个性化定价|算法歧视：个性化定价背后的价值考量( 三 )

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其实，这些玩法在美国传统销售行业早已践行几十年，而网络经济里，电商元老Amazon堪当始作俑者。早在 2000 年，Amazon就小范围玩起了价格歧视的骚操作：
同样的 DVD 碟片，如果你是新用户，价格是 22 美元，而如果你是一名被认为有购买意愿的老用户，价格就会动态调整到 26 美元。结果这一测验在震耳欲聋的骂声中下线了。
然而，骂声和投诉就能难倒卖家吗？这儿，还有一个暗黑系的办法。
2. 每次只有你和屏幕页面上同样一台Mac，买家A看到卖10000，B看到卖8000，当然是不合适的。不过，可以换一个思路：对大家都标价11000，然后以感恩回馈的名义邀请AB抽奖，让A抽到一张1000元的优惠券，B抽到一张3000的，结果不是一样的么？

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——是不是很熟悉这个界面
看似“随机”的噱头，其实背后蕴含着算法歧视背后的另外一个技巧：精准推送。
其实，“精准推送”这个概念早在互联网广告兴起的时候就已经被提出来了，只不过广告行业的叫法是“精准投放”，即“广告主将合适的广告投放给合适的人群/受众”。
精准推送从本质上来讲，也是一种广告形式（Push或者应用内消息），实践中，常将”精准推送“与”个性化推荐“进行区分，这里为便于讨论，归为一种类型，即“把合适的内容推送给合适的人群/受众”，这里的“内容”可以是价格，可以是优惠，也可以是UGC。
无论内容为何，精准推送的要义在于具备了一种实现买家区隔的能力。正是具备了这个能力，
每个人看到的信息都是定向投喂的，除非特意，否则买家根本无从得知，显示在这个屏幕上的价格，到底是一个标准定价，还是针对他个人的定价。

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——除非特意，优惠券只在自己的屏幕里
行文至此，你可能会感慨：产品的价格与价值差竟有如此秘而不宣的操纵技巧！
而这就是商业社会的湿暗后厨：
看起来你有了更多的选择，可以好好计算一下，殊不知网页背后的算法已经算计了你十万八千次了。
三、结语：不必讶异也不必躲藏如今的世界，早已是数字世界第一性的了。
利用用户数据提供个性化服务，是绝对无法逆转的大趋势。频上热搜的“大数据杀熟”并非互联网的新问题，原来实体商业中也不少，只是因为互联网让数据分析与应用的影响规模化，类似的事情才引起大家的额外重视。
我们既没必要“谈数色变”，也不能做埋头鸵鸟、忽视算法背后的问题。
这些问题的解决，不仅有赖于法规的约束。
11月1日，个人信息保护法正式实施，其中规定“不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇”。
还需行业加强自律，践行社会责任。
10月22日，腾讯、华为等20余家重点APP运营企业签署《深圳市APP个人信息保护自律承诺书》，向社会公开作出“不超范围采集信息，不利用大数据杀熟、不滥用人脸识别数据，不监听个人隐私”等承诺。
毕竟，解铃还须系铃人，只有在互联网场景下发展起来的隐私保护手段，才能彻底解决问题。
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【个性化定价|算法歧视：个性化定价背后的价值考量】题图来自Unsplash，基于CC0协议。