|又一行被央视曝光!关乎老百姓的“钱袋子”,国家已明令禁止

大数据是一把双刃剑 , 它虽然极大的方便了我们的生活 , 但同时也对我们产生了不小的危害 , 这个危害就是大数据杀熟 。
所谓的“大数据杀熟”就是指网络上同样的商品或服务 , 老顾客看到的价格却比新顾客要贵得多 。 原来的“杀熟”只是出现在传统零售商当中 , 没想到现在却成为了网络流行语 , 广泛地“应用”在旅游、电商等平台上 。

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“大数据杀熟”屡见不止
就在今年3月 , 有网友爆料 , 他在某电商平台买一款豆奶时 , 发现高级会员的价格比普通会员还要高 , 高级会员显示这款奶粉价格为73.3元 , 而普通会员的价格则是62.8元 。
而今年8月份 , 某外卖APP也出现了“大数据杀熟”的情况 。 有媒体报道 , 该外卖APP上线了用户补贴活动 , 但是不同的用户在同一时间、同一商家所领取的“补贴”却并不相同 。 有一些新用户最高拿到了14元的补贴 , 而有的老客户却只得到了2元的补贴 。
生活中像这样的的例子还有很多 , 相信很多朋友都对“大数据杀熟”有所耳闻 。 其实撕开“大数据杀熟”的皮囊 , 它不过就是“宰客”的网络版 。 而且不得不说的是 , “大数据杀熟”这种行为比现实中的宰客更有危害性 。

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根据《中国互联网络发展统计报告》 , 截至2020年6月 , 国内网民规模已经达到了9.4亿 , 我国网络购物用户规模达7.49亿 , 而我国网络支付用户规模则达到了8.05亿 , 每位网民平均用手机付款21万元 。
可见 , 在互联网如此普及的今天 , 有非常多的国人已经过上了网购的生活 , 而我们在其中的消费也是不菲 。 在这种情况下 , 若“大数据杀熟”现象一直存在 , 那么就意味着全中国上亿网友的钱包 , 都随时面临着被“宰”的威胁 。

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虽然目前还没有关于“大数据杀熟”每年能“坑”网民多少钱的切实数据 , 但从目前的网络用户规模来看 , 我们每年因“大数据杀熟”而造成的损失一定不是个小数目 。 所以说 , “大数据杀熟”的危害很大 , 是一件不可小视的社会问题 。
大数据杀熟为何如此“猖獗”?
值得一提的是 , 2020年9月15日 , 央视频道特地报道了国内目前存在的大数据杀熟现象 。 而且报道中指出 , 只要网络上有个性化推荐 , 就存在着一般意义上的“杀熟”的可能性 。 这意味着 , 现在手机上很多的app软件都可以非常轻松地完成“杀熟”操作 , 这也许正是“大数据杀熟”为何如此猖獗的原因 。

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不过除了“操作”简单之外 , 老板们喜欢“大数据杀熟”还有另外两方面的原因 。
一方面 , 大数据杀熟能达到利益最大化 。 商人的眼里只有利益 , 这一点毋庸置疑 , 而“大数据杀熟”正是老板们增加营业额的利器 。 因为它不仅能够让商品以平时更高的价格卖出 , 而且还能使不知情的用户以为自己捡了大便宜 , 最终造成商品的重复性消费 。
另一方面 , 大数据杀熟不易被发现 。 人们通常在网上购物时 , 很少有人会用不同设备查看同一物品的价格 。 因为大多数人只有一部手机或一台电脑 , 并且平台账号也只有一个 。 所以在这种情况下 , 就算你被“杀熟”了 , 也不会被轻易察觉 。 因为商品的价格信息对你来说几乎是封闭的 , 而不是“公开”的 。分页标题

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所以在上述原因的影响下 , 近几年来“大数据杀熟”现象频发 , 使得网友们防不胜防 , 受到了不小的损害 。 不过 , 现如今“大数据杀熟”的好日子也已经到头了 。
文旅部出手 , 痛击“大数据杀熟”
2020年8月31日 , 文化和旅游部发布了《在线旅游经营服务管理暂行规定》 , 并于10月1日起施行 。 规定中指出 , 在线旅游经营者不得滥用大数据等技术手段来设置不公平交易条件 , 侵犯旅游者合法权益 。 也就是说 , “大数据杀熟行为”目前已经被国家明令禁止 。
虽然此规定只包括了在线旅游经营者 , 但相信这对其他类型的平台也会有不小的震慑 , 从而使得他们能有所收敛 。

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况且“大数据杀熟”其实隐含着价格欺诈行为 , 根据《禁止价格欺诈行为的规定》中第三条 , “价格欺诈行为是指经营者利用虚假的或者使人误解的标价形式或者价格手段 , 欺骗、诱导消费者或者其他经营者与其进行交易的行为” 。 所以如果大家遇到了价格欺诈 , 可以拿起法律的武器来保护自己 。
总的来说 , 大数据虽然能够为用户提供更加精准、个性化的服务 , 但是“大数据杀熟”现象的出现 , 也为广大网友们的钱包带来了威胁 。 不过随着《在线旅游经营服务管理暂行规定》的出台 , 相信未来“大数据杀熟”现象将会大幅度较少 。

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【|又一行被央视曝光!关乎老百姓的“钱袋子”,国家已明令禁止】然而我们还不能掉以轻心 , 因为“双十一”就要来临 , 又到了网友们疯狂购物的时间 。 希望大家在购买商品时 , 要多加留意商品的价格 , 养成“反杀熟”的习惯 , 将“大数据杀熟”现象彻底杜绝 。