大數據“殺熟”成潛規則？超八成受訪者認為不普遍

“只能用魔法打敗魔法了。”經常點外賣的丁女士為了避免自己被外賣平臺“殺熟”，于是選擇了不同平臺之間換來換去，她告訴北京商報記者，她發現多次在同一個平臺充值會員后，送的優惠券變少了，充值會員的減免額度也變小了，而當她轉用另一家平臺點單時，甚至不需要會員就能收獲同樣的優惠價格。

近年來，伴隨著平臺經濟的崛起，大數據“殺熟”似乎已經成了潛規則。3月1日，北京市消協發布的互聯網消費大數據“殺熟”問題調查結果顯示，超八成受訪者認為大數據“殺熟”現象非常普遍或普遍，相比之下，僅有1.29%的受訪者認為大數據“殺熟”現象不普遍或根本不存在。同時，86.91%的受訪者表示有過被大數據“殺熟”的經歷。

網絡購物成為大數據“殺熟”重災區，其次是在線旅游、外賣和網約車。調查結果顯示，82.44%的受訪者表示在網絡購物過程中遭遇過大數據“殺熟”，76.85%的受訪者在在線旅游消費中遭遇過大數據“殺熟”，反映在網絡外賣(66.96%)和網絡打車(63%)消費過程中遭遇大數據“殺熟”的受訪者均達到六成多。

北京卓緯律師事務所合伙人孫志峰對北京商報記者分析稱，互聯網經濟給生活帶來便利的同時，一定會存在信息獲取和使用的諸多法律和道德問題。相當一部分互聯網企業本身并無產品經營或主要盈利并非來源于產品經營，主要靠獲取流量、出售流量帶來的利益及附加值獲得收益，比如針對用戶閱讀習慣有針對性地派發硬軟廣告。但是應當在合法以及遵守商業倫理的基礎上進行，要遵循知情-同意原則，在充分保障消費者權益和公平市場競爭秩序的基礎上，進行技術創新，而不是利用大數據“殺熟”。

大數據之所以能夠“殺熟”，與其背后的算法有著千絲萬縷的聯系。據了解，大數據“殺熟”行為通常包含收集數據進行用戶畫像以及根據畫像對用戶進行區別對待兩個階段，而算法就是通過數據量和數據的更新頻次，從而判斷消費者究竟是生是熟，進而給了平臺“見人下菜碟”的空間。

國家網信辦明確指出，近年來，算法應用在給政治、經濟、社會發展注入新動能的同時，算法歧視、“大數據殺熟”、誘導沉迷等算法不合理應用導致的問題也深刻影響著正常的傳播秩序、市場秩序和社會秩序。

值得注意的是，3月1日，國家網信辦等四部門聯合發布的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》(以下簡稱《規定》)正式施行。《規定》明確，算法推薦服務提供者不得設置誘導用戶沉迷、過度消費等違反法律法規或者違背倫理道德的算法模型;不得根據消費者的偏好、交易習慣等特征，利用算法在交易價格等交易條件上實施不合理的差別待遇等違法行為。

在接受北京商報記者采訪時，浙江曉德律師事務所首席律師陳文明表示，《規定》明確禁止了多情況多方式的大數據“殺熟”，并對大數據“殺熟”相關方事前事后的行政責任、法律責任進行了更細致的規定。新法順利出臺，后續的實施還需要法律各部門，公安、檢察院、法院、工商管理局等各部門配合起來，使用法律的武器對大數據“殺熟”行為進行精準監管，嚴厲打擊。

事實上，近兩年來，關于大數據“殺熟”相關領域的管理并不少。早在2020年10月1日起施行的《在線旅游經營服務管理暫行規定》就曾明確，在線旅游經營者不得濫用大數據分析等技術手段，基于旅游者消費記錄、旅游偏好等設置不公平的交易條件，侵犯旅游者合法權益。

去年發布的《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》更是直指差別待遇情形下的濫用市場支配地位行為，包括基于大數據和算法，根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等，實行差異性交易價格或者其他交易條件。

在陳文明看來，嚴防大數據“殺熟”的主要難點在于，各公司各平臺內部的數據資料往往難以被有關部門監察到，公司員工也因為簽署保護商業機密條款、電腦被監控等原因不會向有關部門舉報。被大數據“殺熟”侵犯利益的用戶會因為利益損失小而不愿意費力記錄證據、提起訴訟或者舉報，并且大數據“殺熟”往往需要多個用戶記錄信息，合并作為證據，要多個利益受到侵害的用戶一起費時費力，因此對大數據“殺熟”的監管和懲罰總是不盡如人意。

孫志峰表示，我國現行法律已經建立了針對大數據“殺熟”行為的規制，只不過應當針對大數據“殺熟”在外表現形式變化，不斷調整和更新相關監管規則，特別是制定具有可操作性的統一的認定標準和執法尺度，進一步明確大數據殺熟中反映各項違法行為主責單位，以及各有權機關銜接處理機制，更有利于激發基層執法的積極性。

標簽： 大數據殺熟 殺熟潛規則 外賣平臺 侵犯利益