最近幾年，大數據是一個相當熱門的概念。在和AI等新潮技術結合后，它更是時常出現在各路互聯網廠商的營銷文案中。借助它，科技企業(yè)為我們描繪出一副技術改變世界、每位用戶的個性化需求被無微不至滿足地滿足的美好世界。

然而，科技發(fā)展史告訴我們，技術通常都有兩面性，在給人們帶來福祉的同時，也可能會在某些方面產生負面效果。大數據也好，AI也罷，同樣不能擺脫這個規(guī)律。而且，它們的負面作用，已經在影響我們的日常生活了。

給棋牌游戲玩家推送借貸廣告

實際下，寫這篇文章的契機，源于小雷最近的一次游戲體驗。我們都知道，棋牌類游戲一直擁有不少的擁躉。而且，這類游戲開發(fā)難度小、性能要求低，還天然擁有大量潛在用戶。小雷當時打了幾把斗地主，幾輪刺激的加倍、搶地主，一把梭哈后，平臺贈送的金幣很快見底。

對于想要獲取更多金幣的玩家，平臺貼心地提供了兩種方式。一種是直接氪金，購買金幣，適合財大氣粗或者輸紅了眼的玩家。另外一種也是熟悉的互聯網模式——看廣告換金幣，這當然也無可厚非。只是，小雷仔細看了幾輪廣告后，驚訝地發(fā)現，大部分廣告都是借貸類型的。廣告的形式很多樣，但主旨都是一個：借錢很容易、借錢好處多，快來找我借錢。

說實話，如果平時看到借貸類廣告，小雷不會感到奇怪。但如果在某個場景里總是精準推送借貸這一類廣告，好巧不巧，這還是個棋牌游戲平臺，就很容易讓人懷疑是大數據的力量了。

對棋牌類游戲心存芥蒂，說白了還是因為它過去、現在乃至未來都是賭博這一違法活動的溫床。其實，進入互聯網時代，市面上不少來路不明的棋牌游戲，實質上都是網絡賭博的載體。它們中偽裝成金幣的籌碼，實際上是和真實貨幣形成隱射、可以相互轉換的。

對于正規(guī)的棋牌類游戲平臺，沒有必要將它和賭博等同起來。只是，當它和精準的借貸廣告連接起來時，所產生的“概率疊加”的現象，就難免讓人浮想聯翩。游戲平臺和廣告商至少有一方認為棋牌游戲玩家和借貸用戶是高度重合的。

大數據不作惡?有點難

以上起到的大數據力量的案例，還是比較隱蔽，可能不是那么有說服力。但我們還能找到更多用戶被大數據侵擾的痕跡，比如說大數據殺熟、算法沉迷、推薦信息繭房等。

大數據殺熟

大數據殺熟，大家應該不陌生了。早前有關部門出臺了法律法規(guī)明文禁止互聯網平臺的殺熟行為，而各大互聯網巨頭也都承諾不會利用大數據進行殺熟。但遺憾的是，時至今日，大數據殺熟明面上可能消失了，但隱形的殺熟現象仍然非常普遍。

以小雷個人的經歷來看，目前主要殺熟的方式是優(yōu)惠券。一般來說，不同用戶看到的商品價格是一致的，但能否能領取到優(yōu)惠券、能領到多大金額的優(yōu)惠券等，不同人的情況可能天差地別，最終為商品付費的價格也是不一樣的。很顯然，這也是一種大數據殺熟的方式。

比如外賣平臺，小雷身邊很多朋友都是同時用幾個外賣賬號，哪個號優(yōu)惠券金額大用哪個、哪個號會員續(xù)費便宜用哪個。

時間殺手

移動互聯網帶來了爆炸式的信息增長，互聯網企業(yè)的重要工作之一就是把用戶留在平臺上。而互聯網內容公司則需要用各種手段來讓用戶不斷停留在內容上。

以現在很多的短視頻平臺來說，時長較短的視頻沒有進度條功能，時長稍長的視頻的進度條顏色很淺。有的短視頻平臺，甚至取消了長視頻App中常見的滑動調節(jié)音量、亮度快捷手勢操作，上下滑動直接變成了切換到下一個視頻。總之，這么多騷操作，就是為了讓用戶在視頻平臺上消磨、投入更多的時間。

信息繭房

移動互聯網時代，不少人會感覺到算法推薦的內容越來越匹配自己的喜好。但長遠來看，這并不是好事。它本質上是利用大數據識別出目標人群，然后根據年齡、性格、價值觀等多種因素進行更加細化的分類，從而推送高匹配內容。久而久之，用戶難以獲取到全面的信息，以至于困在信息繭房中而不自知。

互聯網出現和發(fā)展之初，很多人對它大加贊賞，認為互聯網消除了物理空間的隔閡，讓信息流動速度得到指數級的提升，進一步消滅信息差，從而消滅信息繭房。但現在來看，在商業(yè)利益的驅使下，互聯網技術同樣可以走向加厚信息繭房的方向。

隱私泄露

大數據的基礎是海量的數據收集，這個過程中不可避免地要收集大量的個人用戶信息。但如果這些數據保存或利用不當，產生的后果將是災難性的。近幾年，用戶信息泄露事件層出不窮，比如劍橋分析公司通過Facebook竊取了8700萬用戶的私人信息，Google+平臺存在的漏洞導致近5000多萬個用戶的信息面臨泄露風險，國內一家大型酒店集團5億條個人信息被放在暗網上售賣……

“在互聯網上，沒人知道你是一條狗”，這曾是遠古互聯網時代的一句名言。但說這句話的人，估計怎么也想不到未來的互聯網時代，沒有任何人的信息數據是安全的。

抵抗大數據作惡，用戶能做的不多

大數據本質上只是一種技術，至于發(fā)揮正面還是負面效果，終究還是得看怎么用。而大數據作惡，大部分情況下都是商業(yè)利益考量戰(zhàn)勝了用戶權益保障。理論上說，用戶擁有選擇商家和服務方的權利。

但現實中，隨著互聯網服務的聚合乃至壟斷，我們的衣食住行、工作生活等方面和互聯網的連接，都掌握在少數互聯網巨頭手中。用戶的選擇權并不存在，用腳投票也就無從談起。

中學階段的經濟常識就告訴我們，市場調節(jié)失靈時，就需要宏觀干預。對付貪婪的巨頭，最有效的手段是監(jiān)管，讓作惡的成本超過作惡的收益。Facebook的劍橋事件，最終以Facebook認罰50億美元和解暫告一段落;谷歌為Google+相關訴訟支付了數千萬，因cookie不當利用被開出1億歐的罰款。

實際上，國內監(jiān)管部門相應的手段也在不斷增強。去年年底，《中華人民共和國個人信息保護法》正式施行;今年年初，《互聯網信息服務算法推薦管理規(guī)定》公布，明確禁止殺熟、算法歧視等現象。從去年到現在，國內多個部門進入數家企業(yè)進行安全檢查，調查其涉及的個人信息安全問題。

當達摩克利斯之劍持續(xù)懸在頭頂時，相信大數據作惡會被有效遏制。

關鍵詞： 大數據殺熟大數據不作惡 大數據殺熟 大數據不作惡 大數據作惡