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當前位置:大數據業界動態 → 正文

據調查四成以上的人討厭大數據 你怎么看?

責任編輯:editor007 |來源:企業網D1Net  2016-07-03 21:44:57 本文摘自:太平洋電腦網

近日,中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布《2015年中國網絡購物市場研究報告》,報告顯示:網絡購物大數據應用愿景美好,但是對個人隱私提出嚴峻挑戰。數據被稱為21世紀的石油,大數據的挖掘利用成為互聯網經濟新的價值增長點。

在互聯網這個比拼速度、簡化流程和提升體驗的時代,網民日益增長的期望和要求以及極度缺乏耐心的表現,使得精準的個性化推薦有理由滿足用戶的需求痛點,進而激發消費行為。

網民的隱私高速海量地流入了電商數據庫,然而,大數據挖掘目前處于根據瀏覽痕跡推薦商品階段。大數據挖掘提升用戶體驗愿景值得期待,但當前的技術應用遠沒有達到精準匹配的程度,用戶尚未完全體驗到大數據挖掘利用的好處,越來越多的用戶只是感覺到平臺商家在根據自己的瀏覽痕跡推薦商品。

數據顯示,2015年83.5%的用戶察覺到并明確表示網購平臺根據自己的瀏覽痕跡推薦商品,這一比例較2014年提升25.9個百分點。

2弱肉強食的大數據回頂部

弱肉強食的大數據

大數據的紅利分配是弱肉強食的。照理說,用戶“交出”了隱私,電商才有了大數據的“食糧”和巨大收益。可是用戶得到的是什么?是無數商業兼公關廣告加上專家學者的鼓吹與不斷重復的一個許諾:隱私數據換來“高大上”的商品和服務,投入市場造福于消費者。

然而,這諾言在法律看來,并沒有約束力。因此,許諾者不必受任何監督,也不用承擔任何義務。即使利用隱私信息,開發新產品、新服務,贏了紅利,也不會與消費者分享。甚至,可以拿用戶隱私做損害用戶利益的事,也無須承擔法律后果。

有調查組織選取了北京、上海、深圳、武漢不同年齡、行業、學歷的受訪者訪談,問卷調查數據顯示,對于當前的大數據應用,在被隨機調查的人群中,42.9%表示討厭,33.3%覺得無所謂,14.3%很享受當前大數據帶來的個性化服務,9.5%表示并不了解大數據。

交出隱私的這一方對于大數據的已經有了不少反感的聲音。商業模式復雜多樣,大數據的個人權利邊界被淡化,因此造成用戶隱私泄露或頻繁出現招致用戶反感的推薦信息,從而帶來不良的用戶體驗,出現大數據濫用現象。

但現在整體環境還是支持大數據發展的,水能載舟亦能覆舟,為了大數據的良好發展,企業在獲取利益的同時,也應多考慮用戶們的感受。

關鍵字:數據挖掘個性化推薦

本文摘自:太平洋電腦網

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據調查四成以上的人討厭大數據 你怎么看?

責任編輯:editor007 |來源:企業網D1Net  2016-07-03 21:44:57 本文摘自:太平洋電腦網

近日,中國互聯網絡信息中心(CNNIC)發布《2015年中國網絡購物市場研究報告》,報告顯示:網絡購物大數據應用愿景美好,但是對個人隱私提出嚴峻挑戰。數據被稱為21世紀的石油,大數據的挖掘利用成為互聯網經濟新的價值增長點。

在互聯網這個比拼速度、簡化流程和提升體驗的時代,網民日益增長的期望和要求以及極度缺乏耐心的表現,使得精準的個性化推薦有理由滿足用戶的需求痛點,進而激發消費行為。

網民的隱私高速海量地流入了電商數據庫,然而,大數據挖掘目前處于根據瀏覽痕跡推薦商品階段。大數據挖掘提升用戶體驗愿景值得期待,但當前的技術應用遠沒有達到精準匹配的程度,用戶尚未完全體驗到大數據挖掘利用的好處,越來越多的用戶只是感覺到平臺商家在根據自己的瀏覽痕跡推薦商品。

數據顯示,2015年83.5%的用戶察覺到并明確表示網購平臺根據自己的瀏覽痕跡推薦商品,這一比例較2014年提升25.9個百分點。

2弱肉強食的大數據回頂部

弱肉強食的大數據

大數據的紅利分配是弱肉強食的。照理說,用戶“交出”了隱私,電商才有了大數據的“食糧”和巨大收益。可是用戶得到的是什么?是無數商業兼公關廣告加上專家學者的鼓吹與不斷重復的一個許諾:隱私數據換來“高大上”的商品和服務,投入市場造福于消費者。

然而,這諾言在法律看來,并沒有約束力。因此,許諾者不必受任何監督,也不用承擔任何義務。即使利用隱私信息,開發新產品、新服務,贏了紅利,也不會與消費者分享。甚至,可以拿用戶隱私做損害用戶利益的事,也無須承擔法律后果。

有調查組織選取了北京、上海、深圳、武漢不同年齡、行業、學歷的受訪者訪談,問卷調查數據顯示,對于當前的大數據應用,在被隨機調查的人群中,42.9%表示討厭,33.3%覺得無所謂,14.3%很享受當前大數據帶來的個性化服務,9.5%表示并不了解大數據。

交出隱私的這一方對于大數據的已經有了不少反感的聲音。商業模式復雜多樣,大數據的個人權利邊界被淡化,因此造成用戶隱私泄露或頻繁出現招致用戶反感的推薦信息,從而帶來不良的用戶體驗,出現大數據濫用現象。

但現在整體環境還是支持大數據發展的,水能載舟亦能覆舟,為了大數據的良好發展,企業在獲取利益的同時,也應多考慮用戶們的感受。

關鍵字:數據挖掘個性化推薦

本文摘自:太平洋電腦網

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