“数据信任”带来的广告信任危机及对策

● 汪毅毅

2020 年，天猫“双11”创下了4982 亿元交易的历史新高。但狂欢过后，各大媒体爆出有些商铺直播数据造假、退货率高达70%等问题。其中被推上热搜的某当红脱口秀演员参与的直播广告中，其直播数据显示约有311万人围观和互动，但真正的观众只有约11 万人。而这场直播活动是由某传媒公司承接后委托给数据制作公司的，也就是说，约300 万人的数据全是通过数据制作公司后台操作而来的。其目的一是满足广告主对流量的要求以获得更高的报酬，二是营造百万人狂欢的假象吸引更多的用户进入。这种造假现象在广告行业中仅仅是数据问题的冰山一角，其利用的就是大数据时代人们对于机器数据的普遍依赖和信任。

广告中信任机制的概念与变迁

美国经济学家刘易斯和维格特认为，人们所说的信任是一种社会事实，具有社会属性，是由人际关系中的理性计算和情感因素共同决定的。同时，信任是时刻动态变化的，它可能在互动中产生，也可能因为承诺毁约而被破坏，所以信任不是只有极端的信和不信两种状态，而是依据双方的互动结果增强或者降低。美国经济学家威廉姆森将信任划分为三个维度：计算信任，即作为理性的个体，会根据所掌握的信息计算出受信人行动的一致性，并以此产生计算信任；个人信任，即不经计算地产生信任，是受信方不计成本地相信，侧重于个人关系层次的考量。此信任维度受被受信方的正直、善意的人格以及施信方的信任倾向所影响；制度信任，指的是从宏观层面来看，活动契约被嵌入交易的社会与组织环境中的一种形式。[1]

信任机制在广告中一般是指在广告活动中构成的，影响相互信任关系的各部分及其之间的关系的管理机制。传统广告活动中的信任机制的信任关系主要指广告主与用户之间一种广告主单方面输出，用户回馈并做出消费行为的信任模式。基于上述对信任内涵的解释，大多数传统广告活动信任属于计算信任和制度信任，即在市场的监管下，用户根据对广告主所推荐的品牌或者产品收集信息，这些信息包含其功效、声誉以及以往的使用经验，从而做出评估。而少数广告活动（如朋友圈微商广告），是利用了个人信任进行的。

大数据智能技术下信任关系发生了变迁，其主体不仅存在于广告主与用户之间，还存在于广告主与多类技术平台这条供应链中。多方供应链使得信任机制的建构变得更加复杂。因为这种信任关系不仅存在于个体与个体之间，也存在于个体与机器之间，甚至是机器与机器之间。这不再只是依托于个人或者团体品格与情感倾向的个人信任，也不再是基于对制度和社会道德依赖的制度信任，而是从计算信任的维度衍生出对大数据、区块链等智能技术信任的“机器信任”。笔者认为“机器信任”的一个重要标志是“数据信任”，指的是在大数据时代信息革命推动的数字经济下，因生产关系和生产活动的改变，以及传统社会中人们的日常交往需求淡化，使得传统信任关系演变为一种新的信任关系，即对数据的依赖和信任。在广告活动中，“数据说话”成为广告主和用户心中计算的重要指标。“数据信任”虽然解决了传播范围小、信息垄断与权利控制的传统信任机制问题，一定程度上填补了个人信任和制度信任的漏洞，为计算信任提供了更明确的凭据，但是它在广告行业中的普遍滥用也衍生出了新的信任危机。

“数据信任”下广告中的信任危机

1.数据造假带来的信任危机。首先，数据是客观的，机器是理性的，但是操纵机器的人可能是投机的。借着广告主对数据的信任，技术平台利用多种方式提高广告点击量、展示时长等数据行为，以此来获得更高的报酬，其通常的表现方式有：（1）刷单，雇佣廉价劳动力或者刷单软件不停刷单，以获得更高的点击量；（2）不可见广告，在同一个区域内多个广告堆放，可见广告通常只是最顶层，而这些不可见广告仍旧在曝光数据中产生计费；（3）合规欺诈，广告主投入广告到非目标受众的平台，用奖励、抽奖等鼓励方式从而获得廉价且无用的流量。这些投机行为导致了大量广告的浪费。广告主正在面临一个复杂、不透明的存在欺诈的智能化广告供应链。[2]

其次，因用户对数据的信任，广告平台上的数据造假现象也屡见不鲜，集中表现在直播间的人数、商品成交量、好评率等等。相比较传统的广告形式，电商广告将成交量和好评度暴露在用户面前，这种看似“透明买卖”的商业形式，实际背后有专以刷量造假的黑色产业链。

这些现象使得广告主以及用户对于智能化大数据下产生的广告数据的信任日益下降。而这种靠着虚假流量来支撑的技术平台自身的信誉也在逐渐丧失，而好的声誉则是广告活动中最基本的认知型信任的条件之一，声誉的毁坏也导致信任机制的崩坏。

2.数据抓取与泄露带来的信任危机。“数据信任”带来的危害不仅是数据上的欺诈对于广告主和用户的伤害，它还带来了个人隐私被抓取和利用的问题。大数据时代数据的价值更多地来源于二次利用，因为广告主、品牌方对数据的信任和依赖，使数据已经成为有价值的财产以及一切商业活动的基石。但是其获利的基础是对于个人生活轨迹的窥探，受众在网上浏览的资料、社交信息以及购买痕迹、对信息的评论等数据，都成为广告主精准投放广告的有力凭据。经过标签与分析的投放抵达更加精准，一定程度上增加了点击量和购买率，提升了企业的竞争力。但是与此同时，个人隐私遭受到了前所未有的泄露。一项民意调研报告显示，高达72%的受众接受不了个人行为被收集并分析，而在后真相时代，人们意识觉醒后对于广告的信任度也会降低。为了防止信息泄露，用户在广告效果评估时提交虚假资料反馈，这又会导致广告效果评估失效。数据的抓取与泄露导致了这一恶性循环，用户和广告方都不能再完全值得信任，这也是“数据信任”对于广告信任机制的另一种反噬。

广告中信任机制的建构策略

在广告行业中，目前可以通过以下三个方面来解决信任危机，重整信任机制。

1.法律法规的介入。根据反不正当竞争法，数据造假等虚假性广告行为是一种虚假宣传的不正当竞争行为，广告主和用户依法可以起诉有关技术平台，以获得相应的赔偿，同时也对广告行业的违法行为形成震慑。另外，不仅广告主应该坚决维护自身的合法利益，执法部门也应该加强法律宣传，普及法律知识，填补大数据下广告行业中的法律漏洞，加强个人数据保护力度，拒绝各类平台对个人信息和网络行为的过度索权。广告主与用户的利益被保障，广告行业的声誉恢复，才能有效地建立信任机制。另外要打破“信息孤岛”，构建以信用为基础的新型监管机制，使信息和数据更加透明化，集中统一调控“互联网+”下的广告产业。

2.数据警察的建立与推广。现实社会有警察岗位，虚拟社会也必须设立对数据防护、监管、抓取的“警察系统”。在5G 时代，互联网将得到高速发展，其相关的应用及其技术产业链也会逐渐得到完善。广告滤网的防护也会因技术的发展而被建立得更加智能和全面。基于5G 的高带宽和低时延的技术，使数据警察的建立和推广应用成为可能，以技术问题解决技术产生的问题，从源头上解决数据带来的一系列问题，建立数据警察的“灯塔”，从第三方保证双方利益。

3.机器道德和规范的嵌入。产生数据的主体是机器，但是机器没有分辨“善恶”的能力，这就给操控机器的投机分子提供了可乘之机。要从源头上解决问题，需要将道德和法律写入机器并加以训练，将“以人为本”的核心价值观嵌入机器，使机器具有一定的“善恶”之分。在有恶意执行的命令出现时，机器可以自动警告并上报有关数据警察系统。机器具有“道德”并被“法律制度”约束，才能使整个网络生态系统更加健全。

反 思

“数据信任”不是某一个行业的问题，而是整个互联网智能化技术发展带来的所有行业的问题。信任是一个复合的概念，我们的确在数据中获得了很多便利，但是我们对数据的信任应该是有条件的、且应该是有“度”的。“数据信任”之所以导致信任机制危机，根本原因是人们忽略了“数据信任”的前提条件：操控机器的受信方是一个完全正直和善意的个体。或者信任的数据是在完善的制度以及强智能化的技术管束下产生的，二者满足其一，数据才值得被信任。而条件越充足，数据的可信度就会越高。在这些条件尚未健全之前，我们对其的信任需要有“度”，这个“度”应该与主体的等级相关，这个等级需要从是否存在风险、是否容易被篡改等方面评估。[3]广告主和用户应该辨别这种主体的等级和类别，有选择地相信数据。