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三問“大數據殺熟”為何屢禁不止

2024-10-27   經濟參考報   記者/李佳鵬 張莫 郭倩 汪子旭   12651

  “同一酒店,不同賬號查詢價格相差近一倍!”“紅包一開始能開出12、13元,后來開出的越來越小,只有幾元錢”“我是‘鉆石會員’,打車的價格卻比新會員還高”……從網絡投訴平臺的網友留言看,令人詬病的“大數據殺熟”現象仍不時發生,這讓不少消費者難以接受。

  “大數據殺熟”有何新變種、新套路?“千人千價”的現象緣何屢禁不止?如何治理“大數據殺熟”?帶著上述問題,《經濟參考報》記者進行了深入調研,業內人士、專家等向記者揭秘了其中的套路和癥結。

  一問:“大數據殺熟”有何新套路?

  “國慶出去玩訂酒店發現,同樣的房間,用自己常消費的賬號訂顯示388元,而用不常用的賬號訂只要236元,價格相差近一倍!”“同樣的酒店,不同平臺差價將近100元。”

  剛剛過去的“十一”國慶假期是居民出行旅游的高峰期,記者在社交平臺看到,在買機票和訂酒店的過程中,不少消費者都覺得自己遭遇了“大數據殺熟”。

  中消協公布的2024年上半年十大消費維權輿情熱點之一是“平臺經濟‘大數據殺熟’頻現”。四川省消委會日前最新發布的《網絡消費者知情權保護調查報告》也顯示,在經歷過網絡上購買商品和服務的消費者中,39.64%的受訪者遇到過“大數據殺熟”的情況。

  所謂“大數據殺熟”,是指經營者利用互聯網平臺優勢收集消費者日常消費數據,依照一定的算法邏輯,輸入具有推送對象與排斥對象的身份信息,自動生成和輸出個性化的銷售或服務定價,使不同消費者對相同銷售或服務支付不同對價的行為和現象。

  記者調研發現,“大數據殺熟”不斷出現新的“變種”,不僅形式更加多樣,而且套路日益隱蔽。

  ——“隨機紅包”優惠力度“因人而異”。在黑貓投訴平臺上,記者看到了不少關于外賣平臺省錢包的投訴信息。有消費者投訴稱,購買外賣平臺的優惠紅包,最初購買使用時開出的紅包很大,有時能達到12、13元,而多次購買后開出的紅包就變小了,一般只有6、7元。

  黑貓投訴平臺一位消費者稱,一家平臺組織攢獎票兌換紅包或者提現的活動,該消費者攢了好多獎票準備兌換時,發現無法兌換,而同一地區、同一時間點,有朋友獎券不多卻可以兌換,他認為平臺對于不同賬號存在區別對待。

  ——新老用戶被“差別對待”。一些網友吐槽,預訂酒店“黃金會員比普通會員貴”、打車軟件“鉆石會員”價格高于新會員。有網友稱,用新注冊的小白用戶、普通會員用戶和高級別的會員用戶同時選購同場次電影,最便宜的是小白用戶,其次是普通會員用戶,而高級別的用戶一張票要比小白用戶貴出5元以上。還有用戶反映,自己作為某平臺的付費會員,一開始會得到平臺送出的固定優惠券,但當優惠券用完,需要自己花錢再買優惠券時,發現要支付的價格比非付費會員購買同樣的優惠券還要貴。

  ——瀏覽頁面“千人千面”且“價格浮動”。平臺和企業會根據不同用戶的特點推薦不同產品。如擁有較好支付能力的用戶,搜索商品時會看到更多的“奢侈類”商品,預訂酒店時首頁會顯示更多的五星級酒店。

  另外,也有人反映,頁面在多次瀏覽后價格會出現自動上漲。一些軟件訂房頁面被瀏覽多了,相關酒店房價就自動上漲,營造“酒店很搶手”的錯覺。小紅書平臺一位用戶吐槽稱,從在線旅游服務平臺購買機票,第一次看顯示是3500元,當晚準備訂票時突然漲價到3900多元,第二天價格持續不降就下單了,而下單后再查詢價格則立刻恢復到第一次看時的價格。

  中國法學會消費者權益保護法研究會副秘書長陳音江表示,總的來看,“大數據殺熟”呈現隱蔽化的發展趨勢。“當前很多‘大數據殺熟’不似以前那么直接,整體而言規則越來越復雜、也越來越隱蔽,但這種根據消費習慣、消費特點,提供特定商品或特定服務的行為,涉嫌侵犯消費者知情權和選擇權,對消費者而言是不公平的。”陳音江說。

  二問:“千人千價”緣何屢禁不止?

  近年來,我國已出臺《中華人民共和國消費者權益保護法實施條例》《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》《互聯網信息服務算法推薦管理規定》等多項法律規定對“大數據殺熟”進行規范,但“千人千價”依然屢禁不止,原因何在?

  “信息不對稱”是記者采訪過程中被頻頻提及的內容。中國人民大學經濟學院教授李三希對《經濟參考報》記者說,“大數據殺熟”本質是一種利用信息不對稱而進行的“價格歧視”行為,或稱作“差異化定價”行為,屢禁不止的背后有多重原因,包括算法定價存在隱蔽性和不確定性,差異化定價“認定難”以致消費者維權難取證舉證以及監管成本高、難度大,難以形成常態化監管等一系列原因。

  從技術角度看,“大數據殺熟”背后高度依賴數據和算法,而算法具有高度不透明性,算法“黑箱”仍然普遍存在。

  一位從事平臺經濟監管研究的專家對記者表示,算法的細節被視為商業秘密而不被公開,一些由算法定價的結果也缺乏可解釋性,即使設計者也難以完全解釋其決策過程,而消費者更是只能遵守算法規則參與“游戲”。

  以“隨機”發放紅包、優惠券這一常見的手段為例。陳音江告訴記者,有的平臺會根據消費者的消費記錄,包括消費頻次、消費金額等,對用戶進行分層。對于消費頻次高、粘性很高的用戶以及完全不消費的用戶,不發放優惠券;對于有消費記錄但消費頻次不高,特別是單次消費金額又很高的用戶,通過多發優惠券和打折券來重點培養。“這種情況表面看起來好像是隨機的,很難去發現它背后的發放機制,也很難取得證據。”事實上,一些平臺通常以“時間不同、地點差異導致價格浮動”“新用戶有優惠”等理由,對其行為進行解釋,但消費者并不認可。

  從實踐角度看,由于價格差異的原因無法查清,因此針對“殺熟”行為往往存在取證難和舉證難。

  中國消費者協會專家委員會委員、中國政法大學副教授朱巍說,“大數據殺熟”和精準營銷、“千人千面”的廣告是相互關聯的,所以擦邊球就特別多。一旦被發現,平臺商家也可以說是通過精準廣告去做精準營銷的,并非“大數據殺熟”。

  在算法隱蔽性強、侵權判定界限模煳的情況下,維權成本高是難以逾越的坎。“即便發現了價格差異,由于舉證的困難,也鮮有消費者進行維權。此外,在該類糾紛中,與消費者可能付出的維權時間、金錢成本比,價格差異所造成的消費者損失往往較小,出于成本收益的考慮,消費者缺乏動力進行維權。”北京市第三中級人民法院法官鄭吉喆對記者說。

  從監管角度看,由于監管成本高、難度大,針對“大數據殺熟”也難有常態化的監管。“目前來看,圍繞‘大數據殺熟’,在司法實踐或行政處罰實踐中,還沒有形成特別清晰具體的可以落地的規則。此外,因為報價有時候的確存在‘個性化’的情況,因此不像廣告、虛假信息等,可以去進行一些常態化的監測。”中國社會科學院大學互聯網法治研究中心主任劉曉春說。

  李三希也認為,在經濟學分析框架下,價格歧視的實際效果需要個案判定,在認定上具有較大的模煳性。“很重要的一個影響因素是市場的結構,即它是不是一個高度壟斷的市場。認定價格歧視違反《中華人民共和國反壟斷法》需要經過嚴格的認定程序,而且前提是平臺在相關市場擁有市場支配地位,這在實際操作或認定上是比較困難的,也影響規制效果。”

  三問:“大數據殺熟”如何治理?

  針對上述現象和問題,記者聯系多家平臺進行采訪,多家平臺表示不方便回應。

  “大數據殺熟”頑疾該如何治理?接受《經濟參考報》記者采訪的業內人士普遍認為,目前,針對“大數據殺熟”涉及的問題相關部門已經形成了一套法律規制。未來,要繼續用足用好已有法律規則,與此同時,下一步治理“大數據殺熟”的重心可進一步放到健全算法定價機制以及健全信息披露機制上來。

  ——打破“算法黑箱”。大數據規制的核心是算法監管,因此,業內人士呼吁要進一步打破“算法黑箱”。實際上,在2022年,由國家互聯網信息辦公室、工業和信息化部、公安部、國家市場監督管理總局聯合發布的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》明確了算法知情權、算法選擇權等對算法推薦服務提供者的用戶權益保護要求,對“大數據殺熟”也作出了針對性規范。朱巍建議,未來可進一步加強算法治理,出臺相關的具體規定。

  ——加強監管技術的應用。陳音江說,如果發現平臺在同一時間銷售的價格存在明顯差異時,要應用大數據技術加強監管和對比,篩選出重點監管對象,針對性地加強監測和監督檢查。

  也有業內人士建議,引導平臺商戶將算法倫理內化為企業準則,避免算法濫用。記者了解到,一些平臺企業已經采取了一些相應的改進措施,比如,部分平臺通過公布算法邏輯、價格構成等方式提升透明度,以回應社會負面輿論。另外,通過提供關閉個性化推薦的功能,讓用戶自主選擇是否接受個性化推薦等。

  ——健全信息披露機制、保障消費者的個人信息權益。鄭吉喆向記者介紹,平臺經營者基于大數據和算法,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,通過自動化決策實行不合理的差別待遇,這違反了個人信息保護法第二十四條規定,也違反了處理個人信息的合法性原則。因此,“大數據殺熟”涉嫌侵害消費者個人信息權益。

  上述從事平臺經濟監管研究的專家認為,雖然我國不斷加強對個人信息的保護力度,但是泄露、濫用個人數據的情況仍時有發生。在平臺已經掌握了大量數據的情況下,必須要引導平臺自覺合規地對個人信息數據進行合理使用。

  江蘇省社會科學院區域現代化研究院副院長杜宇瑋表示,應要求平臺商家向用戶及監管部門明確告知收集用戶數據的目的、手段、范圍、用途等。同時,應要求平臺商家將差別化定價信息及時告知消費者,保障后者充分的知情權、選擇權和公平交易權。

  李三希認為,在當下,我們需要辯證理性地看待“大數據殺熟”行為。在發揮監管威懾力,提升治理手段、推進協同監管的同時,更重要的是敦促平臺合規自治,從根本上打造商家和消費者之間的信任關系。

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