运用大数据+大众评审清理山寨品牌
近日从阿里巴巴品控部门获悉,一套以“大数据+大众评审”为核心的全新“组合拳”目前已经跑通了整个流程,近200个涉嫌山寨的品牌被识别并遭处理。据阿里品控部有关负责人介绍,未来这套高效、科学的模式,将作为常规机制,覆盖天猫平台各类目、全品牌。
所谓山寨商品,是指那些在商标、外观设计等方面与较高知名度品牌商品十分接近的商品统称,一旦商家涉及,很容易遭遇极为复杂的法律问题。既极有可能涉及商标侵权、外观设计侵权,也有可能构成不正当竞争。由于这些侵权行为界定缺乏明确、客观的具体标准,因此在法律实务中一直较难解决。阿里巴巴此次推出的新举措尤其引人关注。
近200个涉嫌山寨品牌遭处理
“对我们来说,不论是山寨商标或者山寨商品,都是需要打击的对象”。这位负责人介绍称,“我们通过日常的抽检工作发现,大部分山寨品都带有不同程度的质量问题,并且退款率远远高于平均水平。我们希望通过这个新的尝试,让治理山寨变得更透明、更灵活。”
据介绍,这套流程目前已完成试运行:大数据对天猫品牌库做日常的对接和扫描,通过对商标(商品)做文字、图像等方面的比对,筛选出具有一定混淆度的商标(商品),这些被筛选出来的数据又将组成“山寨预警模型”,该模型会根据大数据输出的结果不断优化,反过来验证数据的精准性。
与此同时,此次遭处理的近200个涉嫌山寨品牌,还经受了首批参与的23万大众评审员“火眼金睛”甄别。在经过大数据筛选后,这些涉嫌山寨的商标(商品)会被提交到淘宝大众评审员参与判断,每个需要至少推送给800至1000名大众评审员参与判断。
这些大众评审员的任务是,通过观察商标(商品)的外观、形状等方面,对“是否会产生混淆”这个问题做出“是”或“否”的选择。如果超过一定比例的评审员认为该商标(商品)对其产生了混淆,天猫即会启动一系列治理机制,比如该商标所属的旗舰店不再续签、相关商品删除等处理,未来还会考虑通过限制贷款、限制活动等手段对山寨商品做不同程度的处理。
大众评审团评估“消费混淆度”
山寨问题在法律界是如何界定的呢?记者通过阿里巴巴法务部了解到,山寨商品一直是网络交易中让消费者和品牌方反感的现象。
事实上,山寨商品这种“傍名牌”行为,不仅会造成消费者对商品的混淆,还有可能构成商标侵权或不正当竞争。而“大数据+大众评审团”的模式,是利用互联网大数据先进技术,对传统法律难题的一次尝试性解决,也是互联网+法律模式的有效尝试。
据介绍,在实践中,如何判断消费者是否构成混淆是非常困难的,因为这是一种主观判断,很难证明。在现实的司法实践中,品牌方或权利人一般需提供专业市场调查公司出具的市场调查报告作为证据,以线下搜集大量消费者的看法来证明消费者构成了混淆,但是该方法费时费力,还会存在许多不确定因素。
阿里巴巴法务部有关负责人介绍,针对山寨乱象,阿里将重点关注被大数据抓取到的涉嫌构成侵权的商标(商品),并通过大众评审团对其产生的“消费混淆度”做公开的评估。通过这个流程,最终会筛选出一批明确对正常消费造成混淆的商标(商品)作为重点治理对象。
该负责人介绍说,希望通过这套机制努力保证消费者良好的购物体验,并实现对知名大品牌知识产权的有效保护。
治理山寨现象须线上线下联动
据了解,近几年来,作为全球领先的在线交易平台,阿里巴巴在知识产权保护方面一直在持续加大投入。
此前,为严厉打击山寨、假冒“网货”,浙江省工商局与阿里巴巴集团曾联合签署了《联合打假合作协议》。该协议明确,阿里巴巴集团借助大数据分析优势,向工商部门提供当前互联网领域侵权假冒违法行为聚集地、行业的相关情况。
工商部门则根据网络交易商品定向跟踪监测和网络销售商品质量抽检结果等监管信息,以及阿里巴巴提供的涉嫌网络经营违法情况,组织开展专项整治、重点案件督办等打假行动,及时落地查处通过互联网销售假冒伪劣商品和侵犯商标专用权行为。
与此同时,阿里与质检总局、地方质监局等有关部门也在紧密开展各项合作。
就在今年7月,阿里与浙江省工商局又联合开展了“2015红盾网剑专项行动”,重点对电子产品、汽车配件、服装鞋帽、儿童老年用品、农资等重点类目和突出问题加强网络商品交易行为监管。据悉,此次专项行动将一直持续至11月前后。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21