读算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗笔记18_竞争市场

2024-03-23 08:44

本文主要是介绍读算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗笔记18_竞争市场,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

1. 竞争市场

1.1. 算法、大数据、超级平台的风起云涌似乎预示了市场竞争机制的加速终结,而我们似乎也对这种市场机制的衰退见怪不怪

1.1.1. 它有效节省了消费者的搜寻成本,降低了市场准入壁垒,开辟了市场扩张与准入之间的崭新通道,并且最终活跃了市场竞争氛围

1.1.2. 在复杂的计算机算法、人工智能和大数据技术的辅助下,共谋、行为歧视与竞合场景将改变市场竞争范式并有可能恶化市场竞争环境

1.2. 消费者,而不是企业,应有至高权力

1.2.1. 当我们回归现实后,生活中的市场环境却不得不令我们怀疑自己手中拥有的自主权与控制力还剩几何

1.2.2. 如果我们当真拥有至高权力,就可以利用手中的产品与服务更好地保护自己的个人隐私

1.2.2.1. 我们就不需要为一款广告拦截App而等待数年

1.3. 合作

1.3.1. 在竞争市场,为了降低生产成本和激发产品升级与创新,企业之间免不了开展合作

1.3.2. 企业合力围剿消费者剩余,进而彼此就战利品展开争夺的过程

1.3.3. 在“生产者剩余”竞争过程中,竞争市场的固有属性也许仍然有所保留,但我们却无法再从中得到好处

2. 超级平台

2.1. 超级平台投入重金用于研发工作,并不断优化产品与用户的交互界面与服务质量

2.2. 不论我们几时想起这几家超级平台,我们都不会将它们视作优秀作品的创作者

2.2.1. 脸书不提供吸引用户的原创内容,这些内容来自用户的上传

2.2.2. 在推特、领英和谷歌的社交平台上,事实也是如此

2.2.3. 超级平台算法的职责是识别它们,并将它们推向大众,吸引大众驻足围观

2.3. 脸书清楚地知道,“用户基础和用户参与度对我们的成功至关重要”

2.3.1. 脸书一直在试图将我们架上“数据跑步机”,努力生产数据

2.3.2. 脸书巧妙利用了用户害怕错过好友更新或者一些新闻的心理

2.3.3. 脸书存在充分的动机引导我们常驻自己的平台,并且在我们心无戒备的情况下驱使我们为其工作

2.3.3.1. 上传内容
2.3.3.2. 评论他人
2.3.3.3. 点击页面广告

2.4. 不少消费者经常在超级平台上呕心沥血,不收取一分钱报酬地为平台提供各种原创内容

2.4.1. 当用户在脸书上点赞了某个产品、广告或者公司时,他们便成了这些事物的免费背书人(Endorsor)

2.4.2. 我们创建的内容越多越有趣,其他人就越有可能访问超级平台,平台获取的数据就越多,而我们将越有可能成为行为定向广告的靶子

2.4.3. 我们在超级平台上面的辛勤付出与贡献出的个人信息数据总价值早已超过了平台研发与运维费用

2.4.4. 金钱只是衡量产品价值的其中一种表现形式

2.4.4.1. 并不等于我们的个人信息与原创内容投入已经得到了公正的补偿

2.5. 超级平台拥有了早年垄断企业为之艳羡的大数据工具,令它们得以把握先机,早于竞争对手(甚至政府)对市场趋势与潜在商业威胁做出识别与预判

2.6. 优势市场地位令超级平台不仅在与消费者打交道时占得上风,也令它在与中小企业的竞合中占尽了便宜,后者与我们一样缺少资源、数据和算法来有效抑制超级平台市场力量壮大

2.6.1. 在面对无人车的威胁时,即便像通用汽车这样的庞然大物也是十足地戒备,担心自己的饭碗被这些科技企业抢走

2.7. 没有哪家超级平台会鼓励隐私保护技术

2.7.1. 尤其当超级平台将他们踢出生态系统时,任何痛下决心要与消费者建立联系的“独立战士”都有必要做好打一场硬仗的准备,其间资金弹药的消耗不言而喻

2.8. 当超级平台将业务触角延伸至虚拟助手、物联网、智能感应设备时,它们的数据优势将演化为一种竞争优势和市场力量

3. 正反馈回路

3.1. 强者愈强的舞台

3.1.1. 正反馈回路与数据驱动的网络效应在互联网平台的壮大过程中发挥了重要作用

3.2. 消费者不是必然地拥有至高权力

3.2.1. 需要一个市场闯入者迅速挺进市场,重塑市场竞争秩序,改善社会福利

3.3. 在实现遏制巨头的市场力量滥用与保障消费者隐私安全的双重目标之路上,市场透明度的提高斩断了这两个目标的出路

3.3.1. 不完全信息与市场价格不透明虽能促成市场操纵

3.3.1.1. 商家或与消费者达成秘密折扣,如在股票交易市场利用弱势有效市场进行套利

3.3.2. 市场透明度的改善将带来默许共谋的后果

3.3.3. 市场竞争者为消费者提供了更多选择空间,但是市场整体价格却有所抬高,个性化选择也在减少

3.4. 对于同质化产品来说,最有可能的结果是共谋场景

3.5. 对于异质化产品而言,后果则倒向了行为歧视

3.6. 有些时候企业也会为消费者提供“免费”的商品或服务,反正这也无碍于它们通过行为定向广告来攫取财富

3.7. 另一个可能促成长期市场力量的原因是网络效应

3.7.1. 当越来越多的用户选择某家操作系统平台时,“软件开发人员同样也被吸引而来,积极为用户提供与该平台兼容的产品,这又反过来强化了平台的普及”

3.8. 收集数据的能力令超级平台和卖家的算法能够更好地对消费者进行客户分组与精准营销,并最终会聚更多利益相关者来到这个生态系统,众人的利益交织在一起,一荣俱荣,一损俱损

3.8.1. 成功的数据收集与分析有着显著的滚雪球效应,它能让算法的提供者更好地锁定潜在消费者,同时增强自己对于其他用户的吸引力

3.9. 拥有更多用户、更多用户数据、更先进算法的企业可以更好地开展价格歧视或是在竞合场景中拥有更大的权势

4. 大数据军备竞赛

4.1. 谷歌与苹果已经意识到,如果它们不控制住产生知识的传感器和通道入口,它们就不能从事整理世界知识的业务

4.1.1. 互联网批评家叶夫根尼·莫罗佐夫(Evgeny Morozov)

4.2. 自学习算法将进一步精进

4.3. 数据将创造更大价值

4.3.1. 既可以为广告主提供广告平台服务,也可以开展行为歧视

4.4. 网络平台可以利用这笔丰厚的回报进一步扩展自己的势力范畴,汇聚更多用户、广告主和个人信息数据

4.5. 当网络平台最终进化为超级平台时,他们摇身成为新型市场规则的造物主

4.5.1. 作为数据的拥有者,他们在竞争中得以予取予求

4.6. 互联网巨头不仅限于在数据收集与分析领域精耕细作,它们还忙于基础设施建设与新兴市场拓展

4.7. 对于企业的大数据技术应用,不信任的情绪在网民之中蔓延

4.8. 大数据技术的繁荣和信息不对称的加重将令财富分配不公现象更为严重

4.8.1. 将大量有关用户兴趣、行为和欲望的知识转移到少数人的手中

这篇关于读算法的陷阱:超级平台、算法垄断与场景欺骗笔记18_竞争市场的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/837766

相关文章

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

不懂推荐算法也能设计推荐系统

本文以商业化应用推荐为例,告诉我们不懂推荐算法的产品,也能从产品侧出发, 设计出一款不错的推荐系统。 相信很多新手产品,看到算法二字,多是懵圈的。 什么排序算法、最短路径等都是相对传统的算法(注:传统是指科班出身的产品都会接触过)。但对于推荐算法,多数产品对着网上搜到的资源,都会无从下手。特别当某些推荐算法 和 “AI”扯上关系后,更是加大了理解的难度。 但,不了解推荐算法,就无法做推荐系

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

康拓展开(hash算法中会用到)

康拓展开是一个全排列到一个自然数的双射(也就是某个全排列与某个自然数一一对应) 公式: X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[1]*0! 其中,a[i]为整数,并且0<=a[i]<i,1<=i<=n。(a[i]在不同应用中的含义不同); 典型应用: 计算当前排列在所有由小到大全排列中的顺序,也就是说求当前排列是第

csu 1446 Problem J Modified LCS (扩展欧几里得算法的简单应用)

这是一道扩展欧几里得算法的简单应用题,这题是在湖南多校训练赛中队友ac的一道题,在比赛之后请教了队友,然后自己把它a掉 这也是自己独自做扩展欧几里得算法的题目 题意:把题意转变下就变成了:求d1*x - d2*y = f2 - f1的解,很明显用exgcd来解 下面介绍一下exgcd的一些知识点:求ax + by = c的解 一、首先求ax + by = gcd(a,b)的解 这个

综合安防管理平台LntonAIServer视频监控汇聚抖动检测算法优势

LntonAIServer视频质量诊断功能中的抖动检测是一个专门针对视频稳定性进行分析的功能。抖动通常是指视频帧之间的不必要运动,这种运动可能是由于摄像机的移动、传输中的错误或编解码问题导致的。抖动检测对于确保视频内容的平滑性和观看体验至关重要。 优势 1. 提高图像质量 - 清晰度提升:减少抖动,提高图像的清晰度和细节表现力,使得监控画面更加真实可信。 - 细节增强:在低光条件下,抖

JAVA智听未来一站式有声阅读平台听书系统小程序源码

智听未来,一站式有声阅读平台听书系统 🌟&nbsp;开篇:遇见未来,从“智听”开始 在这个快节奏的时代,你是否渴望在忙碌的间隙,找到一片属于自己的宁静角落?是否梦想着能随时随地,沉浸在知识的海洋,或是故事的奇幻世界里?今天,就让我带你一起探索“智听未来”——这一站式有声阅读平台听书系统,它正悄悄改变着我们的阅读方式,让未来触手可及! 📚&nbsp;第一站:海量资源,应有尽有 走进“智听

【数据结构】——原来排序算法搞懂这些就行,轻松拿捏

前言:快速排序的实现最重要的是找基准值,下面让我们来了解如何实现找基准值 基准值的注释:在快排的过程中,每一次我们要取一个元素作为枢纽值,以这个数字来将序列划分为两部分。 在此我们采用三数取中法,也就是取左端、中间、右端三个数,然后进行排序,将中间数作为枢纽值。 快速排序实现主框架: //快速排序 void QuickSort(int* arr, int left, int rig

如何解决线上平台抽佣高 线下门店客流少的痛点!

目前,许多传统零售店铺正遭遇客源下降的难题。尽管广告推广能带来一定的客流,但其费用昂贵。鉴于此,众多零售商纷纷选择加入像美团、饿了么和抖音这样的大型在线平台,但这些平台的高佣金率导致了利润的大幅缩水。在这样的市场环境下,商家之间的合作网络逐渐成为一种有效的解决方案,通过资源和客户基础的共享,实现共同的利益增长。 以最近在上海兴起的一个跨行业合作平台为例,该平台融合了环保消费积分系统,在短

Android平台播放RTSP流的几种方案探究(VLC VS ExoPlayer VS SmartPlayer)

技术背景 好多开发者需要遴选Android平台RTSP直播播放器的时候,不知道如何选的好,本文针对常用的方案,做个大概的说明: 1. 使用VLC for Android VLC Media Player(VLC多媒体播放器),最初命名为VideoLAN客户端,是VideoLAN品牌产品,是VideoLAN计划的多媒体播放器。它支持众多音频与视频解码器及文件格式,并支持DVD影音光盘,VCD影