Tinder is qua datingapps wat Spotify is voor streamingdiensten: veelvuldig gebruikt, maar sommige mensen willen soms net even iets anders, en die kiezen voor een andere app. Of: die máken gewoon een andere app. In Nederland zijn er veel appmakers die het swipen of het ongemakkelijke chatten zat waren en die zelf een app hebben ontwikkeld. We noemen er vijf, speciaal voor liedereen die ook eens iets anders wil proberen.

Breeze

Breeze is een charmante app: alleen al omdat hij is gemaakt door een aantal enthousiaste studenten van de TU Delft, die er inmiddels hun bedrijf van hebben gemaakt. Ook pakt deze app het heel anders aan dan de rest. Swipen gebeurt wel, net als Tinder, maar er hangt wel iets meer van je swipe af. Heb je namelijk een match, dan ga je niet door naar een plek waar je oeverloos kunt chatten. Nee, nee: op date ga je. Even ergens wat drinken om af te tasten of het iets is, en zo niet: dan scheiden de wegen weer. Dat scheelt een hele opbouw op een chat en vaak weet je toch pas als je elkaar in het echt ziet of het goed voelt. Een slim concept dus, al is het voor sommige mensen misschien wat snel, matchen en meteen op date. Overigens is de date zelf niet per se direct: je kiest allebei een datum uit, je betaalt allebei 7,50 euro en dan kiest Breeze in een stad die voor beiden handig is de locatie en de tijd. Voor dat geld krijg je wel een gratis drankje. Dat scheelt meteen weer ingewikkeldheden over wie er betaalt. 

📲 Download Breeze op iOS / Android

Pepper

Pepper laat je in tegenstelling tot Tinder een wat leuker profiel maken waarbij je ook wat meer invloed op hebt qua hoe het eruit ziet. Je kunt er ook geen tekst op kwijt: je foto’s moeten echt vertellen wie je bent. Dus je kunt in plaats van allemaal selfies ook kiezen voor een foto van je hond als die belangrijk voor je is, of misschien je favoriete film of een veelbetekenende tattoo. Je kunt er zelfs YouTube-filmpjes opzetten, mocht je heel graag willen laten zien welke grap jij nou de allerbeste vindt van Ronald Goedemondt. Je kunt trouwens wel een paar typische Pepper-vragen beantwoorden en op je profiel zetten, zodat het makkelijker wordt voor je match om een gesprekje aan te gaan.

📲 Download Pepper op iOS / Android

Magnolia

Magnolia is een app die is geboren uit het niet zo kunnen waarderen van de vleeskeuring die Tinder is: dat eindeloos swipen vinden ze maar niets bij Magnolia. In plaats daarvan wordt er een duidelijk profiel gemaakt van gebruikers en elke dag wordt door de app gekeken wie potentiële matches zouden kunnen zijn. Je krijgt er dus maar een paar per dag om ‘uit te kiezen’. Het is niet zo dat je geen foto ziet hoor, want het uiterlijk blijft wel meetellen, maar het ‘shop’-achtige is er op deze manier vanaf en het is een wat serieuzere dating-app. Niet massaal, niet dat eeuwige groenere gras van de buren, maar gewoon een paar potentiële matches elke dag en daar kun je dan een match mee maken en misschien uiteindelijk wel een leven mee opbouwen.

📲Download Magnolia op iOS / Android

Vibe

Vibe probeert niet zozeer het chatten te elimineren, maar wel het oneindige geswipe. Deze app werkt met een systeem waarbij je wordt gematcht op interesses. De potentiële matches hebben allemaal een datingscore met je en de app zet automatisch mensen die heel goed met je scoren hoog in de ranking. Op die manier heb je snel een match gevonden die ook met recht een match mag worden genoemd. Je kunt dus wel swipen als je dat wilt, maar in principe staat de datingscore van de mensen waarmee je hoogst scoort toch al bovenaan, dus echt nodig is het niet.

📲 Download Vibe op iOS / Android

Inner Circle

Inner Circle heeft een ietwat moeilijk imago omdat het juist heel erg op uiterlijk gebaseerd is. Je mag er namelijk niet zomaar op. Heb je een foto van enorm slechte kwaliteit of zie je er niet knap of verzorgd uit, dan schijnt de app je niet toe te laten. Deze app is wel vooral voor een bepaalde generatie: je merkt dat er veel dertigers en veertigers op zitten, plus veel mensen die toch meer uit de grote steden komen en over het algemeen gesproken wat welvarender zijn. Of dat helemaal de bedoeling was van de makers? Met zo’n naam en dat screenen van gebruikersfoto’s zou je denken van wel. Inner Circle is overigens niet per se heel erg gebrand op liefde of juist seks: het kan er alle kanten op.

📲 Download Inner Circle op iOS / Android

Denk om je privacy

Zo zie je maar, het is helemaal niet moeilijk om een datingapp te vinden met Nederlands DNA. Vind je dat niet belangrijk, dan kun je ook naar internationale dating-apps grijpen, zoals Happn, Parship, Fruitz, Bumble of Hinge. Wees je voordat je een dating-app installeert wel bewust van je privacy, want die kan best eens in het geding zijn. De Consumentenbond doet hier al jaren onderzoek naar en presenteert eens in de zoveel tijd data over hoe slecht het helaas gesteld is met de privacy van gebruikers van dating-apps. Vind je je privacy belangrijk, dan is het verstandig om voor je begint eerst goed te lezen welke app goed aangeschreven staat op dit gebied, maar ook te checken wat de voorwaarden en het beleid zijn van de betreffende app. 

Daarnaast is het natuurlijk belangrijk om voorzichtig te werk te gaan op de dating-app zelf: behandel anderen met respect, val elkaar niet aan en ga alleen gesprekken aan waar jij je prettig bij voelt. Geef daarnaast nooit zomaar persoonlijke gegevens af aan andere gebruikers, zoals je adres, en laat eventueel een vriend of vriendin weten wanneer je op date gaat. Klinkt belerend, maar zo houd je het veilig voor jezelf en kun je lekker van je date genieten. Nu moet je alleen nog bedenken via welke dating-app je die date voor jezelf gaat regelen. Veel plezier!

AI is inmiddels doorgedrongen tot in bijna elk digitaal domein. Van vertaaltools en chatbots tot beeldmakers en medische toepassingen. Veel gebruikers vinden AI handig, efficiënt en zelfs creatief. Toch brengt deze evolutie ook minder zichtbare risico's met zich mee, op persoonlijk, maatschappelijk en ecologisch vlak.

AI is inmiddels doorgedrongen tot in bijna elk digitaal domein. Van vertaaltools en chatbots tot beeldmakers en medische toepassingen. Veel gebruikers vinden AI handig, efficiënt en zelfs creatief. Toch brengt deze evolutie ook minder zichtbare risico's met zich mee, op persoonlijk, maatschappelijk en ecologisch vlak.

In dit artikel bekijken we verschillende AI-risicozones. Wat is bijvoorbeeld de milieu-impact van AI? Hoe betrouwbaar zijn de antwoorden van chatbots? Wat als synthetische media (alles wat met AI wordt gemaakt) niet meer van echt te onderscheiden zijn? En hoe beïnvloeden AI-systemen onze economie, privacy en ons denkvermogen? De grens tussen mens en machine vervaagt.

Dit artikel is bedoeld voor wie voorbij de hype wil kijken en wil begrijpen wat er op het spel staat. Elk onderdeel behandelt een specifiek risico, met voorbeelden en toepassingen. Zo krijg je een goed beeld van de schaduwkanten van AI. Niet om de technologie af te wijzen, maar om er bewuster en verantwoordelijker mee om te gaan.

Ecologische voetafdruk

Hoewel AI vaak als iets immaterieels en 'in de cloud' wordt voorgesteld, is de milieu-impact allesbehalve onzichtbaar. De menselijke hersenen verbruiken continu ongeveer 20 watt, vergelijkbaar met een gloeilampje. Daarmee worden 86 miljard neuronen en duizenden synapsen per neuron gevoed.

Grote taalmodellen als GPT of Gemini vragen daarentegen enorm veel rekenkracht. De trainingsfase kan duizenden MWh vereisen en miljoenen liters water voor koeling, afhankelijk van het datacenter en de gebruikte hardware. Ook het gebruik (inferentie) is belastend: elke prompt/antwoord-interactie bij modellen uit deze klasse vraagt energie en koeling aan de serverzijde.

AI heeft dus een stevige ecologische voetafdruk. Tegelijk worden oplossingen ontwikkeld, zoals restwarmtehergebruik, luchtkoeling in plaats van waterkoeling, meer hernieuwbare energie en efficiëntere modellen. Denk aan compacte taalmodellen, zoals TinyML, quantisatietechnieken (kleinere getallen en minder geheugen) en lokaal draaiende AI's (edge AI).

©(c) Wikipedia, CC BY-SA

Hallucinaties

AI-chatbots doen de gebruiker graag een plezier. Daarbij zijn ze opvallend overtuigend, ook wanneer ze onzin produceren, oftewel wanneer ze hallucineren.

Hallucinaties kunnen ernstige gevolgen hebben, bijvoorbeeld wanneer juristen verwijzen naar niet-bestaande wetsartikelen of wanneer medische informatie klakkeloos wordt overgenomen. Controleer gevoelige informatie daarom altijd via meerdere bronnen. Doe dit zeker bij gevoelige of complexe thema's. Weet ook dat AI-modellen zich vaak verontschuldigen als je teruggeeft dat er een fout is gemaakt. Vervolgens herhalen ze zich doodleuk.

Hallucinaties zijn hardnekkiger bij fenomenen als data- en conceptdrift. Bij het eerste herkent het model je eigen input minder goed doordat de vorm afwijkt van de trainingsinput. Bij het tweede is de inputvorm hetzelfde gebleven, maar is de betekenis inmiddels veranderd. Meer weten over datadrift en conceptdrift.

Verder kan het model te veel details uit trainingsdata opnemen en zo irrelevante informatie meenemen (overfitting). Of omgekeerd: onvoldoende zinvolle data gebruiken (underfitting). Ook deze fenomenen kunnen het hallucineren versterken.

Bias en manipulatie

AI-modellen krijgen enorme datahoeveelheden van het internet als input. Deze zijn zelden neutraal, waardoor vooroordelen of een westers wereldbeeld in het leerproces sluipen. Dat zorgt voor vertekening of bias (vooringenomenheid). AI-modellen kunnen bijvoorbeeld vrouwen aan zorgberoepen linken en mannen aan leidinggevende functies, of etnische groepen benadelen bij risicobeoordelingen.

Bias is niet alleen maatschappelijk, maar ook technisch. Een model leert niet alleen wat er ín de data staat, maar ook hoe die data zijn verdeeld. Als een bepaalde bron oververtegenwoordigd is, of als een schrijfstijl vaker voorkomt, dan krijgt dat automatisch meer gewicht. De architectuur en trainingsmethode versterken die patronen. Daardoor kunnen antwoorden die objectief lijken toch subtiel een voorkeur bevatten.

Interessant is ook dat onderzoekers political compass-testvragen voorlegden aan grote AI-taalmodellen (LLM's). De conclusie: zowat alle LLM's situeren zich in het links-economische, sociaal-libertaire kwadrant. Besef dat ook deze testvragen een vooroordeel (kunnen) bevatten, wat aantoont hoe moeilijk het is bias correct te beoordelen.

Nog problematischer wordt het bij manipulatie, wanneer deze bias opzettelijk in het model zit. Denk aan AI-toepassingen in advertenties die inspelen op angsten of overtuigingen. Algoritmische sturing kan bovendien gemakkelijk tot gelijkgezinde groepen (echo chambers) en polarisering leiden.

Omdat AI-modellen zo complex zijn, is vaak onduidelijk hoe de output tot stand komt (de black box). Dit vergroot de transparantiebehoefte en verklaart waarom veel wetenschappers pleiten voor explainable AI, of LLM's en AI-algoritmen opensource willen maken.

Synthetische media

De term synthetische media verwijst naar beelden, audio of tekst die volledig of deels AI-gegenereerd zijn. Denk aan deepfakes, nagebootste stemmen of automatisch gegenereerde nieuwsartikelen. Zulke toepassingen lijken creatief en handig, je maakt bijvoorbeeld een marketingvideo zonder camera of acteurs, maar de keerzijde is zorgwekkend.

Deepfakes kunnen personen dingen laten zeggen die zo zijn uitgesproken. Andersom kunnen echte beelden als deepfake worden afgedaan, ook wel 'the liar's dividend' genoemd. Deepnudes (gefingeerde naaktbeelden) kunnen dan weer gebruikt worden voor wraakporno.

Deze technologieën maken ook nepnieuws: desinformatie waarbij feiten doelbewust worden verdraaid. Dit tast het vertrouwen in communicatie en bewijsvoering aan en doet steeds meer mensen geloven in de maakbaarheid van de realiteit. Wat echt is, hangt vooral af van hoe je deze zelf vormgeeft. Feit en fictie raken verstrengeld, waardoor we belanden bij concepten als alternate truth en postrealiteit. Daarin wegen perceptie, gevoel en overtuiging zwaarder dan feiten. Synthetische media vragen daarom niet alleen om kritische blik, maar mogelijk ook om watermerken en regulering.

Zelfbevlekking

AI-modellen gebruiken vrijwel alle beschikbare internetbronnen als trainingsmateriaal. Omdat generatieve AI zelf steeds meer online content produceert, gebruiken modellen ook hun eigen output opnieuw. Zo ontstaat een zichzelf versterkende kringloop waarbij AI zich voedt met AI-gegenereerde inhoud. Deze vorm van zelfbevlekking verhoogt het risico op kwaliteitsverlies in digitale content, ook wel slop of enshittification genoemd.

AI genereert output namelijk op basis van patronen, niet vanuit betekenis of intentie. Als deze patronen ook nog eens uit andere AI-bronnen komen, ontstaat een neerwaartse spiraal met nauwelijks nuancering en steeds herhaalde ideeën. Hierdoor verhoogt ook het risico op hallucinaties en bias en de mens raakt out-of-the-loop. Op termijn dreigt model collapse: AI-modellen worden minder intelligent naarmate ze vaker op eigen output trainen.

Sommigen spreken van een zombie-internet. Zo blijkt inmiddels al zeker vijf procent van de nieuwe Engelstalige Wikipedia-inhoud AI-gegenereerd te zijn. Bovendien nemen mensen typische AI-taal, met herkenbare woordkeuzes, steeds vaker over. Om deze dynamiek te doorbreken, moeten menselijke input en creativiteit centraal blijven staan in het AI-trainingsproces.

Auteursrecht

AI roept fundamentele vragen op rond auteursrecht. Modellen worden getraind op grote hoeveelheden tekst, beeld en audio zonder dat makers altijd toestemming hebben gegeven. Dit leidt tot discussies over schending van auteursrecht.

Er lopen inmiddels meerdere rechtszaken tegen AI-bedrijven. Het gaat onder meer om claims rond ongeoorloofd gebruik van beschermde werken voor training en ongewenste herhaling van fragmenten in AI-output. Bedrijven worden daardoor steeds bewuster van licenties, databescherming en toestemmingseisen.

De VS en Europa hanteren verschillende juridische kaders. In de VS wordt soms gesproken van 'fair use' bij transformatief gebruik, terwijl Europa zich baseert op strengere richtlijnen en opt-out-mechanismen via het TDM-AI-protocol.

AI-output roept ook andere auteursrechtelijke vragen op. Wie is bijvoorbeeld de auteur van een AI-tekening? Is dat de modelontwikkelaar, de gebruiker of niemand? AI kan ook onbedoeld tekst- of beeldfragmenten uit het trainingsmateriaal overnemen, met mogelijk plagiaat. Er bestaat dus een juridische grijze zone en er is behoefte aan duidelijke regelgeving, aangepast aan de AI-evoluties.

Privacy

AI kan verder een bedreiging voor onze privacy vormen. In China zie je dit scherp: gezichtsherkenning en camera's ondersteunen er een sociaal kredietsysteem. Burgers worden continu gevolgd. Wie een overtreding begaat, riskeert sancties.

Ook in het Westen ontstaan zorgwekkende trends. Het Amerikaanse bedrijf Clearview AI bijvoorbeeld bouwt een databank met miljarden gezichten, geplukt uit sociale media en websites, zonder toestemming van de betrokkenen. Beveiligingsbedrijven gebruiken deze beelden om burgers te identificeren, nagenoeg zonder controle.

Een bijkomend gevaar is dat je zelf te veel prijsgeeft. Steeds meer AI-tools gebruiken bijvoorbeeld Retrieval-Augmented Generation (RAG), waarbij je eigen of andere data kunt uploaden voor betere antwoorden. Maar wie garandeert dat deze informatie niet elders wordt opgeslagen of hergebruikt?

Daarnaast ondermijnt AI je informatievrijheid via filterbubbels. Algoritmen tonen vooral inhoud die aansluit bij eerdere voorkeuren, waardoor je blik vernauwt en confirmation bias toeneemt: je vertrouwt vooral informatie die je bestaande overtuiging bevestigt. Gecombineerd met micro-targeting, waarbij je gericht wordt beïnvloed met politieke of commerciële boodschappen, ontstaan risico's op manipulatie.

Geestelijke ontwikkeling

Steeds meer AI-tools nemen cognitieve taken over: ideeën bedenken, teksten samenvatten of wiskundeproblemen oplossen. Dit is handig, maar geeft ook risico's. Als je brein weinig wordt uitgedaagd, komt je mentale ontwikkeling in het gedrang.

Vooral jongeren (digital natives) zijn kwetsbaar. Schoolopdrachten worden sneller aan AI-bots uitbesteed dan zelf uitgewerkt. Daardoor oefenen ze minder op formulering, redenering en foutcorrectie, wat juist belangrijk is voor de intellectuele groei.

Dit daagt ook het onderwijs uit, bijvoorbeeld wat betreft lesmethodes. Mogelijk biedt een aanpak als flip the classroom enig soelaas: leerlingen bereiden thuis (met hulp van AI) de leerstof voor en in de klas worden samen oefeningen gemaakt en besproken.

Bovendien zijn AI-antwoorden vaak vlot geschreven, maar missen ze nuance of tegenstrijdige ideeën. Wie zijn denkproces voortdurend daaraan spiegelt, loopt het risico op vervlakking van mening en expressie.

AI-bots creëren ook onrealistische sociale verwachtingen. Ze zijn vaak opvallend geduldig en meegaand, wat mensen minder sociaal vaardig kan maken. Sommigen raken meer sociaal geïsoleerd of ontwikkelen parasociale relaties met bots als Replika en CharacterAI.

Politiek en economie

AI dreigt ook de politiek-economische verhoudingen grondig te herschikken. Waar staten traditioneel economische groei sturen via beleidsinstrumenten (Keynesiaans model), nemen Big Tech-giganten het steeds meer over. Overheden worden afhankelijker van deze bedrijven, wat machtsasymmetrie versterkt. Er zijn al duidelijke tekenen van deregulatie: regels worden versoepeld om innovatie aan te trekken.

Ook op microniveau is de impact zichtbaar. Ontwikkelingen (zoals agentic AI) kunnen de economie en de productiviteit stimuleren en er ontstaan ook nieuwe functies, zoals prompt engineers, AI-ethici en data-curatoren. Maar helaas gaat het voornamelijk om laagbetaalde ghost workers die AI-modellen helpen trainen. Daarnaast veranderen veel jobs inhoudelijk, zoals in administratie, marketing, financiën en juridische diensten. Andere functies zullen ongetwijfeld verdwijnen. Het is dan ook niet verwonderlijk dat bijvoorbeeld vertalers, copywriters, klantenservicemedewerkers, boekhoudassistenten en junior programmeurs zich ernstig zorgen maken.

AI zal daarnaast ongetwijfeld ook de internationale machtsverhoudingen beïnvloeden. Geopolitieke spelers als de VS en China dreigen met hun AI-overmacht nog dominanter te worden, ten koste van andere (supra)nationale entiteiten. Is Europa hier een goed voorbeeld van?

Veiligheid

Vooralsnog kwamen vooral risico's aan bod die niet per se bedoeld of gewild zijn, maar er zijn ook partijen die bewust de destructieve kracht van AI inzetten. Zo worden cyberaanvallen steeds geavanceerder. Aanvallers gebruiken zelflerende algoritmen om netwerken te exploiteren. Er bestaan AI-tools die phishingmails opstellen, perfect afgestemd op het slachtofferprofiel.

Ook maatschappelijke structuren staan onder druk. Een AI die (via sociale media) nepnieuws verspreidt over bijvoorbeeld verkiezingen, kan wijdverspreide onrust veroorzaken. Door hun schaal en snelheid kunnen AI-systemen hele informatienetwerken ontregelen, zonder aanwijsbare dader.

Daarnaast loert het gevaar van verkeerde afstemming (misalignment): een AI die geen kwaad wil, maar schade aanricht omdat het doel fout werd geformuleerd. Denk aan een AI die waterverbruik wil beperken en daarom irrigatiesystemen stillegt.

Militaire toepassingen zijn er uiteraard ook. Autonome drones en zelflerende wapensystemen worden volop ontwikkeld. Grote spelers zijn bijvoorbeeld het Amerikaanse Anduril (AI-drones)en Palantir (militaire AI-software). Tekenend is dat een oprichter een ultranationalistisch manifest publiceerde waarin hij stelt dat de VS absoluut de AI-oorlog moet winnen.

Cyborgisering

Misschien wel het grootste gevaar van AI dringt langzaam en ongemerkt ons leven binnen: cyborgisering. Dit is het vervagen van de grens tussen mens en de machine. Denk aan avatars die levensecht reageren, digitale dubbelgangers van echte personen of AI-influencers met miljoenen volgers. Daardoor wordt het steeds moeilijker om te onderscheiden waar de mens stopt en de machine begint.

Nieuwe categorieën digitale wezens duiken op, zoals virtuele klantenadviseurs, AI-therapeuten en synthetische gezelschapsdieren. Een Spaanse vrouw trouwde zelfs met een AI-hologram.

Op termijn ontstaat er een samenleving waarin mensen voortdurend zijn verbonden met AI, via brillen, lenzen, implantaten of herseninterfaces (denk aan Neuralink van Elon Musk: AI-in-the-human). Technieken als de Turingtest of Winograd-challenge volstaan al lang niet meer om mens van machine te onderscheiden. Daardoor komen autonomie en authenticiteit steeds meer onder druk te staan.

Cyborgisering roept fundamentele vragen op. In hoeverre blijven we menselijk? Wellicht is niet iedereen een transhumanist zoals Ray Kurzweil, die reikhalzend uitkijkt naar de singulariteit: het moment waarop AI slimmer wordt dan de mens.

Black Friday staat weer voor de deur en dat betekent dat je overspoeld wordt met aanbiedingen. Maar let goed op voordat je op de bestelknop drukt: uit onderzoek van de Autoriteit Consument & Markt (ACM) blijkt dat veel van deze 'megadeals' in werkelijkheid misleidend zijn. Driekwart van de onderzochte winkels houdt zich niet aan de regels.

De toezichthouder nam 24 grote webshops en fysieke winkels onder de loep. De conclusie is schokkend: maar liefst 18 van de 24 winkels gaan de fout in met hun kortingsacties.

Sjoemelen met de 'van-prijs'

De grootste valkuil voor consumenten zit hem in de zogenoemde 'van-prijs'. Wettelijk is vastgelegd dat de doorgestreepte prijs (waar de korting vanaf gaat) de laagste prijs moet zijn die de winkel in de afgelopen 30 dagen heeft gerekend.

In de praktijk lappen veel winkeliers deze regel aan hun laars. Ze baseren de korting bijvoorbeeld op de (vaak veel hogere) adviesprijs, of een oude prijs van maanden geleden. Hierdoor lijkt het alsof je een enorme korting pakt, terwijl je in werkelijkheid soms nauwelijks goedkoper – of zelfs duurder – uit bent.

Volgens Fleur Severijns van de ACM is dit niet alleen oneerlijk tegenover de consument, maar ook tegenover concurrenten die wél netjes de regels volgen. De toezichthouder heeft de overtredende winkels aangeschreven. Vorig jaar kregen ketens als Leen Bakker en Jysk al boetes van boven de een ton voor dit soort praktijken; dat risico lopen de huidige overtreders nu ook.

Ook Bol, Amazon en Wehkamp genoemd

De ACM maakt de namen van de 18 winkels nog niet bekend, omdat zij nog bezwaar mogen maken. De Consumentenbond deed echter eigen onderzoek en noemt man en paard. Volgens de bond gaan onder andere Amazon, Wehkamp en Bol de mist in:

Waarom trappen we erin?

Winkeliers worden steeds creatiever in het verhullen van de werkelijke prijshistorie. Niels Holtrop, universitair docent Marketing, legt aan de NOS uit dat dit een bewust psychologisch spel is. Omdat aanbiedingen vaak tijdelijk zijn, ontstaat er bij consumenten de angst om de deal te missen (Fear Of Missing Out).

Doordat het voor de ACM onmogelijk is om elke (kleine) webshop te controleren, nemen veel winkeliers de gok. "Prijsconcurrentie is een krachtig wapen; klanten zijn er enorm gevoelig voor," aldus Holtrop.

Wat kun je doen?

Controleer zelf of de prijzen van producten niet stiekem zijn verhoord door gebruik te maken van de prijshistorie. Op vergelijkingssites kun je bijvoorbeeld zien wat het prijsverloop van een bepaald product is geweest gedurende een jaar.

Op Kieskeurig.nl kun je bijvoorbeeld de prijsdalers bekijken, hier vind je producten die de afgelopen periode sterk in prijs zijn gedaald.