用户数据泄露、大数据“杀熟”,科技公司数据应用正在“失控”?| 本周热点观察

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用户数据泄露、大数据“杀熟”,科技公司数据应用正在“失控”?| 本周热点观察

大数据无疑给人们的生活带来了巨大的便利,但是硬币的另一面确是用户数据滥用带来的“失控”。

如果打开你的炒股软件,你一定会有一种错觉:全球的科技巨头们最近风水不调。

大洋彼岸的Facebook正在面临最严重的指控:5000 万用户数据被剑桥分析(Cambridge Analytica)利用,并建立起模型来在政治竞选中向潜在投票者定向说服。有风投家直接送给Facebook一首《凉凉》:“Facebook陷入泥潭,股票一年内难有起色。”

大洋这边的百度,因为李彦宏的一句“中国人对隐私不那么敏感”被媒体大肆宣传,深陷类似的舆论风波。另外,滴滴“大数据杀熟”的传闻也给最近热闹的互联网圈添了一把火——用滴滴打车,同样的路线,价格却不一样。亚马逊、携程以及各种视频网站也纷纷跟着躺枪。

这一系列围绕“大数据”出现的负面消息,让人们不禁想到:大数据无疑给人们的生活带来了巨大的便利,但是硬币的另一面确是用户数据滥用带来的“失控”。

一、科技公司大数据“失控”的那些事

1、扎克伯格的至暗时刻

扎克伯格正面临自Facebook创办以来的最大危机(“腾讯深网” 纪振宇)

一场涉及5000万名以上用户个人信息数据泄漏的事件,背后还牵扯到更为吊诡的政治密谋,2016年美国总统大选、英国“退欧“事件,或许都因这些大量数据的泄漏而改变了最终的发展轨迹。

事件的发酵绝非偶然,作为一家坐拥20亿用户的社交平台,Facebook正如扎克伯格在今年年初所描述的那样,站在了“十字路口“上。

此次事件的发生,将促使Facebook尽快弥补处理用户数据方面所出现的明显漏洞,而弥补这些漏洞,却将不可避免地动摇Facebook目前整个模式的根基:获取用户数据,分析并精准投放,并将这些数据开放给第三方。

在这一过程中,Facebook由于涉嫌没能保护好用户数据隐私而饱受批评,但应对外界批评和质疑时,Facebook方面却选择了去争辩这到底是Facebook自身的失误还是Cambridge Analytica这家公司居心叵测,而回避了自身存在用户数据保护存在漏洞等问题。

2010 年的那场 F8 大会,是 Facebook 数据泄露的根源(Ben Thompson,译者 chiming)

Facebook于2010年推出了所谓的“Open Graph” ;首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)率领 Facebook 召开了 F8开发者大会:

我们认为,今天我们要向大家展示的将是我们为web所做的最具变革性的事情。今天我们将讨论几个关键主题。第一个是我们共同构建的Open Graph。如今,web主要作为页面之间的一系列非结构化链接存在,这是一个强大的模型,但它实际上只是一个开始。Open Graph将人置于网络的中心。这意味着web可以成为一组个人和语义上有意义的人与物之间的联系。我是你的朋友。我要参加这个活动。我喜欢这个乐队。这些连接不仅仅发生在Facebook上,它们还发生在网络上。今天,通过Open Graph,我们将把所有这些联系在一起。

接下来,Facebook推出了Graph API,这是Facebook推动数据交换的手段,正如你在旧Facebook开发者页面上看到的,Facebook愿意放弃一切:

用户数据泄露、大数据“杀熟”,科技公司数据应用正在“失控”?| 本周热点观察

Facebook的开发者页面上显示给予第三方应用程序的所有数据。

此外,请注意,用户也可以泄露他们朋友的所有信息;这正是参与剑桥分析事件所涉及到的,研究人员利用27万名调查对象,访问了5000万Facebook用户的数据。

五年后,Facebook终于关闭了好友共享功能。当然,这显然是因为它在数字广告领域已经处于领先地位了

2、对用户隐私熟视无睹,到底是李彦宏的错话还是真心话?(艾伯特 陈大志)

对于李彦宏“中国人愿意用隐私换便利”的说法,央视新闻发表了《谁说“中国人愿意用隐私换便利”》一文。文中提到“人们最害怕的,不是李彦宏往枪口上撞说了错话,而或许是他说了真心话,是科技巨头对用户核心利益的熟视无睹,成为一种脱口而出。”

央视评论认为,国内用户的“为效率放弃隐私”,更多情况下是无奈接受,是‘被同意’和‘被授权’。而用户不断让渡隐私权的原因,除了“离不开”,也基于这样一种想法:“大公司至少比小公司靠谱,他们能够守护隐私”。

文章提到,用户的信任绝不应该被辜负,焦虑应该被更妥善地回应。在数字规则远远落后于数字生活的情况下,除了需要监管部门尽快拿出完善大数据使用的规则以及强化隐私保护的互联网法则,也需要科技公司更有良知和担当,明白用户数据使用的边界。

关于这一点,“Facebook看起来似乎是懂了,百度也必须得懂”。

值得一提的是,创新工场创始人李开复在分析人工智能发展时也表达过类似的观点。他认为,中国在人工智能感知方面(包括语音识别图像识别等)会比美国获得更多的数据,因为中国用户更容易接受用个人隐私来交换更好的用户体验,而美国用户则不太接受。

3、iPhone 用户打车比 Android 用户贵,真的是因为苹果收了手续费吗?(作者 少数派)

近日一位微博用户对同一服务在 iPhone 和 Android 上的价格歧视提出了质疑,进而引发一轮对 Apple 收入分成的讨论。每天都在消费数字应用与服务的你,是不是也没有弄明白为应用付费的钱,最终都流向了哪里。

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一条引发争议的微博

这条微博争论的关键,本质上是博主混淆了App Store 支付和第三方支付,误以为滴滴打车的费用是通过 Apple 收取从而要进行分成,并猜想滴滴打车将这部分费用转嫁到消费者身上导致打车费用过高。实际上滴滴打车的费用由第三方支付进行,Apple 也明确第三方支付不属于应用内购买,因此不会收入分成。至于为何同事的打车费用比自己的要高,可能另有原因。

我们平时在电商、打车等平台消费时,可能会遇到自己的费用比以前高或者比其他人的高,这也不排除「大数据杀熟」的可能。

「大数据杀熟」十几年前就有人试过,为什么又在国内火了起来?(作者 少数派)

正所谓大阳底下没有新鲜事,其实,互联网公司试图对用户差别定价的行径,早在大数据之前就出现了。而商业公司试图对消费者差异定价的行径,早在互联网出现之前,就广泛地存在着。

同样的服务和产品,用不同的价格卖给不同的用户,在经济学上这叫做「价格歧视」。本质上,它迎合了商业公司的最终目标:利润的最大化。

价格歧视在生活中无处不在,互联网使得完全的价格歧视成为了可能。

消费者愤怒的原因,最首当其冲的,就是忠诚用户被背叛的感觉。

二、互联网对用户大数据应用的边界在哪?

除了最近集中爆发的科技巨头对用户数据保护的漠视、互联网公司利用大数据“杀熟”,关于大数据滥用的报道一直没有中断过:

智能硬件爆炸式增长,我们的隐私还能往哪藏?(Recode 的执行主编 Ed Lee)

360水滴直播事件背后:数据黑金时代商业与隐私的冲撞仅是个开端(作者 艾伯特孙然)

WiFi万能钥匙回应央视报道:密码查看功能是其他方企业提供(来源 腾讯科技)

Facebook 和谷歌究竟拿了你的哪些数据?(作者 Dylan Curran)

……

面对越来越“失控”的大数据滥用,除了亟待完善的法律法规,互联网企业主动探索对用户数据应用的边界也许是更重要的层面。

欢迎来到无隐私时代,你正以100元被出卖(作者:艾伯特 孙然、张雨忻,编辑 杨轩)

企业对隐私数据的贪婪和越界获取,终归引发了政府的关注。是6月1日新出台的《网络安全法》,首批打击目标就是黑客、数据交易公司,互联网公司“内鬼”。

根据最高法、最高检的司法解释,“非法获取、出售或者提供行踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息50条以上”,即属情节严重,可入刑。

整肃开始了。

业内人士对艾伯特称,《网络安全法》落地前后,大量互联网公司的法务部门在紧急重新修订用户协议。

《网络安全法》,要求“网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息”。其第四十一条,要求网络运营者“公开收集、使用规则,明示收集、使用信息的目的、方式和范围,并经被收集者同意。”

但“明示”二字,并不那么容易做到。

如何看待大数据“杀熟”与“歧视”(作者 方军)

差别定价的边界:这个隐含但被普遍接受的边界是,商家不能针对某个具体的个人歧视性提价。

形象地说,一个不受欢迎的客人达到餐厅门口时,老板可以直接或委婉地拒绝他进入,但不可说,对你这个人我们的价格提升一倍。但反过来是可行的,好客的老板可以给客人打折,又或者在欧美餐厅,顾客如果觉得服务好可以给服务员大笔的小费。

当这种差别定价转移到互联网上之后,事情就变得复杂起来,简单地说就是,互联网公司有了个性化对待每个人的能力。

互联网上的服务交易平台如果想“作恶”就会隐蔽很多、成本也低很多,且几乎毫无约束。以打车为例,每一次打车都是独特的,消费者无法判断是否被歧视定价。

让事情更糟的是,在这种场景中,可能作恶的是平台。如果它心怀恶意,它可以盘剥消费者和服务提供者司机两方,而让自身获得收益。

此时,纯从市场角度来讲,对平台的唯一约束就是一个长期约束,它如果作恶被发现,可能损失非常巨大——小则声誉受到影响,大则平台的交易生态崩塌。

之前在研究互联网平台时,我们提出平台的十大启示其中一条是,“互联网基础性平台具有很强的社会性与公共性。基础性平台往往承担多重角色,平台越大,对平台的中立性、公平性、道德性要求越高。”但这仅是一个理想的愿望。

就以上我们讨论的场景看,如何形成一个平衡的、有制约、多方受益的生态,路还很远。大数据”杀熟“把歧视性提价展示在所有人面前,告诉我们这是一个有待解决的问题。

(编辑:某乔)

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