禁止“大数据杀熟”立法进程加快 仍面临认定难举证难等困境

  对算法予以更严格的监管,已是势在必行。近期,多部法律规范对违规使用“大数据算法杀熟”重拳出击,但立法的模糊、认定的困难等依然会成为消费者顺利维权的现实障碍,亟待立法进一步明确监管机制,同时,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。

  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。

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