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CNNIC发布报告:大数据应用对个人隐私提出严峻挑战

责任编辑:editor006 |来源:企业网D1Net  2016-07-07 17:11:03 本文摘自:界面

截至2015年12月,我国网络购物用户规模达4.13亿,同比增加5183万,增长率为14.3%,高于6.1%的网民数量增长率。

与此同时,我国手机网络购物用户规模达3.4亿,同比增长率为43.9%,手机网络购物的使用比例由42.4%提升至54.8%。

通过以上数据我们可见,大数据的挖掘利用成为互联网经济新的价值增长点。大数据的挖掘意义在于预测,比如流行趋势的预测、用户需求的预测等。

隐私数据之浏览痕迹

大数据挖掘提升用户体验愿景美好,但目前仅停留在根据浏览痕迹推荐商品阶段

在互联网这个比拼速度、简化流程和提升体验的时代,网民日益增长的期望和要求以及极度缺乏耐心的表现,使得精准的个性化推荐有理由满足用户的需求痛点,进而激发消费行为。即通过互联网技术提升网民的消费体验,拉动整个社会的消费需求。

然而,大数据挖掘目前处于根据浏览痕迹推荐商品阶段。通过大数据挖掘技术实现精准个性化推荐愿景美好,但当前的技术应用远没有达到精准匹配的程度,用户尚未完全体验到大数据挖掘利用的好处,越来越多的用户只是感觉到平台商家在根据自己的浏览痕迹推荐商品。

  (2015年用户遇到平台根据浏览痕迹推荐商品情况)

数据显示,2015年83.5%的用户察觉到并明确表示网购平台根据自己的浏览痕迹推荐商品,这一比例较2014年提升25.9个百分点

隐私数据之用户态度

用户对企业根据浏览痕迹营销的态度明确,为保护用户隐私需关注知情权和遗忘权

  购物网站目前的大数据推荐算法主要是:

1、根据用户搜索、浏览物品自身的相似度匹配

2、通过采集用户的购买、浏览、收藏商品的数据对用户进行聚类,推荐同一类用户购买的商品

3、通过寻找购买某一商品的人群之间的相似度进行推荐

4、基于两种或两种以上商品被同时购买的强关联概率推荐

上述算法显然不能达到精确匹配的要求,用户时常略过推荐的商品信息,甚至产生反感。

  (2015年网购用户对企业根据浏览痕迹营销的态度)

从2014年到2015年,对于企业根据浏览痕迹推荐商品的营销行为表现出明确态度消费者增加:

认为可以接受,有助于提升购物效率的网购用户比例由34.9%提升到40.1%,增加5.2个百分点

认为无法接受,觉得购物隐私数据被泄露的用户比例由21.9%提升到31.5%,增加9.6个百分点

随着商业模式的复杂多样化,大数据个人权利的边界越来越被淡化。互联网时代,人们更多的通过电脑和智能手机进行网络消费和社交活动。

在使用一些软件前,我们必须通过电子授权的方式(即浏览用户须知,点击确认)方能使用,无形之中将自己的个人隐私数据所有权转移给服务商。

在多重交易和多个第三方接入的情况下,大数据的个人权利边界被淡化,从而造成用户隐私泄露或频繁出现招致用户反感的推荐信息,从而带来不良的用户体验,出现大数据滥用的现象。

为此,需要相关监管部门在法律层面明确“知情权”和“遗忘权”。

一方面,在使用该软件前让用户享有“知情权”,保证用户知道自己的用户数据在何处如何使用;

另一方面,一旦对大数据挖掘推荐的结果产生反感,用户便可以行使“遗忘权”,即选择退订推荐商品信息,甚至通过合理的流程要求企业删除相关的个人信息,以及浏览、搜索和订单痕迹。而政府相关部门需要在法律层面上明确保护用户的“知情权”和“遗忘权”。

LEO君呼吁广大网民,无论使用电脑还是智能手机软件,大家都要提高自身的隐私安全防范意识!建议要从权威的应用市场下载手机软件!同时,也可以借助手机防护软件保护自己的合法权益不受威胁。

(资料来源:中商情报网、199IT网)

关键字:个性化推荐智能手机软件

本文摘自:界面

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CNNIC发布报告:大数据应用对个人隐私提出严峻挑战

责任编辑:editor006 |来源:企业网D1Net  2016-07-07 17:11:03 本文摘自:界面

截至2015年12月,我国网络购物用户规模达4.13亿,同比增加5183万,增长率为14.3%,高于6.1%的网民数量增长率。

与此同时,我国手机网络购物用户规模达3.4亿,同比增长率为43.9%,手机网络购物的使用比例由42.4%提升至54.8%。

通过以上数据我们可见,大数据的挖掘利用成为互联网经济新的价值增长点。大数据的挖掘意义在于预测,比如流行趋势的预测、用户需求的预测等。

隐私数据之浏览痕迹

大数据挖掘提升用户体验愿景美好,但目前仅停留在根据浏览痕迹推荐商品阶段

在互联网这个比拼速度、简化流程和提升体验的时代,网民日益增长的期望和要求以及极度缺乏耐心的表现,使得精准的个性化推荐有理由满足用户的需求痛点,进而激发消费行为。即通过互联网技术提升网民的消费体验,拉动整个社会的消费需求。

然而,大数据挖掘目前处于根据浏览痕迹推荐商品阶段。通过大数据挖掘技术实现精准个性化推荐愿景美好,但当前的技术应用远没有达到精准匹配的程度,用户尚未完全体验到大数据挖掘利用的好处,越来越多的用户只是感觉到平台商家在根据自己的浏览痕迹推荐商品。

  (2015年用户遇到平台根据浏览痕迹推荐商品情况)

数据显示,2015年83.5%的用户察觉到并明确表示网购平台根据自己的浏览痕迹推荐商品,这一比例较2014年提升25.9个百分点

隐私数据之用户态度

用户对企业根据浏览痕迹营销的态度明确,为保护用户隐私需关注知情权和遗忘权

  购物网站目前的大数据推荐算法主要是:

1、根据用户搜索、浏览物品自身的相似度匹配

2、通过采集用户的购买、浏览、收藏商品的数据对用户进行聚类,推荐同一类用户购买的商品

3、通过寻找购买某一商品的人群之间的相似度进行推荐

4、基于两种或两种以上商品被同时购买的强关联概率推荐

上述算法显然不能达到精确匹配的要求,用户时常略过推荐的商品信息,甚至产生反感。

  (2015年网购用户对企业根据浏览痕迹营销的态度)

从2014年到2015年,对于企业根据浏览痕迹推荐商品的营销行为表现出明确态度消费者增加:

认为可以接受,有助于提升购物效率的网购用户比例由34.9%提升到40.1%,增加5.2个百分点

认为无法接受,觉得购物隐私数据被泄露的用户比例由21.9%提升到31.5%,增加9.6个百分点

随着商业模式的复杂多样化,大数据个人权利的边界越来越被淡化。互联网时代,人们更多的通过电脑和智能手机进行网络消费和社交活动。

在使用一些软件前,我们必须通过电子授权的方式(即浏览用户须知,点击确认)方能使用,无形之中将自己的个人隐私数据所有权转移给服务商。

在多重交易和多个第三方接入的情况下,大数据的个人权利边界被淡化,从而造成用户隐私泄露或频繁出现招致用户反感的推荐信息,从而带来不良的用户体验,出现大数据滥用的现象。

为此,需要相关监管部门在法律层面明确“知情权”和“遗忘权”。

一方面,在使用该软件前让用户享有“知情权”,保证用户知道自己的用户数据在何处如何使用;

另一方面,一旦对大数据挖掘推荐的结果产生反感,用户便可以行使“遗忘权”,即选择退订推荐商品信息,甚至通过合理的流程要求企业删除相关的个人信息,以及浏览、搜索和订单痕迹。而政府相关部门需要在法律层面上明确保护用户的“知情权”和“遗忘权”。

LEO君呼吁广大网民,无论使用电脑还是智能手机软件,大家都要提高自身的隐私安全防范意识!建议要从权威的应用市场下载手机软件!同时,也可以借助手机防护软件保护自己的合法权益不受威胁。

(资料来源:中商情报网、199IT网)

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