大数据下信息不对称的价格“杀熟”研究

2020-03-31 12:21李燕张聪婧
海南金融 2020年12期
关键词:杀熟演化博弈大数据

李燕 张聪婧

摘   要:大数据的兴起让数据挖掘技术实现快速发展和广泛应用,部分商家搜集并利用消费者的历史消费信息甚至是浏览记录,建立商家对消费者的消费动态“大数据”,实现同一商品或服务对不同的消费者制定不同的价格以提高利润,这种“杀熟”现象引起大众的广泛关注。本文从大数据“杀熟”展开,构建商家与消费者博弈主体的动态演化博弈模型,分析消费者与商家的动态演化策略,研究发现:消费者对商品或服务的评估价值、消费者发现自己被“杀熟”的概率及商家提价被发现带来的潜在损失等是影响消费者与商家选择策略的重要因素。商家要合理利用大数据,不要越界,自觉避免价格欺诈行为;消费者要提高法律意识,积极维权;政府相关部门要加大监管力度,维护良好消费环境。

关键词:大数据“杀熟”;演化博弈;稳定策略

DOI:10.3969/j.issn.1003-9031.2020.12.009

中图分类号:F062.6文献标识码:A           文章编号:1003-9031(2020)12-0058-08

一、引言及文献综述

大数据分析让商家对消费者的服务更具有针对性和个性化,但商家通过大数据对用户的平台使用习惯、产品的需求程度、平台忠诚程度进行分析,进而实行差别定价,在打车出行、网上购物等方面已被广泛运用,一些商家获取了更大的利润。这便是引起大众广泛关注的大数据下“杀熟”现象。

一般意义上,“大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合”。杨善林等人(2015)从管理的视角看大数据的定义和特征,对大数据中的管理问题进行研究,认为当大数据被视为一种资源时,为了有效管理和利用这种资源,它的获取、处理方法等问题必须得到应有的重视,让大数据的潜在价值得以充分挖掘,推动大数据产业健康发展。梁宇等人(2020)研究了大数据时代信息伦理问题,认为看待大数据技术的发展应更全面、更规范,使其更好地服务于社会经济的发展和人民的美好生活。

对于大数据杀熟现象的研究。朱杰(2018)认为相较于传统框架,大数据环境下价格歧视表现为主体更为宽泛、行为更为隐蔽、精准市场划分等特征。胥雅楠等(2019)从法学视角、经济学视角、管理学视角对“大数据杀熟”产生的原因进行分析,并提出从健全法律法规、鼓励市场竞争及加强部门监管方面规避该情况。孙善微(2018)对大数据“杀熟”行为及其危害的进行法律分析,认为应不断完善、细化相关规则,加快个人网络信息立法保护工作对大数据“杀熟”进行规制。洪亮等人(2016)以淘宝、京东和亚马逊为例,发现网站的推荐系统对顾客的消费行为、消费偏好进行数据处理,为差别定价提供了更精确、更强大技术支持。

对消费者和电商平台的博弈研究。梁雯和陈广强等(2017)利用演化博弈的方法,分析了电商商家与消费者之间的利益博弈行为,发现当商家实施逆向物流的成本较小及政府对电商商家的处罚力度较大时,电商商家倾向于实施逆向物流,进而消费者也会选择举报策略。余得生等人(2019)构建商家与消费者博弈主体的动态演化博弈模型,系统地分析消费者与商家的演化稳定策略,发现消费者对商品或服务的评估价值、相关部门对商家的罚款及消费者发现自己被“杀熟”的概率等是影响消费者与商家选择策略的重要因素。余敏(2019)以经典的 Akerlof 的“柠檬”问题理论模型为分析基础,在电子商务市场框架下研究商家与顾客间的信息非对称情况,发现消费者对于商品价格信息的披露最为敏感,与购买意愿的关联度最高。

綜上,对于大数据下的“杀熟”问题,许多学者已从定性和实证的角度进行了研究,但目前较少学者利用演化博弈的方法分析“大数据杀熟”关系下,消费者和商家的决策过程和演化趋势。

二、商家与消费者的消费博弈关系分析

大数据的利用是利弊并存的。网络时代,线上销售平台数量增加使得国内线上消费需求大幅度提高。同时,大数据技术的快速发展、互联网的网络集中发展以及垄断效应,帮助商家实现数据高度集中,让商家在精准营销等方面实现高效优质的服务。大数据技术下,商家恰当差别定价,合理市场区分不但帮助商家提高服务能力和收益,还可以帮助商家提升产品或服务的竞争力和市场渗透力。大数据技术的科学利用是商家长久发展的重要方向,但商家对大数据技术的利用应该存在一个合理的“界限”。线上消费会让消费者的个人信息、消费喜好、交易信息等较多隐私消费数据被商家收集和利用,不良商家为获取更大利益会进行针对性价格歧视,如同种服务老用户比新用户价格高等,此类种种区别定价行为即为大数据下的“杀熟”。虽然很多平台对此矢口否认,但“杀熟”行为确实存在。大数据下的“杀熟”成本更低,针对性更强,隐秘性更高,一定程度上促进了商家的垄断。

与传统的商业销售模式相比,商家利用互联网大数据,数据分析更加专业化、商品信息的处理更加便捷,消费者可以接触到更多商品或服务的信息,选择增多,比价更为直观,消费主动性提高。线上平台让商家与消费者之间的信息不对称问题得到一定解决。但商家与消费者之间的信息不对称问题还是存在,并且难以根除。对于商家而言,利用网络平台更改商品定价的成本更低,搜集消费者的个人消费数据更为便利,大数据技术帮助商家分析用户数据,进行用户画像,实现区别定价,进而更大程度挤占消费者剩余,获得更高的利益。大数据技术让商家在消费博弈中的优势逐渐被放大。反之,消费者操作网络平台进行消费时,产生的需求信息或消费数据被平台记录。而商品相关信息很难在消费者之间共享,因此对于消费者而言,对商品价格变动或与他人之间的价格差异很难发现。若是平台老用户,则很难知道目标商品是否被提价。价格敏感型消费者则会对价格产生怀疑,根据之前消费信息或与其他平台进行对比,提高发现自己被“杀熟”的概率;而一旦消费者发现自己被商家进行大数据“杀熟”,用户会减少在该平台进行消费。因此,在大数据技术被商家利用背景下,商家如何追求自身利润最大化时不损耗消费者利益,而消费者通过线上消费提高消费福利时不会被挤占消费者剩余,这样便出现了商家与消费者线上消费演化博弈过程。

三、商家与消费者演化博弈模型构建

(一)模型假设

3.博弈分析

由上述动态博弈过程分析发现,初始状态不同,平台商家和消费者所产生的决策不同(见图1)。当最初状态为第一象限时,(x=1,y=1)为博弈平衡点,即商家选择提价策略,此时消费者进行购买,消费者没有发现自己被“杀熟”,商家获得了更高的利润;当最初状态为第二象限开始时,(x=1,y=0)为博弈平衡点,即商家提价,此时商家提价行为下,消费者不进行购买,商家没有从提价中获得更高利润,若消费者发现被杀熟,商家还会有一定的损失;当最初状态为第三象限时,(x=0,y=1)为博弈平衡点,即商家不提价,消费者进行购买,双方都没有损失;当最初状态为第四象限时,(x=0,y=0)为博弈平衡点,即商家不提价,消费者不购买。

同时,如果相关取值范围发生变化,也会带来博弈双方在选择进化稳定策略层面的改变。

当?着M>p2-p1时,进化稳定策略为x=0,商家提价产生的净收益小于0,即商家提价策略带来的损失要大于商家通过提价赚取差价带来的额外收益,商家便不会进行提价。但这取决于消费者发现自己被“杀熟”的概率,消费者对价格的敏感程度不高,就不会发现目标商品被差别定价。从提高利润角度出发,商家在实践中更倾向于提高定价,获得高额利润。现实中消费者与商家之间的信息不对称问题是存在的,这就使得商家对消费者产品进行差别定价有利可图的。因此,消费者应提高消费意识,消费时应多平台使用,多价格比较。对于自己被杀熟的消费平台及时与商家反馈减少自己的损失,同时,减少不合理定价平台使用次数。

当?着M>p2-p1,进化稳定策略为x=1,即当对商家提价策略带来的损失要小于商家提价赚取差价带来的额外收益,提价会给商家带来较高收益,商家会进行提价。商家对平台商品恰当的个性化定价可以帮助商家提升自身的市场渗透力,提升自身对消费者的个性化服务能力。商家通过针对多层次的消费者以及他们差异化的产品需求来定价,从而增加商家的收入与利润。如将机票舱位、演出门票座区位进行差别定价等,这些差别定价方式可以扩大产品目标消费群体,提升商家的整体销量以及社会的福利总量。现实中,商家的提价不局限于此,更存在同等服务或产品不同消费者不同价格的现象,商家过度价格歧视行为会产生负面效应和信誉问题,不利于自身长久发展。

当(R-p1)>(p2-p1),进化稳定策略为y=1,商家进行差别定价,提高商品价格。但对于消费者而言,商品或服务的评估价值仍高于提价后的商品或服务的价格,消费者还是会选择购买,这似乎是一种“双赢”局面。在现实中,消费者很难接受商家不合理的定价。据艾媒调查发现,77.8%的受访网民会认为服务应用利用大数据进行差异定价的行为不能接受,40.5%的受访者表示如果被平台 “杀熟”,便不会再使用该平台进行消费或其他操作,更有部分人会告知亲友让他们避免在该平台消费;由此可见,在实际消费过程中,商家提价,消费者照旧买单不会大量存在,商家存在潜在损失。

当(R-p1)>(p2-p1),进化稳定策略为y=0,即消费者对商品或服务的评估价值要低于商家提价后的价格,所以消费者不会选择购买。商家提价的行为既会使得消费者的反感,损害商家形象,特别是老客户与商家建立起的关系,透支商家信用,导致客户流失。

四、结论与建议

(一)结论

本文以大数据“杀熟”为背景,建立商家与消费者博弈模型,以此为基础讨论商家与消费者在互联网平台上交易的博弈演化过程。研究发现:消费者发现自己被杀熟的概率、商家差别定价带来的损失以及商品价格变动幅度越大,商家进行差别定价的操作可能性越小。商家要合理利用大数据技术,不要“越界”,自觉避免价格欺诈行为。部分不良商家利用大数据“杀熟”损害消费者利益,消耗商家的信任和品牌的聲誉,商家会承担相应损失,大数据的正确应用是商家和消费者互利共赢。

(二)建议

1.大数据技术的合理利用不应该被限制。大数据作为一种资源,其本身发展和使用是中立的,数据的潜在价值应该被合理且充分的发挥。同时,我国当下提倡数字化、智能化,对大数据一味的制约,也会限制网络时代对数据利用和发展。商家对用户数据的收集和利用不应该被完全禁止,同时也不能纵容企业的恶意定价行为。首先,企业应当尊重用户的权益和隐私,消费者有权知晓自己的相关数据被商家收集利用。对于消费者每一次使用平台时,平台都应对消费者提供必要的授权使用说明,企业平台对于消费者数据的利用绝对不可逾越授权范围,消费者有权对自己的数据进行修改和删除。其次,企业对于搜集的消费者信息,进行差异化处理,通过对信息的敏感程度进行界定,敏感信息禁止搜集利用。最后,商家应提高自身伦理道德建设,不侵占消费者剩余,破坏市场秩序。商家内部应有自律制度,签订自律公约,提升自我监督的自律水平,提升行业对消费者个人信息使用的规范程度。

2.消费者要提高意识,积极维权。信息时代,消费者的个人信息作为一项重要的信息资源,在被合理的利用的同时应得到合理的保护。但当下大部分状况却是消费者的相关信息在消费者不知情的状况下被收集使用,使得消费者在使用消费平台时变成“透明人”,消费者权益受损却不自知,信息的保护十分重要。对于价格敏感型消费者来说,他们会很容易发现目标商品或者服务的价格变动,同时对其他商家商品的条件进行对比挑选去发现更适合的价格条件,这要付出了更多的时间成本。对于非价格敏感型消费者来说,在互联网平台上购物时,他们不易发现自己被“杀熟”,被商家实行差别定价而买单。此外,消费者经常在同一商家平台的重复消费行为是被“杀熟”的最大影响因素,消费者要多平台使用,多价格比较,避免对同一商家产生消费习惯,从而做出最优购买选择。

3.政府等相关部门要加大监管的力度,维护良好的环境。目前,我国电商领域存在缺乏专项立法和相关部门有效监管的现象。我国的《电子商务法》自2013年多次审议后在2018年8月31日通过,立法时间较短,且未明确电商的监管部门。因此,应当对电商监管部门的职责分配进行明确和调整,避免发生多部门共同管理,职责却难以落实的现象,形成国家监管部门的合力,提高执法力度;对于平台数据过度收集、消费者举证难、公益诉讼适格原告的范围较小等现象,相关部门应完善《消费者权益保护法》和电子商务信息披露制度,扩大消费者权益保护公益诉讼适格原告的范围,推行电商平台交易纠纷中举证倒置制度,从法律角度完善对消费者个人信息权的保护。

(责任编辑:王艳)

参考文献:

[1]李国杰,程学旗.大数据研究:未来科技及经济社会发展的重大战略领域——大数据的研究现状与科学思考[J].中国科学院院刊,2012,27(6):647-657.

[2]杨善林,周开乐.大数据中的管理问题:基于大数据的资源观[J].管理科学学报,2015,18(5):1-8.

[3]梁宇,郑易平.大数据时代信息伦理问题与治理研究[J].图书馆,2020(5):64-68+80.

[4]朱杰.網络大数据环境下价格歧视行为研究[J].哈尔滨师范大学社会科学学报,2018,9(2):64-66.

[5]胥雅楠,王倩倩,董润,汪辛怡,吴峥.“大数据杀熟”的现状、问题与对策分析[J].改革与开放,2019(1):15-20.

[6]孙善微.大数据背景下价格欺诈行为的法律规制——以大数据“杀熟”为例[J].北方经贸,2018(7):51-52.

[7]洪亮,任秋圜,梁树贤.国内电子商务网站推荐系统信息服务质量比较研究——以淘宝、京东、亚马逊为例[J].图书情报工作,2016,60(23):97-110.

[8]梁雯,陈广强,王欣.电子商务发展中的逆向物流问题——电商商家与政府、消费者的不同利益关系博弈分析[J].产经评论,2017,8(1):67-79.

[9]余得生,李星.消费者与商家大数据“杀熟”的动态演化博弈研究[J].价格理论与实践,2019(11):129-132.

[10]余敏.“大数据杀熟”可以避免吗?——电子商务逆向选择风险规避[J].价格理论与实践,2019(4):141-144.

[11]李飞翔.“大数据杀熟”背后的伦理审思、治理与启示[J].东北大学学报(社会科学版),2020,22(1):7-15.

[12]胡君倩,段佳慧.杀熟与数据场景下消费者权利保护问题研究[J].法制与社会,2019(17):55-56.

[13]郑佳和,曹金瑞,蒋炘睿,陈杉.大数据“杀熟”行为综合治理研究[J].法制与经济,2020(3):135-137.

[14]刘超凡.大数据“杀熟”现象下公民隐私权保护研究[J].新闻研究导刊,2018,9(23):6+77.

猜你喜欢
杀熟演化博弈大数据
公平关切下处理商与回收商博弈模型研究
地方政府不当干预对产能过剩的影响分析