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由于懷疑遭遇了“大數據殺熟”，胡女士將平臺告上了法庭。但不利因素在于，她很難拿出確鑿的證據證明自己遭遇了“大數據殺熟”，要知道，技術(shù)及用戶(hù)數據都掌握在平臺手中。

今年7月，法院一審法官認為，存在一定客觀(guān)情形，使得原告疑慮被告“大數據殺熟”。但法院最終判定平臺的過(guò)錯是“虛假宣傳、價(jià)格欺詐和欺騙行為”，支持原告退一賠三。

胡女士的遭遇不是個(gè)例?；ヂ?lián)網(wǎng)時(shí)代的用戶(hù)在享受便利的同時(shí)，也在虛擬世界中到處留下足跡?；ヂ?lián)網(wǎng)平臺通過(guò)收集和利用這些與用戶(hù)相關(guān)的數據，一方面可以通過(guò)差異化營(yíng)銷(xiāo)滿(mǎn)足用戶(hù)的個(gè)性化需求，但另一方面，也不斷引發(fā)“大數據殺熟”的質(zhì)疑，涉及場(chǎng)景包括外賣(mài)、網(wǎng)購、酒店、出行等?？梢哉f(shuō)，只要有交易發(fā)生，就會(huì )存在關(guān)于“殺熟”的討論。

就在11月1日，《中華人民共和國個(gè)人信息保護法》正式實(shí)施。其中明確規定：個(gè)人信息處理者利用個(gè)人信息進(jìn)行自動(dòng)化決策，應當保證決策的透明度和結果公平、公正，不得對個(gè)人在交易價(jià)格等交易條件上實(shí)行不合理的差別待遇。

這意味著(zhù)，“大數據殺熟”被明令禁止，如果實(shí)施該行為涉嫌違法。但難點(diǎn)在于，這種“殺熟”行為往往披著(zhù)差異化營(yíng)銷(xiāo)的外衣，如何進(jìn)行有效判定將是擺在監管機構和消費者面前的一道難題。

數據引發(fā)的爭議

當你下載一款App后，需要點(diǎn)擊同意“用戶(hù)使用協(xié)議”才能正常使用。此后，你授權的數據會(huì )被軟件開(kāi)發(fā)者一一記錄下來(lái)，并處于持續被收集狀態(tài)，直至賬號注銷(xiāo)為止。從設備ID到手機號碼，甚至包括你的姓名、性別、身份證號碼、瀏覽行為等產(chǎn)生的所有數據，都可以被收集并存儲，最終通過(guò)分析利用，反過(guò)來(lái)應用到你身上。

曾在互聯(lián)網(wǎng)公司做過(guò)數據分析師的張宇介紹，以電商平臺為例，“用戶(hù)在A(yíng)pp里的所有數據（自身的瀏覽、點(diǎn)擊以及商品的曝光等信息）都可以被收集，基本處于‘裸奔’狀態(tài)。”不過(guò)收集到的個(gè)人信息，通常會(huì )被加密，并且以類(lèi)代碼的形式來(lái)代替明文進(jìn)行記錄，只有擁有權限的人才能查看該權限范圍內對應的信息，以避免個(gè)人數據泄露 。

從前端開(kāi)發(fā)人員到數據分析崗位，再到產(chǎn)品及運營(yíng)等，互聯(lián)網(wǎng)公司對用戶(hù)數據的收集和處理涉及多部門(mén)多工種。通過(guò)收集、存儲、脫敏、分析等數據處理環(huán)節，互聯(lián)網(wǎng)公司利用算法和大數據，對用戶(hù)打標簽并進(jìn)行畫(huà)像，進(jìn)而推薦信息、商品，提供個(gè)性化服務(wù)。

數據儼然成為新經(jīng)濟環(huán)境下最為重要的生產(chǎn)要素。對于互聯(lián)網(wǎng)公司而言，收集的數據多少，往往與服務(wù)效果直接掛鉤。電商平臺算法工程師李云表示，“假如我只知道你的年齡、性別，推薦的服務(wù)會(huì )很廣泛，不一定能準確滿(mǎn)足你的需求。如果獲取的特征信息越多，提供的個(gè)性化服務(wù)效果相對會(huì )更好。”

在此背景下，互聯(lián)網(wǎng)公司都希望充分獲得用戶(hù)相關(guān)數據，通過(guò)差異化營(yíng)銷(xiāo)提供精準服務(wù)，從而獲取更多利潤。這也成為消費者質(zhì)疑互聯(lián)網(wǎng)平臺“大數據殺熟”的誘因，他們擔心個(gè)人數據被濫用，損害自身權益。

所謂“大數據殺熟”，指的是社會(huì )公眾對互聯(lián)網(wǎng)平臺利用大數據和算法對用戶(hù)進(jìn)行“畫(huà)像”分析，從而收取不同價(jià)格等行為的概括性說(shuō)法。

在公安部第三研究所網(wǎng)絡(luò )安全法律研究中心主任、研究員黃道麗看來(lái)，常見(jiàn)的“大數據殺熟”方式包括：根據不同設備進(jìn)行差別定價(jià)，例如針對高配置設備用戶(hù)的定價(jià)高于低配置設備用戶(hù)；根據用戶(hù)消費頻率進(jìn)行差別定價(jià)，例如會(huì )員價(jià)格高于非會(huì )員價(jià)格，老用戶(hù)價(jià)格高于新用戶(hù)價(jià)格；根據用戶(hù)消費時(shí)所處的不同位置進(jìn)行差別定價(jià)，例如周邊商場(chǎng)少的定價(jià)高于附近商場(chǎng)多的，用戶(hù)周邊人群購買(mǎi)力高的定價(jià)高于購買(mǎi)力低的等等。

2019年3月，北京市消協(xié)發(fā)布的“大數據殺熟”問(wèn)題調查結果顯示，88.32%的被調查者認為“大數據殺熟”現象普遍或很普遍，沒(méi)有被調查者認為“大數據殺熟”現象不存在。此外，還有56.92%的被調查者表示有過(guò)被“大數據殺熟”的經(jīng)歷。

曾有網(wǎng)友提到，因為在入住酒店時(shí)偶然問(wèn)了下價(jià)格，才發(fā)現自己通過(guò)旅行網(wǎng)站訂的出差常住酒店，要比朋友的賬號顯示的預定價(jià)格貴了80元左右。而通過(guò)翻看自己的打車(chē)記錄，他發(fā)現身為白金卡用戶(hù)，此前有一段時(shí)間叫不到普通型網(wǎng)約車(chē)時(shí)，平臺會(huì )幫其免費升級車(chē)型，且不會(huì )額外收費，但是之后，基本都是按照升級后的車(chē)型來(lái)收費。

今年2月，復旦大學(xué)管理學(xué)院孫金云副教授團隊發(fā)布的《2020打車(chē)軟件出行現狀調研報告》顯示，通過(guò)打車(chē)軟件實(shí)測，可以發(fā)現打車(chē)軟件平臺會(huì )利用已有的用戶(hù)特征大數據提供差異化服務(wù)、定價(jià)并進(jìn)行價(jià)格歧視。不過(guò)該報告也強調，這并不代表平臺真實(shí)采用了這一策略對用戶(hù)進(jìn)行某種篩選和操縱，可能和其真實(shí)的算法及策略存在一定的偏差。

隱藏的“大數據殺熟”

互聯(lián)網(wǎng)平臺具備零邊際成本的特點(diǎn)，容易通過(guò)馬太效應形成規模經(jīng)濟，最終掌握較強的定價(jià)權。而技術(shù)的成熟，使得算法在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)得到大規模應用成為現實(shí)，也讓擁有大量用戶(hù)數據的互聯(lián)網(wǎng)公司有了提供個(gè)性化服務(wù)的資本。但在國內上網(wǎng)人數突破10億之后，互聯(lián)網(wǎng)公司在用戶(hù)增長(cháng)方面遭遇天花板，市場(chǎng)對其運營(yíng)能力提出更高的要求。

“用戶(hù)畫(huà)像是互聯(lián)網(wǎng)公司實(shí)施差異化營(yíng)銷(xiāo)的基礎。其實(shí)現過(guò)程是互聯(lián)網(wǎng)公司從多方渠道獲取用戶(hù)數據，利用算法對用戶(hù)數據分析，進(jìn)而形成包含性別、年齡、受教育程度、消費及行為習慣等多個(gè)標簽在內的用戶(hù)畫(huà)像，最終根據企業(yè)的需要實(shí)施某項具體的差異化營(yíng)銷(xiāo)。”在黃道麗看來(lái)，差異化營(yíng)銷(xiāo)的核心思想是“關(guān)注并致力于滿(mǎn)足不同目標消費群體的個(gè)性化需求”。平臺根據不同用戶(hù)消費偏好、消費水平、價(jià)格敏感程度、收入水平等進(jìn)行推薦，將同一商品或是服務(wù)以不同的價(jià)格賣(mài)給不同的消費者，都是差異化營(yíng)銷(xiāo)。

據張宇介紹，互聯(lián)網(wǎng)公司可以根據用戶(hù)的行為，將其分流到不同的用戶(hù)池中，算法模型則可以對不同的用戶(hù)池設置不同的參數，從而實(shí)現差異化定價(jià)；而營(yíng)銷(xiāo)手段的制定，更多是通過(guò)人工和智能結合的方式，對不同地區實(shí)施不同的營(yíng)銷(xiāo)策略。

在實(shí)際操作中，為了提高用戶(hù)基數及活躍度，優(yōu)惠券往往是互聯(lián)網(wǎng)公司實(shí)現差異化營(yíng)銷(xiāo)的重要手段。通過(guò)用戶(hù)注冊、活躍情況、使用頻率等一系列指標，互聯(lián)網(wǎng)公司可以將用戶(hù)區分為新老及活躍與非活躍用戶(hù)等，從而有針對性地發(fā)放不同的優(yōu)惠券。

一家人工智能公司的研發(fā)主管向界面新聞介紹，不同場(chǎng)景對新老用戶(hù)的差異化也不同，比如外賣(mài)行業(yè)，如果你只是偶爾使用，可能會(huì )收到滿(mǎn)減紅包；而電商行業(yè)，可能只會(huì )讓指定用戶(hù)參與到某些促銷(xiāo)活動(dòng)中。

通過(guò)合理的差異化營(yíng)銷(xiāo)，部分用戶(hù)享受到了一定的優(yōu)惠，也有助于互聯(lián)網(wǎng)公司增加日活及用戶(hù)的黏性，進(jìn)一步提升自身的商業(yè)價(jià)值。不過(guò)這樣的優(yōu)惠活動(dòng)，極易導致不同用戶(hù)在同一時(shí)間和地點(diǎn)購買(mǎi)同一商品或服務(wù)時(shí)，出現價(jià)格上的差異，從而引發(fā)“大數據殺熟”的質(zhì)疑。

事實(shí)上，差異化營(yíng)銷(xiāo)和“大數據殺熟”往往容易混為一談。多位互聯(lián)網(wǎng)公司算法或數據相關(guān)的人士表示，互聯(lián)網(wǎng)公司可以通過(guò)差異化營(yíng)銷(xiāo)達到“大數據殺熟”的效果，很難分清兩者之間的關(guān)系。

“互聯(lián)網(wǎng)公司會(huì )通過(guò)類(lèi)似的手段，避免自己被認為實(shí)施了“大數據殺熟”，讓消費者以為只是一種營(yíng)銷(xiāo)手段，而且活動(dòng)的解釋權通常歸他們所有。”李云表示，如果互聯(lián)網(wǎng)公司實(shí)施“大數據殺熟”，以前可能是直接調高商品或服務(wù)的價(jià)格，現在則可以通過(guò)發(fā)優(yōu)惠券進(jìn)行差異化營(yíng)銷(xiāo)，最終達到不同用戶(hù)之間存在價(jià)格差異這樣的“大數據殺熟”效果。

在黃道麗看來(lái)，“大數據殺熟”實(shí)質(zhì)上是平臺實(shí)施差異化營(yíng)銷(xiāo)所產(chǎn)生的結果，指向的是一種價(jià)格欺詐的行為。只有當企業(yè)的差異化定價(jià)不具備正當理由，侵犯消費者的知情權、自由選擇權與公平交易權，構成不合理的價(jià)格歧視時(shí)，才會(huì )在實(shí)質(zhì)上構成“大數據殺熟”。

北京師范大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展研究院研究員馮賀霞則表示，如果平臺在消費者不知情的情況下，對同一地點(diǎn)的同一商品或服務(wù)制定了差異化定價(jià)，那么就是“大數據殺熟”。

“大數據殺熟和差異化營(yíng)銷(xiāo)的真實(shí)關(guān)系是一體兩面，站在企業(yè)的角度是差異化營(yíng)銷(xiāo)，站在用戶(hù)的角度就是被殺熟。”上海申倫律師事務(wù)所律師夏海龍認為，這個(gè)爭論其實(shí)是大數據技術(shù)本身所固有的，只能通過(guò)促進(jìn)市場(chǎng)競爭、科學(xué)監管等方式平衡好雙方的正當利益，除非禁用相關(guān)技術(shù)，否則類(lèi)似爭論不可能消除。

一把雙刃劍

互聯(lián)網(wǎng)平臺擁有大量用戶(hù)信息、數據和技術(shù)優(yōu)勢，通過(guò)實(shí)施“大數據殺熟”，確實(shí)能夠帶來(lái)額外的利潤。

2015年美國白宮的報告《大數據和差別定價(jià)（Big Data and Differential Pricing）》提到，美國布蘭戴斯大學(xué)經(jīng)濟學(xué)系助理教授Benjamin Shiller基于Netfilx的研究發(fā)現，如果將用戶(hù)行為數據用于個(gè)性化定價(jià)，那么會(huì )多增加12.2％的利潤。

為了平衡供需關(guān)系，保證用戶(hù)能打到車(chē)，Uber推出了動(dòng)態(tài)定價(jià)機制。當同一區域內有很多用戶(hù)同時(shí)叫車(chē)時(shí)，系統就會(huì )采用動(dòng)態(tài)定價(jià)，吸引更多司機前往高需求區域，從而使所有乘客都有車(chē)可乘，這也意味著(zhù)用戶(hù)在打車(chē)時(shí)車(chē)費會(huì )高一些。由于通過(guò)抽成獲利，用戶(hù)付費越高，打車(chē)平臺獲得的利潤也就越高。有研究表明，經(jīng)過(guò)粗略計算，可以得出2015年Uber通過(guò)動(dòng)態(tài)定價(jià)在美國產(chǎn)生的總體消費者剩余為68億美元。

在電商、出行、旅游等行業(yè)，動(dòng)態(tài)定價(jià)相當普遍?！端惴ǖ南葳?: 超級平臺、算法壟斷與場(chǎng)景欺騙》一書(shū)中提到，當賣(mài)方采取了更加復雜的營(yíng)銷(xiāo)手段時(shí)，動(dòng)態(tài)定價(jià)與價(jià)格歧視的邊界開(kāi)始變得模糊。此外，也許表面上看似有效的動(dòng)態(tài)定價(jià)，實(shí)則卻是經(jīng)營(yíng)者有意根據消費者的價(jià)格敏感度而對他們做出的區分。

不過(guò)算法在滿(mǎn)足用戶(hù)個(gè)性化需求時(shí)，也容易產(chǎn)生“信息繭房”。張宇表示，算法會(huì )根據獲取到的用戶(hù)數據作出反饋，如果發(fā)現該用戶(hù)對價(jià)格不敏感，可能會(huì )不斷試探其價(jià)格底線(xiàn)，最終實(shí)現自身利益最大化，“只要資本市場(chǎng)存在，就一直會(huì )有價(jià)格歧視，因為公司也是為了逐利。”

對于消費能力較強的用戶(hù)，可能會(huì )較多推薦價(jià)格區間處于較高位置的商品或服務(wù)，這在一定程度上節約了消費者的時(shí)間，但是會(huì )讓其誤以為所需的商品或服務(wù)僅有這樣的價(jià)格區間。如果該平臺的市場(chǎng)份額價(jià)高，加上消費者對價(jià)格不敏感，那么就會(huì )在不知不覺(jué)中多花不少錢(qián)。

“精準、高效的差異化營(yíng)銷(xiāo)手段的確能夠幫助企業(yè)提升經(jīng)營(yíng)效益，也能幫助用戶(hù)提高供需匹配效率、節省購物成本。”夏海龍認為，這一營(yíng)銷(xiāo)利器有可能被惡意使用以牟取不當利益。

也就是說(shuō)，消費能力更強且對價(jià)格不敏感的熟客，往往容易成為“被宰”的對象。亞馬遜就曾在2000年對部分碟片實(shí)施過(guò)差異化定價(jià)實(shí)驗，當新老用戶(hù)在該平臺購買(mǎi)同一種碟片時(shí)，老用戶(hù)會(huì )比新用戶(hù)貴4美元左右。后迫于輿論壓力，亞馬遜最終道歉，并承諾不會(huì )再利用用戶(hù)數據進(jìn)行差異化定價(jià)。

事實(shí)上，除了金錢(qián)上的損失，“大數據殺熟”在給消費者帶來(lái)心理傷害的同時(shí)，也會(huì )影響平臺和品牌的聲譽(yù)度。當老客戶(hù)發(fā)現自己不僅沒(méi)有享受到額外的福利，反倒成了“被宰”的對象時(shí)，往往會(huì )產(chǎn)生憤怒情緒，轉而選擇其他品牌。因此，互聯(lián)網(wǎng)公司可能客觀(guān)上具備實(shí)施“大數據殺熟”的條件，但在實(shí)際運營(yíng)中并不一定會(huì )使用該手段。

值得注意的是，為了驗證是否遭遇“大數據殺熟”，消費者需要通過(guò)登陸不同設備、賬號，在同一時(shí)間、地點(diǎn)購買(mǎi)同一商品或服務(wù)，但考慮到賬號的注冊時(shí)間、動(dòng)態(tài)的優(yōu)惠策略、難以解析的算法模型、偶爾出現的bug等因素，很難留下確鑿的證據。加上缺乏有效的第三方監督，事情往往陷入各執一詞的“羅生門(mén)”。

監管破局

以往當消費者認為自己遭遇“大數據殺熟”后，主要依靠的是消費者保護法、電子商務(wù)法等法律法規，通常難有確鑿的證據證明確實(shí)遭遇了“大數據殺熟”，并以此成功維權。

面對如何避免被“大數據殺熟”，多位互聯(lián)網(wǎng)公司從事算法或數據相關(guān)的人士建議，盡量少依賴(lài)單一軟件，同時(shí)多比較不同賬號、軟件間同一商品或服務(wù)的價(jià)格差異。只是這樣操作起來(lái)相對麻煩，消費者也難以徹底擺脫對占據主導地位公司的依賴(lài)。

而在企業(yè)層面，主動(dòng)規避“大數據殺熟”的意識并不強。比如，業(yè)務(wù)部門(mén)的人很少會(huì )討論某個(gè)行為是差異化營(yíng)銷(xiāo)，亦或是“大數據殺熟”，上級提需求后便會(huì )按照要求去執行。

前述人工智能公司研發(fā)主管表示，企業(yè)有很多辦法可以去規避“殺熟”被發(fā)現。“比如，可以將消費者不同類(lèi)型的數據用不同代碼存儲在不同的地方，不是設計者很難將這些數據聯(lián)系在一起；甚至可以設置內存服務(wù)器存儲數據，那么在硬盤(pán)和磁盤(pán)里都發(fā)現不了該數據。當然，這個(gè)成本會(huì )很高。”

但隨著(zhù)反壟斷加強，以及國務(wù)院反壟斷委員會(huì )關(guān)于平臺經(jīng)濟領(lǐng)域的反壟斷指南、數據安全法、個(gè)人信息保護法、禁止網(wǎng)絡(luò )不正當競爭行為規定（公開(kāi)征求意見(jiàn)稿）、互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規定（征求意見(jiàn)稿）等一系列法律法規的出臺，“大數據殺熟”現象有望得到遏制。

“數據安全法和個(gè)人信息保護法全面確立了數據安全保障、數據利用及個(gè)人信息保護的基本原則及規則，并針對企業(yè)差異化營(yíng)銷(xiāo)所依賴(lài)的自動(dòng)化決策技術(shù)做出了明確規范，將對平臺數據及算法權力濫用形成有力規制。”黃道麗認為，相關(guān)法律法規表明，具體到利用數據及算法進(jìn)行差異化營(yíng)銷(xiāo)場(chǎng)景，企業(yè)應當通過(guò)不斷優(yōu)化的算法和不斷提升的算力向消費者提供更為高效、豐富、精準的優(yōu)質(zhì)服務(wù)，而不是利用信息優(yōu)勢，違背商業(yè)道德、誠信原則進(jìn)行“大數據殺熟”。

這也得到了夏海龍的認同，“在如何平衡企業(yè)自主經(jīng)營(yíng)權和消費者訴求這一問(wèn)題上，法律在保護企業(yè)自主定價(jià)、經(jīng)營(yíng)權的同時(shí)禁止企業(yè)濫用權利，因此相關(guān)規定并不會(huì )妨礙企業(yè)通過(guò)大數據手段進(jìn)行差異化營(yíng)銷(xiāo)，可以說(shuō)這些規定既約束互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)守法合規經(jīng)營(yíng)，也從側面說(shuō)明，消費者享受福利歸根結底要靠創(chuàng )新企業(yè)來(lái)創(chuàng )造。”

需要注意的是，《互聯(lián)網(wǎng)信息服務(wù)算法推薦管理規定（征求意見(jiàn)稿）》強調，互聯(lián)網(wǎng)公司要以適當方式公示算法推薦服務(wù)的基本原理、目的意圖、運行機制等。但事實(shí)上，目前一些人工智能模型的場(chǎng)景，其實(shí)算是一個(gè)黑盒子，最后的輸出結果甚至無(wú)法進(jìn)行解釋。

張宇也表示，“最常見(jiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的算法，如果中間層特別多，程序員也不知道最后會(huì )輸出怎樣的結果。”

對此，馮賀霞給出了自己的建議，“通過(guò)法律法規，避免互聯(lián)網(wǎng)平臺出現壟斷行為；可以通過(guò)讓更多企業(yè)參與競爭，縮小平臺討價(jià)還價(jià)的空間；建立智能化監管平臺，利用技術(shù)有效識別差異化營(yíng)銷(xiāo)和“大數據殺熟”；發(fā)揮第三方評價(jià)機制，對互聯(lián)網(wǎng)平臺社會(huì )責任進(jìn)行評價(jià)。”

《個(gè)人信息法》也提到，通過(guò)自動(dòng)化決策方式作出對個(gè)人權益有重大影響的決定，個(gè)人有權要求個(gè)人信息處理者予以說(shuō)明，并有權拒絕個(gè)人信息處理者僅通過(guò)自動(dòng)化決策的方式作出決定。這意味著(zhù)，隨著(zhù)該法的正式實(shí)施，用戶(hù)的自主選擇權得到進(jìn)一步保障，“信息繭房”有望被打破。

此外，《個(gè)人信息保護法》也加大了對違法的懲處。該法強調，違反本法規定處理個(gè)人信息，或者處理個(gè)人信息未履行本法規定的個(gè)人信息保護義務(wù)的，如果情節嚴重，由省級以上履行個(gè)人信息保護職責的部門(mén)責令改正，沒(méi)收違法所得，并處五千萬(wàn)元以下或者上一年度營(yíng)業(yè)額5%以下罰款，并可以責令暫停相關(guān)業(yè)務(wù)或者停業(yè)整頓、通報有關(guān)主管部門(mén)吊銷(xiāo)相關(guān)業(yè)務(wù)許可或者吊銷(xiāo)營(yíng)業(yè)執照。

面對互聯(lián)網(wǎng)平臺的強勢地位，依靠法律法規和市場(chǎng)的力量，才有可能在一定程度上降低“大數據殺熟”出現的概率，充分保障消費者的知情權和選擇權。