ОГОНЬ
@ogon_media
10 4.7K
"Плати там, где работаешь": чего Глобальный Юг требует от глобального налога
Альтернатива Конвенции ООН, которую Гош называет "pay-where-you-play" — "плати там, где работаешь", проста: если магазины, офисы, заводы и работники находятся в конкретной стране, налог должен платиться там же. По формулировке Гош, это возвращение к принципу "нет налогообложения без представительства". Результат — экономическая незащищенность, ставшая, как она пишет, "плодородной почвой для авторитаризма, поддерживаемого миллиардерами".
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
"Крупнейшая нефтяная сделка в мировой истории"
Очень много вопрос возникает к этой сделке с точке зрения международного права. Она заключена не с легитимно избранным правительством, а с временной администрацией. Договор о передаче контроля на четверть века выглядит скорее как результат силового давления, чем как равноправная договоренность между суверенными государствами. Остается открытым и вопрос легитимности: будет ли признано это соглашение, если политическая ситуация в Венесуэле изменится и к власти придут силы, оспаривающие право временного правительства распоряжаться национальными ресурсами.
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
Не все могут позволить себе жилье
В богатых странах ОЭСР кризис — это прежде всего вопрос доступности: рост арендной платы и цен опережает зарплаты, жилье превратилось из базовой потребности в инвестиционный актив. После 2008 года огромные потоки капитала хлынули в жилую недвижимость и с тех пор она дорожает быстрее, чем растут доходы.
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
Колонки и дискуссии недели на ОГНЕ
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
Стеклянный ящик по‑русски: как российские бренды платят за публичность
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
«Благостная ЕР, скучная КПРФ, жалостная СР и легкие НЛ»: предвыборные видеоролики партий разбирает политолог, победитель Конкурса социальных архитекторов Игорь Чересиз
Плакаты/баннеры и агитационные ролики партий – основные «крючки» для избирателей. Программы сейчас читают только политологи, а за дебатами следят лишь отчаянные фанаты. Но почему-то сами партии особого упора на видеоролики не делают. Ни одна не разместила их даже в собственных каналах (не говоря о посевах в соцсетях). Работа идет только на аудиторию телезрителей: людей 50+ из небольших и средних городов. Для них телесмотрение – давняя, полученная еще от родителей привычка.
Второй ролик «про народное единство» удивил. Обычно социальная реклама работала на разогреве у политической, а тут наоборот – партия отчаянно разогревает День народного единства. В видео никак не отмечена роль собственно русских (кроме парня, влюбленными глазами глядящий на девушку-калмычку с испеченными борциками). Больше похоже на клип группы «Дюна» «Коммунальная квартира», только вот музыка не такая залихватская. Целеполагание ролика, вероятно, «понравиться начальникам» и «отработать повестку».
Но все партии своей видеорекламой пытаются зафиксировать ядро электората. А вот за сомневающихся избирателей никто не бьется.
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
Геополитика уровня "переименуем озеро"
Трамп же решил не мелочиться и пошутил, что раз есть залив (быв. Мексиканский) и озеро, "остается только океан" — и, возможно, придется переименовать и Атлантический, и Тихий.
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
Сикорский и легенда об отвергнутой руке Запада (2/2)
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
Сикорский и легенда об отвергнутой руке Запада (1/2)
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
ИИ в Капитолии: Конгресс завалили законопроектами с ошибками
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
«Специально для вас»: как ИИ помогает продавцам устанавливать цены и убивает принцип «одна цена для всех» – канал Новости IT | Вашу Цифру! (2/2)
Что изменили персональные данные и ИИ?
Раньше продавец делил покупателей на довольно грубые категории: например, туристы и местные, студенты и взрослые. Большие данные позволяют задавать индивидуальную цену. Федеральная торговая комиссия США в 2025 обнаружила, что посредники в сфере ценообразования способны учитывать геолокацию, демографию, историю покупок и браузера, брошенные в корзину товары и даже движения мыши по странице. ИИ здесь не изобрёл сам принцип, а резко удешевил его применение: модель может в реальном времени оценивать вероятность покупки, срочность потребности и чувствительность клиента к цене.
Запад считает это проблемой?
Да, причём регулирование быстро ужесточается. В ЕС персонализированные цены разрешены, но продавец обязан сообщить покупателю, если стоимость сформирована автоматизированно на основе его профиля. Это требование закреплено европейской директивой ещё в 2019.
В США общего федерального запрета пока нет. 19 августа Федеральная торговая комиссия предложила считать сокрытие такой персонализации потенциально недобросовестной практикой: покупателю должны объяснить, что цена рассчитана специально для него и какие данные использовались.
Штаты регулируют эту практику сами. В Нью-Йорке с ноября 2025 года требуется буквально предупреждать возле цены, что её установил алгоритм с использованием персональных данных. А Нью-Джерси в июле принял закон, запрещающий использовать такие данные для назначения индивидуальных цен на продукты и ряд товаров первой необходимости.
Может ли практика перекочевать в Россию?
Технологически – безусловно. Более простые формы уже знакомы: динамические тарифы, программы лояльности, персональные скидки и предложения. Но схема «мы знаем, что именно вы готовы заплатить больше, поэтому вам показываем более высокий ценник» в России юридически гораздо сложнее.
Статья 426 ГК РФ требует, чтобы в публичном договоре цена была одинаковой для потребителей соответствующей категории; Роспотребнадзор также исходит из этого принципа. Плюс закон о персональных данных запрещает собирать избыточные сведения относительно заявленной цели обработки. А решения, основанные исключительно на автоматизированной обработке данных и затрагивающие права человека, отдельно ограничены. Вопрос в том, успеет ли российское регулирование отдельно описать эту практику раньше, чем технологии сделают её массовой.
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
«Специально для вас»: как ИИ помогает продавцам устанавливать цены и убивает принцип «одна цена для всех» – канал Новости IT | Вашу Цифру! (1/2)
Практика ценовой дискриминации существует очень давно. Но сегодня алгоритмы помогают компаниям назначать цены на основе наших персональных данных. Важно не путать понятия. Динамичные цены — явление привычное: это когда товар дорожает или дешевеет для всех из-за спроса, времени, загрузки или остатков. Например, билеты на самолет или такси в час пик. А вот персонализированная цена — совсем другая история: алгоритм пытается понять, сколько готовы заплатить именно вы.
Для этого компании потенциально могут использовать массу цифровых следов: что человек покупал раньше, что смотрел, как часто возвращался на сайт, реагировал ли на скидки, где находится, с какого устройства заходит. Чем больше данных и мощнее алгоритмы, тем точнее можно оценить не абстрактный спрос, а вашу личную чувствительность к цене.
Причем это работает в обе стороны. Алгоритм может понять: без скидки этот покупатель уйдет — и предложить ему цену ниже. А может решить наоборот: этот человек купит и так, значит скидка ему не нужна. И тогда обычная персонализация начинает очень быстро превращаться в вопрос о ценовой дискриминации. Поэтому вопрос не только в том, умеет ли бизнес технически назначать каждому свой ценник. Умеет или скоро будет уметь.
Гораздо интереснее другое: какие именно данные допустимо для этого использовать и должен ли покупатель знать, что соседу за тот же товар прямо сейчас показали другую цену. Именно это вскоре может стать главным конфликтом вокруг персонального ценообразования. Скидка «специально для вас» звучит приятно ровно до того момента, пока не выясняется, что кому-то другому алгоритм решил сделать ее еще «специальнее».
Как давно появились персонализированные цены?
Сама ценовая дискриминация существует столько же, сколько обмен: торг, скидки отдельным группам, разные тарифы для разных типов клиентов. Например, на базаре с туриста можно стрясти дороже, а своего как липку не обдерут.
Цифровая персонализация появилась на рубеже 1990–2000х. Один из первых громких случаев произошёл в 2000, когда пользователи Amazon обнаружили разные цены на одни и те же DVD. Компания тогда заявила, что проводила случайный ценовой эксперимент, а не персонализировала стоимость, и вернула переплату. Но уже к середине 2010х Белый дом отдельно изучал использование Big Data для определения готовности конкретного покупателя платить.
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ
Экономическое положение французов все хуже, а Ле Пен побеждает по-любому
Подписывайтесь на ОГОНЬ в МАХ