🛡️ 算法歧视众包观测 · 本地控制台

本地演示环境 检测中…
⚠️ API Key 无效或未填写,数据接口无法访问

🔗 插件采集入口

后端连通状态见右上角指示灯(绿点 = 数据库已连接)。观测数据由浏览器插件上报。

  1. 加载插件:打开 edge://extensions → 开启「开发人员模式」→「加载解压缩的扩展」→ 选择插件 release zip 解压后的目录;
  2. 采集:打开淘宝 / 京东商品页 → 点扩展图标 → 同意授权 → 测试连接 → 开始采集;
  3. 回看:回到本页刷新,数据会出现在下方「观测数据」视图与统计卡片中。

当前插件上报配置:端点 http://127.0.0.1:8000/api/observations · API Key 默认 dev-key-123 (在插件设置页填写与本页右上角相同的 Key)。

总观测数

覆盖商品数(可分析,≥2 条)

覆盖平台数

最近上报时间

最近 7 天采集趋势(UTC)

服务器同步

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⚙️ 分析流水线

从抓取数据到歧视判定的全流程状态。第 3、4 步点击「运行平台级批量分析」后更新。

① 采集
浏览器插件上报的观测
② 入库
可分析商品(≥2 个不同匿名用户)
③ 统计检验
未运行
完成分析的商品数
④ 判定
疑似歧视商品数

🌐 平台级判定(跨商品复现检验)

单个商品显著可能是巧合;同一价差模式在 ≥2 个商品上复现,才更像系统性差别待遇。

分组维度:新用户 / 老用户

📦 商品列表(观测 ≥2 条)

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📦 数据打包 导出为 zip(含 SHA-256 校验清单),可导入到其他机器;重复导入自动跳过已有记录
✍️ 数据管理 管理员手动补录单条观测(走清洗管线,与插件上报同口径入库)
采集时间(UTC)平台商品名商品ID 标价(元)到手价(元)城市登录态新用户用户来源操作
第 1 页
自动选取该商品下「价差最大的匿名用户对」进行对比(用户A=低价侧,用户B=高价侧),小样本自动降级为描述性输出
勾选后点「开始分析」会先从公网服务器拉取同商品全池数据与本机合并分析;不勾选保留时,拉取数据分析完即删除

📌 数据用途声明

本系统采集与分析的观测数据仅用于算法价格歧视的公益研究与公益诉讼证据统计。 所有数据存储在本地数据库,不会上传至任何第三方服务器。统计结果用于识别 「疑似差别待遇」线索、指导证据固定优先级,不构成对任何平台的最终法律定性。

🔒 隐私说明

  • 插件仅上报匿名 ID(安装时随机生成的 UUID),不包含账号、手机号等注册信息;
  • 页面昵称 / 会员标识在插件侧打码后才上报,原文不离开浏览器;
  • 观测表中不存 anonymous_id,该字段仅用于 users 表汇总统计,观测记录与匿名身份相互隔离;
  • 截图与 DOM 快照仅留存价格相关节点,且已剔除 script/style 内容。

📏 判定规则与 reason_code 释义

同一商品需有 ≥2 个不同匿名用户的观测方可分析;系统自动选取价差最大的用户对 (A=低价侧,B=高价侧)。全置信判定需满足:① 中位数价差 > 5%(相对低价侧); ② 检验显著(Mann-Whitney U 或回归);③ 回归未给出替代解释(回归显著或不适用)。 样本过小导致检验降级时,允许仅凭「价差 > 5% + 无其他解释」给出「疑似(低置信)」标记。 平台级判定要求同一模式在 ≥2 个商品上复现(低置信不计入)。 此外,全置信判定成立的商品若折扣深度(原价与到手价的中位相对差)超过 10%, 追加 FAKE_DISCOUNT_PATTERN 假折扣特别标注。

reason_code中文释义
MWU_SIGNIFICANTMann-Whitney U 检验 p < 0.05,两用户价格分布差异超出随机波动
PRICE_DIFF_OVER_5PCT两用户中位数价差超过 5%(相对低价侧)
REGRESSION_SIGNIFICANT控制城市/时段/设备等因素后,「是否高价侧用户B」在 OLS 回归中仍显著(p < 0.05,HC3 稳健标准误)
REGRESSION_NOT_APPLICABLE回归不适用(样本 <30 或变量无变异),不计入否决
SMALL_SAMPLE样本量过小(如每用户仅 1 条观测),MWU 检验降级为纯描述性输出,p 值记 null
LOW_CONFIDENCE疑似(低置信):价差 >5%,统计检验降级且无其他解释,建议扩大样本复测
INSUFFICIENT_DATA带用户标识的观测不足 2 个不同匿名用户,无法构造用户对
REPLICATED_ACROSS_PRODUCTS(n=k)同一价差模式在 k 个不同商品上复现,平台级疑似成立
FAKE_DISCOUNT_PATTERN假折扣型歧视:原价存在群体差异且折扣深度超 10%(折扣深度 = 原价与到手价的中位相对差)

⚠️ 统计方法局限性

  1. 相关 ≠ 因果:价差可能由未观测因素(领券行为、入口渠道、活动时段)驱动, 回归只能控制已采集字段;flag 结果应作为「优先固定证据」的线索而非最终结论;
  2. 小样本功效有限:每用户仅 1~2 条观测时 MWU 检验降级为描述性输出, 「疑似(低置信)」与「未发现差异」都不能作为最终结论,样本扩大后建议复测;
  3. 多重比较未校正:批量分析未做 Bonferroni / FDR 校正,商品越多越易出现假阳性, 跨商品复现规则用于缓解该问题;
  4. 价格基准:分析以原价(页面展示价)为准,原价缺失的记录回退到手价并在 price_basis 中标注回退条数;含回退记录的结果与纯原价口径不可直接比较。

🧭 使用流程

  1. 安装浏览器插件并同意参与采集,浏览目标商品页自动上报观测;
  2. 在「观测数据」视图检查原始记录;
  3. 在「歧视分析」视图对单个商品做统计检验,查看分步计算过程;
  4. 在「总览」视图运行平台级批量分析,确认模式是否跨商品复现;
  5. 对疑似商品优先固定截图、DOM 快照等证据材料。

📥 数据从哪来

  1. 浏览器插件采集:按「总览」页顶部「🔗 插件采集入口」卡片的指引加载浏览器插件, 在电商商品页点击采集,插件会把嵌套字段映射为扁平结构后上报到本后端 (插件设置页填写端点 http://127.0.0.1:8000/api/observations 与 API Key);
  2. 数据包导入:在「观测数据」视图顶部点击【导入数据包】, 选择此前导出的 JSON 数据包即可批量入库,适合数据迁移、备份恢复或合并多人采集的数据。

🔑 本地默认 API Key:dev-key-123(在页面右上角输入一次即可, 保存在浏览器 localStorage;生产部署请用 API_KEY 环境变量修改)。

观测详情


  

新增观测记录

👥 用户管理(匿名用户)

插件上报时自动建档的匿名用户(随机 UUID,不含账号信息)。「删除数据」会删除该用户的全部观测记录并移除建档,不可恢复。

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