Fatbikes zijn de laatste jaren erg in trek, vooral onder jongeren. Deze elektrische fietsen met dikke banden ogen stoer en kunnen met hun trapondersteuning tot 25 km/uur lekker meekomen met het verkeer. Maar wat zijn eigenlijk de gevolgen als je zo'n fatbike illegaal laat opvoeren voor meer snelheid? ID.nl zet de belangrijkste risico's uitgebreid op een rij.

Lees ook: Zijn fatbikes legaal? Alles over wet- en regelgeving rondom fatbikes

Wanneer wordt een fatbike als illegaal opgevoerd beschouwd?

Standaard vallen fatbikes gewoon onder de wetgeving voor elektrische fietsen in Nederland. Ze hebben een motorvermogen van maximaal 250 watt en ondersteunen alleen tot 25 km per uur als de berijder mee trapt. Ook zit er geen gashendel op om zonder trappen gas te geven. Zolang de fatbike binnen deze criteria blijft, is het dus een gewone e-bike die gewoon legaal de openbare weg op mag.

De problemen ontstaan vaak wanneer eigenaren hun fatbike illegaal laten opvoeren om meer vermogen en snelheid uit hun fatbike te halen. Denk bijvoorbeeld aan het laten verhogen van de snelheidsbegrenzing naar 30 of 35 km per uur in plaats van de standaard 25 km/uur. Of het laten inbouwen van een sterker motortje van 500 watt, terwijl 250 watt is toegestaan. Ook het plaatsen van een gashendel, zodat je gas kunt geven zonder te trappen, is een veelvoorkomende illegale aanpassing. Zodra je als eigenaar een van dit soort aanpassingen laat uitvoeren, overtreed je de wetgeving en wordt je fatbike in feite een illegale bromfiets of snorfiets. Je mag er dan niet zonder het juiste rijbewijs, verzekering en kenteken de openbare weg mee op. Kortom, laat je je fatbike opvoeren, dan rijd je als het ware illegaal op een 'bromfiets-in-schaapskleren'.

©Peter Maszlen

Deze risico's en straffen riskeren eigenaren van een opgevoerde fatbike

Het illegaal laten opvoeren van je fatbike brengt dus flinke risico's en mogelijke straffen met zich mee. Je rijdt namelijk mogelijk zonder geldig rijbewijs en bent bovendien niet verzekerd als je rijdt op een opgevoerde fatbike. Eventuele schadeclaims na ongevallen worden door verzekeraars afgewezen omdat je niet aan de wettelijke eisen voldoet. Mocht je een ongeluk veroorzaken met je opgevoerde fatbike, dan ben je bovendien zelf volledig aansprakelijk voor alle schadekosten en medische rekeningen die hieruit voortvloeien. Dit kan al snel om enorme bedragen gaan. Ook kan de politie je als betrapte bestuurder een forse boete opleggen van 100 tot 150 euro voor het rijden zonder rijbewijs en kenteken op een voertuig dat niet voldoet aan de eisen. Daarnaast kan je opgevoerde fatbike in beslag genomen worden door de politie. Je moet deze dan op eigen kosten weer ophalen nadat je belooft de illegale aanpassingen ongedaan te maken. Bij herhaalde betrappingen en overtredingen volgen nog hogere boetes of zelfs een tijdelijke rijontzegging. In de meest extreme gevallen riskeer je zelfs een gevangenisstraf voor het herhaaldelijk rijden zonder rijbewijs op een voertuig waarvoor dit wel verplicht is.

©Glaserfotografie.de

©Peter Maszlen

Hoe werkt het opvoeren van een fatbike precies?

Er zijn verschillende manieren waarop eigenaren hun fatbike illegaal kunnen laten opvoeren om meer snelheid en vermogen eruit te halen. Een veelgebruikte methode is chiptuning. Bij chiptuning wordt de software in de controller van de elektromotor aangepast om de snelheids- en vermogensbegrenzingen te veranderen. Standaard is deze ingesteld op maximaal 25 km/uur en 250 watt. Door de software aan te passen kan bijvoorbeeld de snelheidslimiet verhoogd worden naar 35 km/uur en het motorvermogen naar 500 watt. Een andere optie is het vervangen van de motor door een krachtiger exemplaar dat standaard al een hoger vermogen levert, bijvoorbeeld 750 watt. Ook nu moet via een software-update de snelheidsbegrenzer worden aangepast. Er bestaan ook illegale tuning kits die een bypass zetten op de snelheidsbegrenzing, waardoor deze volledig wordt uitgeschakeld. Hiermee zijn soms snelheden van boven de 45 km/uur mogelijk.

Je fiets zelf opvoeren, hoe gaat dat eigenlijk? Je ziet het in deze video.

De ILT waarschuwt al langer voor deze gevaarlijke praktijken

De Inspectie Leefomgeving en Transport (ILT) waarschuwt al geruime tijd voor de illegale praktijk van het opvoeren van fatbikes. Uit een steekproef in 2021 door het tv-programma Kassa kwamen zorgwekkende resultaten naar voren. Maar liefst 5 van de 8 bezochte fatbikewinkels bleken bereid te zijn om voor een 12-jarige klant de fiets op verzoek op te voeren met extra snelheid en een gashendel. De ILT vindt dit een zeer zorgelijke ontwikkeling en benadrukt dat verkopers van fatbikes hun verantwoordelijkheid hierin moeten nemen. Ze zouden klanten veel beter moeten informeren over de wettelijke regels en voorschriften. Ook zouden ze zich strikt moeten houden aan de regelgeving door géén illegale modificaties te doen om de fatbikes op te voeren. Helaas blijkt uit de praktijk dat dit lang niet altijd gebeurt en sommige verkopers hun oren laten hangen naar de wensen van de koper, ook al zijn die wensen illegaal.

Lees ook: Helmplicht voor e-bikes op komst? Dit staat jou als e-biker te wachten

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.