近日，北京市消費者協會發布大數據「殺熟」調查報告。2022-2027年中國大數據行業供需分析及發展前景研究報告顯示，超七成受訪者認為仍然存在大數據「殺熟」現象，部分平台存在新、老用戶同時購買同一商品不同價現象。價格不一致主要體現為新、老用戶享受打折優惠額度不同，或者享受打折優惠種類不同，導致最終實際成交價格不同。
本次網際網路消費大數據「殺熟」問題調查主要包括問卷調查和體驗調查兩部分。體驗調查對淘寶、京東、拼多多、蘇寧易購、唯品會、攜程旅行、去哪兒旅行、同程旅行、飛豬旅行、美團(旅遊)、美團單車、哈囉、滴滴青桔、盒馬、叮咚買菜、多點、美團外賣、餓了麼等18個消費者常用的網絡平台進行了消費體驗。
調查結果顯示，超七成受訪者認為仍然存在大數據「殺熟」現象，超六成受訪者表示有過被大數據「殺熟」的經歷。
其中，54.89%的受訪者表示在網絡購物過程中遭遇過大數據「殺熟」，50.04%的受訪者表示在在線旅遊消費中遭遇過大數據「殺熟」，41.94%的受訪者表示在外賣消費中遭遇過大數據「殺熟」。此外，還有部分受訪者表示在打車類、票務類、視頻類消費過程中遭遇過大數據「殺熟」問題。
調查結果顯示，61.21%的受訪者認為，大數據「殺熟」主要體現為不同用戶享有不同的打折或優惠;45.76%的受訪者認為，主要體現為多次瀏覽後價格自動上漲;36.92%的受訪者認為，主要體現為同一時間不同用戶價格不同;26.69%的受訪者認為，主要體現為只提供符合用戶特點的商品或服務。
此外，針對消費者同時在一個平台消費，有人有消費券而有人卻沒有的現象，83.95%的受訪者認為發放打折券或優惠券的結果不公平，76.07%的受訪者認為發放打折券或優惠券規則不透明。
由此可以看出，大多數受訪者認為大數據「殺熟」主要體現為不同用戶享有不同的打折或優惠，目前發放打折或優惠券的結果不公平、規則不透明，均與大數據「殺熟」有關。
調查結果還顯示，超七成的受訪者認為企業大數據「殺熟」是為了謀取更多經濟利益;不到兩成的受訪者認為企業利用大數據差別推送是為用戶推薦合適的商品或服務;極少數受訪者認為企業利用大數據差別推送是為用戶節省選擇的時間成本。
調查結果顯示，86.12%的受訪者認為大數據「殺熟」會損害消費者的合法權益;76.20%的受訪者認為大數據「殺熟」會影響行業信譽;62.82%的受訪者認為大數據「殺熟」會降低用戶忠誠度;只有17.97%的受訪者認為會提升用戶消費體驗。
調查結果表明，遭遇大數據「殺熟」問題後，有近半(47.68%)受訪者選擇自認倒霉，只有個別(4.95%)受訪者選擇通過司法途徑維權。這說明大部分受訪者能夠認識到大數據「殺熟」行為侵犯了消費者合法權益，但由於舉證難、維權成本高等原因，選擇依法維權的人並不多。
對此，超八成受訪者認為應該健全法律法規，對大數據「殺熟」問題進行具體規定;超六成受訪者認為應該加大處罰力度，提高企業違法成本;超五成受訪者認為應該加強監管，通過先進技術手段創新監管方式方法;還有超三成受訪者認為應該加強社會監督和企業自律。
大數據監管是監管提質增效最為重要途徑之一。我國監管局深耕「大數據+監管」模式，促使監管向縱深推進，為進一步提升教育資金效能保駕護航。建立跨部門數據共享機制，豐富監管資料庫。主動打破數據壁壘，收集貴州教育、社保、民政、脫貧人口等數據，構建起覆蓋廣泛的民生資金監管資料庫，努力促進不同主管部門間的信息互通，有效發揮數據聚合效應。
建立大數據監管工作法，挖掘數據富礦。監管資料庫獨立運行，與網際網路、業務專網等物理隔離，建立「數據收集、數據清洗、分析比對、疑點整理、各地核實、意見反饋、結果確定」的大數據監管七步法，分析學生、教師、學校數據年度間變化合理性，在海量數據中精準識別風險，打開監管新思路。
推進規範管理降低風險，提升監管效能。推動省級主管部門組織各地各校對學生信息核對、更正，對1.7萬條數據進行了更新，有效提升數據準確性，推動省級主管部門學生資助申請與受助發放範圍之間的一致性持續提升，防止脫貧人群和低收入群體子女因教育支出返貧或致貧。
政策完善大數據平台標準化管理建設，2022年我國政策著力優化監管協同機制。大數據+監管模式的高效運用，取得了良好的效果。一是困難學生補助發放更加精準。我國監管局全面收集民政低保數據、建檔立卡脫貧人口數據，與義務教育學生學籍數據對比分析，向省級主管部門提出動態調整確定補助對象發放的意見建議，提高學生資助申請與受助發放範圍一致性，做好睏難學生資質認定，提升經濟困難家庭的學生生活補助發放精準度。二是保障了數據的及時性和準確性。我國監管局嚴守數據安全底線，深化集成和應用，促進數據有序流轉，推動實現學籍系統證件信息、身份標識等數據的及時更新和實時同步，切實避免一段時期以來數據錄入不規範、數據傳輸實效性不強等管理脫節問題，全省570餘萬義務教育學生數據信息的唯一性、一致性、準確性得到有效提升。
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