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7月21日,滴滴事件处罚结果出来,被罚80.26亿元。
滴滴违法的事实更惊人,“它”违法处理个人信息达647.09亿条,数量巨大,其中包括人脸识别信息、精准位置信息、身份证号等多类敏感个人信息。
这个它是谁?是平台是算法是代码逻辑是机器学习。
2019年,一个小小的数据创业公司巧达科技,仅靠写些爬虫程序、收买些企业账户,就从中国的招聘网站,空手套白狼收割2.2亿自然人的简历。是当时全国近1/4的劳动力人口简历信息。
别看海量数据,但门槛很低啊,只是几行代码的事。
从处罚结果来看,滴滴涉及违法的细节惊人。
一是违法收集用户手机相册中的截图信息1196.39万条;
二是过度收集用户剪切板信息、应用列表信息83.23亿条;
三是过度收集乘客人脸识别信息1.07亿条、年龄段信息5350.92万条、职业信息1633.56万条、亲情关系信息138.29万条、“家”和“公司”打车地址信息1.53亿条;
四是过度收集乘客评价代驾服务时、App后台运行时、手机连接桔视记录仪设备时的精准位置(经纬度)信息1.67亿条;
五是过度收集司机学历信息14.29万条,以明文形式存储司机身份证号信息5780.26万条;
六是在未明确告知乘客情况下分析乘客出行意图信息539.76亿条、常驻城市信息15.38亿条、异地商务/异地旅游信息3.04亿条;
七是在乘客使用顺风车服务时频繁索取无关的“电话权限”;
八是未准确、清晰说明用户设备信息等19项个人信息处理目的。
互联网时代以来,用户信息,浏览数据在网站和App平台上成指数级增长,用户浏览、存留时间、加入购物车等等数据,成为平台竞相挖掘的“石油”。
在2013年之后大数据概念崛起以来,大数据的初始产权是默认交给了平台方如美团、阿里巴巴、滴滴,在无确权时代,这又产生了大数据的所谓“窗口红利期”。但在2017之后《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》相继出台,这时如仍不合规,就出现了网信办负责人批评滴滴事件所说的“滴滴公司相关违法行为最早开始于2015年6月,持续至今,时间长达7年”。
他们拿这些数据干嘛了呢?滴滴具体干了什么我们或许不好判断,但从互联网行业常见的套路来看,不难推测。
互联网平台的数据,通常在电脑算法中分析、识别、分组、营销,再区别定价,实现平台利益最大化。平台对不同的用户实行灵活的价格策略,给了平台应对行情、吸引用户的十足的优势。让平台在用户营销、迎合市场上甩出传统行业几条街。
有了海量数据后,营销对平台来说,成了第一要务。用大白话说,就是怎么让用户掏出更多的钱来。这也是电商不让自己在各平台之间营销竞赛中败下阵来的办法,实时的、具有竞争力的价格调整十分重要。
这和技术垄断的路径是一样的。
同时期,国内电商平台崛起,价格优化策略和Boomerang大约一致,手法就是在最受欢迎的产品上狠狠地打折,和对手竞争,而在需求量不高的产品上,定价正常或高于其竞争对手来获取利润。
电子商务崛起后,卖家市场的托拉斯垄断组织不大可能再出现,因为极高的线上信息流动、价格竞争和市场透明度,降低了市场门槛,让竞争进一步激烈。
这却带来了另一个问题,即卖家力量越来越消弱。
因为电商充分的竞争,让商品价格越来越接近边际成本,只有规模效应才能挣钱,这时,基于数据的营销竞争变得极其重要。
但现在,营销竞争的主角不再是卖家,而是平台。
在滴滴这类打车平台中,卖家角色由电商平台的商家变成了司机。
另一个局面出现了。之前深受托拉斯垄断之苦的商家们,被电商的崛起所拯救,没过多久,接着又开始被平台所把持的数据垄断所压迫。这正如之前被出租车公司所捆绑的司机,没多久又被网约车平台所压迫。
当然,有人觉得网约车司机赚得比出租车司机高多了。但这种赚仍是在被压榨剩余价值之后的事。
包括乘客的支出,也是数据与算法共谋的结果。
它的要点在于,算法程序会在定价策略的不断迭代升级中实现利益最大化。
高级的算法共谋,从消费者行为数据追踪开始,先进行用户管理、分组,识别用户需求,再用种种手段诱导用户步入陷阱,这些手段包括降低市场透明度、抬高用户搜索成本等等。
在滴滴事件中,我们看到它过度收集用户手机相册中的截图信息、用户剪切板信息、应用列表信息、乘客人脸识别信息、年龄段信息、职业信息、亲情关系信息、“家”和“公司”打车地址信息……
这些信息数据收集用来做什么?处罚后网信办发言人说,滴滴未明确告知乘客情况下“分析乘客出行意图”。
这些步骤与手段,都是用户完全无知觉的状态下完成的。
作为一个陷阱,它能让用户不知,不痛,无法察觉。
所有大数据算法定价和共谋定价,衍生出一种东西,就是“价格陷阱”。
今天我们在互联网上买的任何一家商品或服务,都是算法定价、平台和商家共谋的结果,也就是价格歧视的结果,这种结果有让利,也有剥削,但最终获利的是平台。
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