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以用户画像实现精准杀,熟认定难举证难等困境 2021-09-14 14:56:26  来源:法治日报

同一时间,同一起点,同一目的地,不同手机使用打车软件跳出的价格却不同;

消费频率越高的老顾客,在网上所看到的相同产品或服务的定价,反而要高于消费频率低或从未消费过的新顾客;

买了外卖平台的会员,看起来点外卖能省不少钱,但实际上所谓的“优惠”比非会员所能享受到的反而要少;

……

“大数据杀熟”让很多人在不知不觉中被“割了韭菜”,是近年来社会关注的一个热点。近期,更有多部规范剑指“大数据杀熟”:先是国家市场监督管理总局公布《价格违法行为行政处罚规定(修订征求意见稿)》,明确对“大数据杀熟”予以处罚;后有十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》,明令禁止“大数据杀熟”;还有国家互联网信息办公室发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定(征求意见稿)》,涵盖外卖、出行、资讯、视频、社区、电商在内多个行业,对违规使用“大数据算法杀熟”重拳出击。

显然,对算法予以更严格的监管,已是势在必行。

以用户画像实现精准杀熟

多个互联网平台都曾深陷“大数据杀熟”的争议泥潭。

据不完全统计,包括亚马逊、搜狐视频、百度、腾讯视频、美团点评、淘宝、优酷、爱奇艺、去哪儿、天猫、猫眼电影、淘票票、当当网、饿了么等多家平台,均被曝疑似存在“杀熟”情况,涵盖了网络购物、交通出行、在线视频、在线差旅、在线票务等多个领域。

前谷歌数据科学家赛思·斯蒂芬斯-达维多维茨曾经这样描述:真正的“大数据杀熟”,是通过数据搜索,在茫茫人海中找到你的“二重身”。比如亚马逊的推荐,不仅仅是根据你自己的偏好和历史数据,而是在它的庞大数据库中搜索你的“二重身”,把他们购买的商品推荐给你。

东南大学网络空间安全学院副教授宋宇波则用“用户画像”来形容大数据实现“精准杀熟”的工具。“用户画像是指人工智能算法通过搜集用户各类相关信息,从而标识用户的各类高度精炼特征。每一种特征描述了用户的一个维度,用户画像即通过对用户进行多个维度的描述,以实现对该用户的精准定位。”其核心在于为用户“打标签”,通过收集用户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据,进而对用户或者产品特征属性的刻画,并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息,从而抽象出一个用户的信息全貌。

也有人将“大数据杀熟”通俗地称为“看人下菜碟”,即部分平台对于特定用户会“格外关照”。例如,复旦大学教授孙云金的研究团队在针对网约车平台的调查中发现,苹果手机用户在打车的过程中更有可能被舒适型车辆,即优享、专车等价格相对较高的车型接单,且这一比例是非苹果手机用户的3倍。此外,苹果手机用户所能享受到的打车优惠也更少。数据统计发现,苹果手机用户所能获得的平均优惠约为非苹果手机用户的一半,优惠金额占据每订单原价的比例即折扣比,依旧支持上述结论。

密集立法禁止大数据杀熟

“大数据杀熟”一直以来恶名在身,被认为侵害了消费者的知情权、公平交易权等权益。

近年来,对“大数据杀熟”进行“反杀”,也成为立法的趋势。

2019年1月1日实施的电子商务法第十八条规定,“电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的,应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项,尊重和平等保护消费者合法权益”。

去年10月1日施行的《在线旅游经营服务管理暂行规定》明确:“在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段,基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件,侵犯旅游者合法权益。”

今年2月7日,国务院反垄断委员会制定发布《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》,规定“大数据杀熟”属于差别待遇,也列举了平台经营者实施差别待遇行为可能具有的正当理由。

7月初,国家市场监督管理总局公布《价格违法行为行政处罚规定(修订征求意见稿)》,规定电子商务平台经营者有利用大数据分析、算法等技术手段,根据消费者或者其他经营者的偏好、交易习惯等特征,基于成本或正当营销策略之外的因素,对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格的情形之一的,给予警告,可以并处上一年度销售总额1‰以上5‰以下的罚款,有违法所得的,没收违法所得;情节严重的,责令停业整顿,或者吊销营业执照。

同样在7月,深圳市公布《深圳经济特区数据条例》,明确提出对“大数据杀熟”给予重罚——情节严重的,可处5000万元以下或者上一年度营业额5%以下罚款。

近期,全国人大常委会表决通过了《个人信息保护法》,国家网信办发布《互联网信息服务算法推荐管理规定(征求意见稿)》,均明确互联网平台和商家不得过度收集个人信息、不得滥用算法权力、不得利用算法对消费者进行“大数据杀熟”。

明确大数据杀熟判定标准

一个值得注意的现象是,“大数据杀熟”仍然存在着判定难的问题。从目前已经生效的相关法律规定来看,对“大数据杀熟”的明确界定和表现形式及交易相对方的相关权益还存在模糊之处。

南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院教授李云说,线上平台所制定的异常复杂的销售策略,通过多达上百种的价格组合使得普通消费者无法厘清实际的合理价格。

宋宇波说,商品价格的波动通常会包含很多因素,以线上打车平台为例,每个行程的定价是根据乘客定位、实时路况、预估行驶里程、时长计算以及优惠券抵扣金额等进行预估,在如此复杂的价格计算体系中,即使出现针对不同人群的价格变动,也很少有人会在完全一样的场景来进行比对验证。

这一方面意味着相对彼此独立的交易模式容易让精于计算的平台“钻了空子”,消费者难以举证;另一方面也意味着平台与杀熟无关的行为或被误伤,“大数据杀熟”在事实上成为了什么都能往里装的“大箩筐”。

上海金融与法律研究院研究员傅蔚冈就提出了一种值得警惕的倾向:平台被课以义务。傅蔚冈以在线旅游平台为例,“同样的商品或者服务,因为提供者不同和时间不同,它的价格并不一致,酒店价格在淡季和旺季,不同房型价格的差别都很大。在很多平台上,我们都会看到同样一家酒店同样的房型有着不同的价格。其中原因未必就是‘大数据杀熟’,供应商不尽相同也可能是原因”。

傅蔚冈认为,平台不可能也没有必要去控制价格。根据电子商务法的规定,平台经营者的各项义务大致包括四类:一是为了维护市场交易秩序而需要履行的义务;二是为了维护平台正常运行所需要履行的义务;三是为了调整平台经营者和平台内经营者法律关系而需要履行的义务;四是调整平台经营者和消费者之间的关系。“如果平台的监督价格义务成立,那么电子商务法所确认的平台经营者和平台内经营者的法律关系也将会打破,而平台内经营者也将失去定价的自由。”

立法的模糊、认定的困难,也让消费者的维权容易遭遇障碍。有业内专家指出,消费者的自行搜索和投诉往往是发现“大数据杀熟”的线索之一,但最终要证明平台用了大数据手段并不容易,而执法机构也需要证明技术手段与价格差异化的因果关系,差异化的标准本身也需要明确。

网经社电子商务研究中心生活服务电商分析师陈礼腾说,“大数据杀熟”等违规行为的证据收集和判定仍存在一定难度,需尽快理顺监管机制,让相关规定顺利落地。

消费者也应提升自我防范意识,及时保存证据,与平台沟通了解情况,确认权益受损后发起维权。

各互联网平台更当自律自治,主动担负起重点保护和合理使用用户隐私的主体责任,毕竟如技术史专家克兰兹伯格所说:“技术既无好坏,亦非中立。”互联网公司有义务去预判一项新技术到底会带来什么样的影响,确保科技向善。(张维)

关键词: 大数据 画像 精准杀 割韭菜

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