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l'essenza della "maturità dei big data" è utilizzare i dati degli utenti per ottenere prezzi differenziati. ma la domanda è: come determinare se si tratta di marketing differenziato o di prezzi differenziati? questa domanda, come un antico enigma, ha turbato gli addetti ai lavori e i consumatori del settore.
la “scatola nera” degli algoritmi: dietro la "familiarità dei big data" si nasconde una misteriosa "scatola nera". la complessità del modello dell’algoritmo ne rende difficile l’interpretazione, rendendo difficile per le autorità di regolamentazione determinare con precisione se costituisce un atto illegale.
difficoltà a dimostrare e difendere i diritti: la combinazione delle difficoltà normative e del costo della tutela dei diritti dei consumatori ha ulteriormente aggravato la diffusione di questo fenomeno "omicida". molti utenti non sono in grado di comprendere algoritmi complessi e logiche di prezzo e mancano di trasparenza sulla piattaforma, rendendo loro difficile dimostrare la reale situazione di essere “uccisi”.
la voce della comunità giuridica: per far fronte meglio allo "sradicamento dei big data", anche i dipartimenti governativi hanno iniziato a esplorare attivamente soluzioni. ad esempio, du yuwei, vicedirettore dell'istituto regionale di ricerca sulla modernizzazione dell'accademia delle scienze sociali di jiangsu, ritiene che la chiave per risolvere il problema della "uccisione dei big data" risieda nell'antimonopolio e nella promozione della concorrenza di mercato. ha sottolineato: "solo quando il commerciante ha un potere monopolistico o una posizione dominante sul mercato, può esistere la possibilità di 'uccidere la familiarità'".
gli algoritmi sono aperti e trasparenti: song yubo, professore associato presso la school of cyberspace security della southeast university, ha suggerito che le aziende dovrebbero divulgare modelli di algoritmi di prezzo in modo che le agenzie di regolamentazione possano giudicare e verificare se le aziende hanno implementato una discriminazione di prezzo nei confronti di diversi utenti. ciò contribuirà a stabilire regole più chiare e a ridurre il rischio di un “eccesso di big data”.
inversione dell’onere della prova: molti esperti legali ritengono che nelle cause civili i consumatori debbano dimostrare che le piattaforme applicano prezzi differenziati. per evitare le difficoltà causate dalla “scatola nera dell’algoritmo”, alcuni paesi e regioni hanno cercato di formulare nuovi schemi di inversione dell’onere della prova per spostare le responsabilità normative dai “consumatori” alle “piattaforme”.
prospettiva futura: la governance della “maturità dei big data” è complessa e richiede gli sforzi congiunti di governi, imprese e consumatori. solo rispettando leggi e regolamenti e stabilendo un sistema di regole trasparente e credibile si potrà davvero risolvere il problema della “maturità dei big data”. allo stesso tempo, è anche necessario incoraggiare l’innovazione tecnologica, sviluppare mezzi tecnici più sicuri e affidabili e offrire ai consumatori un ambiente imprenditoriale più giusto ed equo.
