“只能用魔法打败魔法了”。经常点外卖的丁女士为了避免自己被外卖平台“杀熟”，于是选择了不同平台之间换来换去，她告诉北京商报记者，她发现多次在同一个平台充值会员后，却发现送的优惠券变少了，充值会员的减免额度也变小了，而当她转用另一家平台点单时，甚至不需要会员就能收获同样的优惠价格。
近年来，伴随着平台经济的崛起，大数据“杀熟”似乎已经成了潜规则。3月1日，北京市消协发布的互联网消费大数据“杀熟”问题调查结果显示，有超八成受访者有过被大数据“杀熟”的经历。而以大数据“杀熟”为代表，囊括了包括算法在内的众多乱象也已经引起了监管的重视。
网购旅游外卖成重灾区
但凡接触网络的消费者，对于大数据“杀熟”行为大多并不陌生。宋先生告诉北京商报记者，他有两个百度云网盘账号，其中一个常年充值会员。今年普通会员到期后，宋先生发现没有了充值按钮，于是只好选择了更贵一些、包含更多特权的超级会员套餐充值。
但是当宋先生切换为另一个不经常使用的小号，发现这两种会员的充值入口都十分显眼甚至还有新用户开通优惠，价格和他续费时相差100元还多。
这样的情况并不少见。北京市消协的调查结果显示，在对16个平台进行的32个模拟消费体验样本中，有18个样本新老用户账户的价格一致；有14个样本新老账户的价格不一致。
其中，大多数样本是因为打折或优惠力度不同导致最后成交价格不同，但飞猪旅行和饿了么个别体验样本显示，新老用户同时购买相同商品(服务)的标价不同，明显涉嫌侵犯消费者的合法权益。
具体而言，超八成受访者认为大数据“杀熟”现象非常普遍或普遍，相比之下，仅有1.29%的受访者认为大数据“杀熟”现象不普遍或根本不存在。同时，86.91%的受访者表示有过被大数据“杀熟”的经历。
网络购物成为大数据“杀熟”重灾区，其次是在线旅游、外卖和网约车。调查结果显示，82.44%的受访者表示在网络购物过程中遭遇过大数据“杀熟”，76.85%的受访者在在线旅游消费中遭遇过大数据“杀熟”，反映在网络外卖(66.96%)和网络打车(63.00%)消费过程中遭遇大数据“杀熟”的受访者均达到六成多。
此外，还有部分受访者表示在电影消费和视频消费时遭遇过大数据“杀熟”问题。这说明受访者认为大数据“杀熟”问题主要集中在网络购物、在线旅游、外卖和网约车等消费领域。
北京卓纬律师事务所合伙人孙志峰对北京商报记者分析称，互联网经济给生活带来便利的同时，一定会存在信息获取和使用的诸多法律和道德问题。相当一部分互联网企业本身并无产品经营或主要盈利并非来源于产品经营，主要靠获取流量、出售流量带来的利益及附加值获得收益，比如针对用户阅读习惯有针对性地派发硬软广告。但是应当在合法以及遵守商业伦理的基础上进行，要遵循知情-同意原则，在充分保障消费者权益和公平市场竞争秩序的基础上，进行技术创新，而不是利用大数据“杀熟”。
算法推荐“戴紧箍”
大数据之所以能够“杀熟”，与其背后的算法还有着千丝万缕的联系。据了解，大数据“杀熟”行为通常包含收集数据进行用户画像以及根据画像对用户进行区别对待两个阶段，而算法就是通过数据量和数据的更新频次，从而判断消费者究竟是生是熟，进而给了平台“见人下菜碟”的空间。
国家网信办明确指出，近年来，算法应用在给政治、经济、社会发展注入新动能的同时，算法歧视、“大数据杀熟”、诱导沉迷等算法不合理应用导致的问题也深刻影响着正常的传播秩序、市场秩序和社会秩序。
在接受北京商报记者采访时，浙江晓德律师事务所首席律师陈文明表示，这些算法虽然被诟病，但是却能给企业带来巨大的利益，企业靠这些算法能从不同的人身上榨取不同的利益，最大程度榨干每一个用户的价值。这种行业“规则”是各企业自由发展必然出现的乱像，因此必定需要法律法规的管控，需要有关部门的监管来减少不正当竞争行为，保护我国经济市场健康而公正的发展环境。
值得注意的是，3月1日，国家网信办等四部门联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式施行。《规定》明确，算法推荐服务提供者不得设置诱导用户沉迷、过度消费等违反法律法规或者违背伦理道德的算法模型；不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等违法行为。
国家网信办也提到，在互联网信息服务领域出台具有针对性的算法推荐规章制度，是防范化解安全风险的需要，也是促进算法推荐服务健康发展、提升监管能力水平的需要。
还需多部门配合精准监管
事实上，近两年来，关于大数据“杀熟”相关领域的管理并不少。早在2020年10月1日起施行的《在线旅游经营服务管理暂行规定》就曾明确，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。
去年发布的《关于平台经济领域的反垄断指南》更是直指差别待遇情形下的滥用市场支配地位行为包括基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件。此外，《个人信息保护法》既明确了算法下的“自动化决策”，也为其划出了明显的红线。
在陈文明看来，严防大数据“杀熟”的主要难点在于，各公司各平台内部的数据资料往往难以被有关部门监察到，公司员工也因为签署保护商业机密条款、电脑被监控等原因不会向有关部门举报。被大数据“杀熟”侵犯利益的用户会因为利益损失小而不愿意费力记录证据、提起诉讼或者举报，并且大数据“杀熟”往往需要多个用户记录信息，合并作为证据，要多个利益受到侵害的用户一起费时费力，因此对大数据“杀熟”的监管和惩罚总是不尽如人意。
陈文明称，《规定》明确禁止了多情况多方式的大数据“杀熟”，并对大数据“杀熟”相关方事前事后的行政责任、法律责任进行了更细致的规定。新法顺利出台，后续的实施还需要法律各部门，公安、检察院、法院、工商管理局等各部门配合起来，使用法律的武器对大数据杀熟行为进行精准监管，严厉打击。
孙志峰也表示，我国现行法律已经建立了针对大数据“杀熟”行为的规制，只不过应当针对大数据“杀熟”在外表现形式变化，不断调整和更新相关监管规则，特别是制定具有可操作性的统一的认定标准和执法尺度，进一步明确大数据杀熟中反应各项违法行为主责单位以及各有权机关衔接处理机制，更有利于激发基层执法的积极性。
北京商报记者 杨月涵
