多大,以及这些数据会到达哪里。

例如Acxiom是一个大型的国际数据库和直销公司,它会从数量庞大的在线和离线来源收集个人资料。这样的公司维护着庞大的消费数据库,并且会通过购买(或合并)其他数据库,把数据组合在一起,建立更加详细的数据库和卷宗。然后它们把数据和消费者资料卖给其他企业,用于市场营销和“客户管理”。大多数人不知道有这样的公司存在。

不同的消费者对在线跟踪的了解也有很大差别。当用户决定同一个企业交互或者访问一个网站时是否就意味着默认同意了它发布的关于数据收集、市场营销和跟踪的政策呢?我们知道很多人根本不会去阅读相关的隐私政策。

如果一个网站运行(或者允许第三方运行)跟踪软件的话,它应当多久提醒用户一次呢?有些人可能在一开始允许广泛的跟踪和信息收集,但以后可能会后悔他们之前做出的决定,我们现在所做的选择(例如,没有花足够的时间锻炼身体)可能未来会存在潜在的负面后果,这在生活中是很常见的。

那么在网络空间中保护我们的隐私是谁的责任呢?我们能否在保护人们的同时,还能做到让其他想选择的人拥有选择的权利呢?

许多非营利组织(如隐私权信息交换中心(Privacy Rights Clearinghouse))都致力于帮助教育消费者并鼓励负责任的选择。联邦法律法规要求对财务和医疗信息进行特定的隐私保护,并为某些类型的数据规定了特定的“选择加入”和“选择退出”的要求。

(例如,联邦通信委员会制定了一条规则,即宽带互联网服务提供商不能向第三方出售某些客户信息,除非客户自己选择加入。)

以道德和负责任的方式设计系统,意味着使用不同渠道来告知和提醒用户:可能会存在不那么明显的数据收集、政策和功能的改变,以及风险。

03 为消费者信息付费

当企业开始建立广泛的消费者数据库的时候,一些隐私倡导者认为,它们应该为使用这些信息向消费者付费。在许多情况下,它们的确会为使用消费者信息而间接支付费用。

例如:

  • 当我们填写一份比赛报名表的时候,我们会用自己的数据换取赢得大奖的机会。
  • 许多商家会向使用购物卡的消费者提供折扣,因为购物卡可以跟踪他们的消费行为。
  • 还有许多商家会向允许接收广告信息或允许收集信息的用户提供免费的产品和服务。
  • 有些互联网提供商会根据消费者是否允许该公司以特定方式使用收集到的客户数据而提供两种不同的定价。

但是,一些隐私倡导者对这些方案提出批评。隐私论坛(Privacy Forum)的创始人劳伦·温斯坦(Lauren Weinstein)认为,对于不太富裕的人来说,这种免费服务的吸引力会更强,因此会“强迫”他们放弃自己的隐私。人们并不明白在这种协议中可能会怎样使用他们的信息,以及可能造成的长期后果。

另一方面,这种方案提供了一个机会,让人们可以用一些有价值的其他东西(信息)来换取他们想要的商品和服务。

这种风潮开始于1999年,Free-PC公司提供了1万台免费个人计算机,用来换取用户的个人信息和观看广告消息。仅仅在第一天,几十万人提交的申请差点儿把该公司淹没,而且类似的营销手段还在流行。例如,印度的一家消费者产品公司提供了用收听广告来换取赢得免费智能手机的机会。

无论怎么看,这些早期的项目与现在的社交网络、免费视频网站以及数量庞大的其他网站所提供的免费信息和服务相比,都是小巫见大巫。人们都明白,这些免费服务是用广告来维持的。

Gmail通过分析用户的电子邮件消息来把广告定向到每个用户。在Google刚开始提供Gmail服务的时候,一些隐私倡导者吓坏了:Gmail在看每个人的电子邮件!为了换取这样的权限,Gmail提供了免费的电子邮件和其他服务。无数的人注册了Gmail。

这些业务和服务的成功表明,很多人不反对商家使用他们的购买历史记录或电子邮件,也不认为在线广告的侵扰是非常麻烦的,而他们的网上浏览记录也不是特别敏感——特别是考虑到他们能够免费获得如此多的服务的时候。那么他们是否了解潜在的后果呢?他们是否在做出合理的决定呢?

关于作者:Sara Baase,圣地亚哥州立大学计算机科学系荣誉教授,在计算机科学专业拥有近30年的从教经验。她曾三次获得圣地亚哥州立大学校友会颁发的杰出教师奖,编写过多部算法、汇编语言、计算机伦理方面的教材。

Timothy M.Henry,现任新英格兰理工学院IT研究生主任,在计算机伦理、程序设计、网络安全和项目管理等方面有超过15年的教学经验。

本文摘编自《IT之火:计算机技术与社会、法律和伦理》(原书第5版),经出版方授权发布。

本文分享自微信公众号 - 大数据(hzdashuju),作者:Sara Baase等

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2020-03-14

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

  • 网络爬虫的注意事项

    我今天要说的是关于爬虫的合法性,我希望通过一些案例来探讨:怎样做一个不触碰红线的爬虫开发者。

    华章科技
  • 移动互联网时代,你的个人信息正通过这12种方式泄露

    导读:法律保护我们的隐私,但是智能手机会记录来电和短信的日志信息,并且包括检测位置、移动、方向、亮度和附近其他手机的设备。为了更好地为我们服务,许多这些设备都会...

    华章科技
  • 大数据时代八大热门IT岗位

    新的想法诞生新的技术,从而造出许多新词,云计算、大数据、BYOD、社交媒体、3D打印机、物联网……在互联网时代,各种新词层出不穷,令人应接不暇。

    华章科技
  • 一文读懂数据库最新技术趋势:TDSQL带你深度纵览VLDB 2019

    ? 一年一度的数据库领域顶级会议 VLDB 2019 于当地时间8月26日-8月30日在美国加利福尼亚州洛杉矶召开。来自学术界和工业界的参会者们汇聚一堂,共襄...

    腾讯技术工程官方号
  • 一文读懂数据库最新技术趋势:TDSQL带你深度纵览VLDB 2019

    一年一度的数据库领域顶级会议 VLDB 2019于当地时间8月26日-8月30日在美国加利福尼亚州洛杉矶召开。来自学术界和工业界的参会者们汇聚一堂,共襄盛会,探...

    分布式数据库TDSQL
  • Linux系统--Linux进程与作业管

    Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令:vmstat,dstat,pmap,glances,kill

    py3study
  • Movement Disorders脑电格兰杰因果分析:运动皮质在帕金森病复发性震颤中的作用

    帕金森患者在手臂伸展时可能会出现不同程度的复发性震颤。来自罗马大学的Alfredo Berardelli等人在Movement Disorders发文,旨在探讨...

    用户1279583
  • 基于空闲资源的弹性计算实践

    当前整个行业大概6%~12%的CPU平均利用率,有较大的提升空间,怎么去提升利用效率,减少对能源的浪费,欢迎大家一起探讨。

    腾讯架构师
  • 【犀牛鸟·视野】这些论文为何脱颖而出?腾讯TDSQL带你走进VLDB 2019

    VLDB 2019(Very Large Data Bases)于2019.8.26-2019.8.30在洛杉矶召开,腾讯TDSQL分布式数据库团队带来现场报...

    腾讯高校合作
  • 用弱引用堵住内存泄漏全局 Map 造成的内存泄漏找出内存泄漏HPROF 输出,显示 Map.Entry 对象的分配点弱引用WeakReference.get() 的一种可能实现用 WeakHashMa

    公众号-JavaEdge

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券