E-bikes zijn zeer gewild bij dieven. Zelfs dubbel op slot doen is vaak niet genoeg om te voorkomen dat ze met je dure fiets aan de haal gaan. Met een fietsverzekering zorg je ervoor dat je na de diefstal van je e-bike niet met lege handen achterblijft. In dit artikel leggen we je uit waar je op moet letten bij het afsluiten van een fietsverzekeringen wat je moet doen als je fiets gestolen wordt.

Fietsverzekering afsluiten: dit doe je eerst

Bij het afsluiten van een fietsverzekering komt veel kijken. Je moet een aantal zaken in overweging nemen:

Dit zijn allemaal vragen om van tevoren over na te denken; ze zijn belangrijk voor de keuze van de voor jou beste fietsverzekering. Bekijk ook de website van de Consumentenbond voor een keuzehulp in fietsverzekeringen.

©Looker_Studio - stock.adobe.com

Schade of diefstal

Het is mogelijk om een gewone fiets te verzekeren, maar ook een e-bike. Er wordt daarin eigenlijk zelden een verschil gemaakt tussen problemen door schade of door diefstal. Een racefiets of een bakfiets verzekeren kan ook: daar zijn weer andere verzekeringen voor. Het soort fiets bepaalt vaak de premie van je verzekering, maar ook hoeveel hij kostte, waar je woont en zelfs je leeftijd kan een rol spelen.

©Sergey Novikov/serrnovik

Wat wordt er gedekt?

Wat er precies gedekt wordt en of je bijvoorbeeld nog een eigen risico moet betalen, dat hangt van je verzekering en verzekeraar af. Denk daarbij ook aan extra’s op je fiets, zoals een kinderzitje of een fietscomputer: je moet vaak extra geld betalen om die mee te verzekeren. Het kan veel schelen tussen verzekeraars wat er wordt vergoed: sommige verzekeringen staan alleen het verzekeren van accessoires toe die gelijk bij aankoop van de fiets zijn gemonteerd, terwijl anderen nog wat (soms vage) kleine lettertjes toevoegen, namelijk dat je maatregelen moet hebben genomen die je op basis van de situatie mag verwachten. Een nogal multi-interpretabele optie.

Allrisk of niet?

Kijk ook naar de mate van dekking die je wilt. Je kunt kiezen uit een verzekering met allrisk-dekking en met alleen diefstaldekking. Bij allrisk wordt er ook uitgekeerd mocht je fiets schade ondervinden door bijvoorbeeld een brand of aanrijding. Heb je alleen diefstaldekking: dan krijg je dus niets uitgekeerd bij beschadigingen of brand, maar alleen als iemand er ongevraagd met je fiets vandoor gaat. 

Kijk ook goed naar wat er eventueel nog meer is inbegrepen in de verzekering: sommige verzekeraars geven je bijvoorbeeld meteen pechhulp als je onderweg problemen hebt met je fiets en er zijn ook verzekeraars die meteen ongevallendekking bieden.

Aflopend of vast?

Binnen de fietsverzekeringen heb je weer onderverdelingen tussen een aflopende fietsverzekering, waarbij je van tevoren weet dat je je premie in één keer voor een vaste periode betaalt, en een doorlopende fietsverzekering die je maandelijks betaalt voor zolang je wilt.

©RAM - stock.adobe.com

ART-goedgekeurd slot

Welke verzekeraar je kiest en welke dekking kan enorm verschillen, maar qua verwachtingen van jou als verzekerde zijn er veel overeenkomsten tussen de verschillende fietsverzekeraars. Zo moet je altijd een ART-goedgekeurd slot van categorie 2 of hoger op je fiets hebben (meer daarover lees je in dit artikel). Je moet daarbij ook zorgen dat je twee sleutels hebt: je gebruikte fietssleutel en de reservesleutel. Zorg dat je foto’s van de voorkant en de achterkant van de sleutels hebt. Je verzekeraar moet het merk en de sleutelnummers hebben (vergeet die dan ook niet door te geven als je het slot vervangt of een sleutel verliest).

Is je fiets inderdaad gestolen en moet je je sleutels overleggen, zorg dan dat je echt die foto’s van beide sleutels hebt, van de voor- en achterkant. Stuur ze aangetekend op en plak ze goed vast op het begeleidende papier, waarop je nog eens op uitlegt dat je fiets gestolen is. Heeft een verzekering ook maar een beetje ruimte om te zeggen dat ze sleutels niet hebben ontvangen, dan kun je de dekking van je fietsverzekering helaas op je buik schrijven. Dan blijf je niet alleen achter zonder fiets, maar ook met een verzekering die niets voor je doet, wat de hele situatie extra vervelend maakt. Raak je een sleutel eerder al kwijt, dan moet je zorgen dat je bij de sleutelfabrikant een nieuwe laat maken met het officiële nummer dat ook te vinden is op de andere sleutel en dat bekend is bij je verzekeraar. Let op: als je deze gegevens pas doorgeeft nadat je fiets gestolen is, vis je meestal achter het net. Op tijd regelen dus!

©Rostislav Ageev

Zorg dat je correspondentie met je verzekeraar altijd goed opslaat. Let bij e-bike-verzekeringen ook op wat je moet doen bij de aanvang van je verzekering. Zo zijn er verzekeringen die eisen dat je een tracker op je fiets laat zetten (door de verzekeraar zelf), waarbij er een zoektocht in gang wordt gezet wanneer je opgeeft dat je fiets gestolen is. Ook zijn er diverse verzekeraars die verwachten dat je een officiële aangifte van de politie kunt overleggen en ook daadwerkelijk opstuurt. Zorg dat je alles bewaart, overal foto’s van maakt en zo voorzichtig mogelijk bent, zodat de verzekeraar geen reden heeft om je af te wijzen.

Gebruik je verstand

Het is zeker met een dure e-bike vaak aantrekkelijk om een fietsverzekering te kiezen, maar let op dat je er niet te veel op leunt. Zorg dat je niet alleen een gewoon slot gebruikt, maar koop ook een stevig hangslot of vouwslot dat je altijd gebruikt wanneer je je tweewieler parkeert. Zelfs als dat in je eigen schuurtje is. Het voelt misschien raar en je denkt: maar hier ben ik toch voor verzekerd? Maar als het puntje bij paaltje komt is het soms moeilijk om dat bedrag van je fiets ook daadwerkelijk terug te krijgen en dat is dubbel vervelend. Succes!

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.