最近，部分消費者反向“馴化”算法的話題引發了公眾的廣泛關注。具體操作是，消費者通過刻意改變瀏覽習慣、減少在特定平臺的停留時間、多個賬號切換登錄、在評論區反復“哭窮”等方法來營造不同的消費畫像，以此來模糊算法對自己消費習慣的精準判斷，從而防止被大數據“殺熟”。
的確，隨著互聯網商業的迅猛發展和數據挖掘技術的深度應用，在線上消費領域，大數據“殺熟”已經成為不容忽視的問題。很多網友都有過類似經歷：在網購平臺多次瀏覽同一商品后會自動漲價、老用戶訂外賣的折扣明顯比新用戶少、不同手機型號的用戶被收取的會員費也不一樣等。這些被算法操縱的“殺熟”亂象充斥在網購、外賣、線上旅游、視頻網站等各個線上消費場景中，不僅讓很多消費者在無形之中遭受經濟損失，也嚴重破壞了市場的誠信原則與公平公正。
一直以來，平臺以商業機密為由拒絕公開算法的運行規則和邏輯，這種不透明的“黑箱”操作也助長了大數據“殺熟”、差異化定價等亂象的蔓延。此次部分消費者用反向“馴化”算法的方法來應對這些亂象，被網友戲稱是用“魔法”打敗“魔法”。且不說這種做法對隱蔽復雜的算法是不是真的有效果，至少向外界與平臺傳遞出一個強烈信號，那就是消費者已經不愿再默默忍受算法的“黑箱”操作與“殺熟”策略，同時也反映出廣大消費者對公平透明線上消費環境的渴望與期待。
當然，消費者這種“反馴”算法的做法，畢竟是一種自發的、分散式的嘗試，產生的影響有限，也很難從根本上改變平臺的算法規則。況且，即使暫時“破解”了算法，平臺背后的算法團隊也會憑借專業技術及時堵上漏洞。因此，要遏制大數據“殺熟”之風的蔓延，更重要的還是監管部門的積極介入，制定嚴格且細致的算法監管政策法規，采取全面排查與重點整治相結合的有力舉措。
當前，包括中央網信辦在內的多個部門正在全國范圍內開展“清朗·網絡平臺算法典型問題治理”專項行動，嚴禁利用算法實施大數據“殺熟”就是行動的任務之一。根據任務部署，不僅明令禁止平臺對相同商品進行差異化定價，也對平臺促銷優惠活動的透明性提出明確規定。隨著專項行動的開展，相信距離打開平臺算法的“黑箱”又近一步，同時也會推動各平臺不斷強化自律自治，重新審視算法策略、優化算法機制，進而還給廣大消費者特別是“老用戶”一個更加公平透明的線上消費環境，促進整個消費市場在算法與數字的賦能下繁榮發展。（海報新聞評論員 朱延魯）
免責聲明：以上內容為本網站轉自其它媒體，相關信息僅為傳遞更多信息之目的，不代表本網觀點，亦不代表本網站贊同其觀點或證實其內容的真實性。如稿件版權單位或個人不想在本網發布，可與本網聯系，本網視情況可立即將其撤除。
