肆虐的大數據殺熟

曹彥君 陳曉平

美團最近陷入“殺熟”的風波。

一位名叫“漂移神父”的網友爆料稱，他在美團App購買驢肉火燒外賣時發現，在同一家店鋪、同一個配送位置、同一個下單時間點的條件下，開通美團會員的賬號所需的配送費，比未開通會員的賬號所需的配送費高出整整4元。

該網友多次親身測試后指出，其所在位置附近幾乎所有外賣商戶，會員賬號總是超出非會員賬號1-5元不等的配送費。

換句話說，會員并未享受到平臺所承諾的優惠待遇，只要多點幾次外賣，額外支付的配送費甚至會超過會員所享的優惠。

這一現象引起熱議，網友紛紛曬出自己類似的殺熟遭遇。

美團公開回應稱，配送費差異與會員身份無關，是軟件的定位緩存所導致，用戶下單會按照真實配送地址準確計算。該回應未得到該名爆料者及公眾的接受和認同。

被指控進行殺熟的不僅僅是美團一家。

華東政法大學經濟法學院學者張敏告訴《21CBR》記者，大數據殺熟現象非常普遍，在電商網站、網約車軟件、外賣平臺、在線旅游服務等平臺上尤為突出。

層出不窮

大數據殺熟，狹義上理解，說的是同樣商品或服務，老客戶看到的價格，反而貴過新客戶;廣義上，就是指企業分析和預測消費者大數據，對不同對象收取不同價格的行為。

2018年開始，“大數據殺熟”即受到廣泛關注和報道。

當年，攜程遭網友多次爆料，在機票、高鐵、酒店價格上進行大數據殺熟，攜程回應稱平臺從未有過該行為。

2020年10月，澎湃新聞報道，有一位程先生在一商旅平臺的App上以217元的價格預訂一家酒店，他和朋友打開另一部手機搜索同一酒店發現，相同入住日期下的同一房型，價格變成了169元，再換一部手機，又變為175元。

以上涉嫌大數據殺熟的行為，在互聯網平臺層出不窮。

北京市消協的一項調查顯示，約56.92%的受訪者表示，曾有過被大數據殺熟的經歷。在對14個App或網站進行的57組模擬消費體驗樣本中，有 23組樣本新老賬戶的價格不完全一致，占比40.35%。

殺熟機制受益于大數據技術的發展，本質是商家為了利用用戶黏性，實現利益最大化的一種方式，其背后的技術支撐則是數據挖掘和分析技術。

張敏解釋道，目前大數據殺熟主要依托類線性空間算法、類線性時間算法和并行算法等技術。

完成殺熟主要分為兩步：

第一步，平臺經營者以支付工具推廣、紅包發放等方式擴大自己的消費者數據庫，利用以上算法分析消費數據，根據消費者的習慣、地址、價位選擇、所用電子設備型號等特征，判斷出該用戶身份、購買力、興趣和能力。

第二步，平臺憑借算法形成精準的用戶畫像，針對性地對新老消費者顯示不同的標價。新客往往能獲大量補貼，消費能力高、消費意愿強烈的用戶被認定為“熟客”，被迫面對更高的價格，企業利用從熟客處獲取的利潤吸引新客，能極其隱蔽地獲得更高的利潤。

當平臺經營者擁有市場支配地位、數據的收集與運用能力，將會積累起隱性侵害熟客消費者的能力。大數據技術越發達，智能化程度越高。

多位專家向《21CBR》記者表示，大數據殺熟對消費者、社會將產生長期危害。

對于消費者個人來說，一次交易中或許僅僅是價格的小數額差異，但當消費者對平臺產生依賴，長期而言交易成本不降反升，侵害了消費者的公平交易權;對于全社會而言，殺熟行為破壞了誠實信用的基本原則，降低消費者的消費欲望，導致全社會交易成本的上升。

維權之難

根據《反壟斷法》第17條和第47條，具有市場支配地位的企業如果以不公平的高價銷售商品，或對條件相同的交易相對人在交易價格等條件上實行差別待遇，可對企業處以上一年度銷售額上限10%的罰款。此外，在《消費者權益保護法》《電子商務法》中也有針對數據使用行為的類似條文。

多位專家在受訪時表示，至今未有互聯網企業因大數據殺熟行為受到執法機構的調查和處罰。

原因是多重的。

在法律法規方面，對大數據殺熟行為的規定仍然較為模糊，且該現象涉及《消費者權益保護法》和《反壟斷法》等多部法規的交叉區域，需競合執法，過程更為復雜。

相較“二選一”、反競爭并購等壟斷行為，大數據殺熟更為直接侵害了消費者的權利，然而，消費者個人維權異常艱難。

華東政法大學競爭法研究中心執行主任翟巍告訴《21CBR》記者，殺熟行為非常隱秘，很多情況下消費者是被蒙蔽的，若不經過仔細比對價格，很難察覺自己是被殺熟的對象。即使發現可疑的現象，個人也很難向執法機關進行舉證。

高朋律師事務所高級合伙人姜麗勇表示，消費者個人力量單薄，若以個人名義向平臺企業提起訴訟，成本非常高，難以承擔;此外，我國的民事訴訟機制要求由原告方做出舉證，殺熟機制來自平臺內部的算法，消費者方面無法證明算法存在不合理之處。

有數據分析師只好建議，用戶可采取若干策略來反制大數據殺熟：卸載重裝App，偽裝流失用戶或新下載用戶;搜索時違反實際意圖，進行部分無關內容的搜索，使用戶畫像匹配度降低;多找幾位朋友登錄不同的賬號和設備驗證價格信息，尋找最低價下單;關掉定位許可、Wi-Fi自動連接、App讀取權限，以防隱私數據（包括地理位置、通訊錄、相冊等）被App獲取。

然而，這樣的反向策略，顯然難以在數以億計的用戶群體中普及。

稍可寬慰的是，國家市場督監管理總局在2020年11月發布《關于平臺經濟領域的反壟斷指南（征求意見稿）》，其中第17條首次對大數據殺熟的概念作出細化，明確指出“差別待遇”的表現形式包括：基于大數據和算法，根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等因素實行差異性交易價格或者其他交易條件，或對新老交易相對人實行差異性交易價格或者其他交易條件。

多位專家表示，過去國內對數字經濟的監管采取較為寬容的態度，征求意講稿直指大數據殺熟在內的多種壟斷行為，是反壟斷領域監管歸位的標志。

“如果可以促使中國的互聯網企業不再靠大數據殺熟、不再靠壟斷行為獲利，實際上會促使他們只靠創新獲利，有利于數字經濟的可持續發展。 ”翟巍說。

算法“雙刃劍”

大數據殺熟并非國內互聯網企業獨有的表現。

歷史可以追溯到20年前亞馬遜App的一次“差別價格實驗”。該實驗選了68種暢銷DVD光盤，對新用戶的定價高于老用戶的定價3.5美元，有用戶發現差別并開始聲討，時任亞馬遜CEO貝佐斯道歉，向數千名用戶退還了差價。

有互聯網分析師表示，利用算法殺熟或許并非企業本意，殺熟恰好只是可以捎帶的一個能力。

雅虎中國前總裁謝文在《大數據經濟》一書中總結道，隨著大數據技術在當下的商業應用場景增多，企業衍生出多種居于大數據的商業模式。

比如，數據自營模式，根據數據分析結果改進現有產品或預測未來，從而使企業獲得利潤;數據租售模式，將數據銷售或者租賃給客戶獲取報酬的方式的;數據倉庫模式，即通過建立數據平臺，實現數據的分析、分享和交易等功能，為用戶提供方便快捷的個性化平臺服務、為企業提供決策支持。此外，還有數據眾包、數據外包等商業模式。

大數據殺熟現象就是這一背景下的產物。當企業積累起海量用戶數據，針對不同的用戶黏性實行價格歧視，從而最大化自身的收益，這一行為有著強烈的經濟動機。

姜麗勇認為，對于算法應辯證看待，一方面，算法可以基于消費者的個人畫像和用戶偏好作出更精準的推薦，提高交易的效率;另一方面，當平臺使用了算法，卻不給消費者拒絕使用的選擇，是對消費者的公平交易權的侵害。

由于互聯網企業對數據的收集和使用、算法機制的運作不透明，消費者群體非常脆弱。“企業對大數據掌握得非常精確，消費者看不出來企業是否對他們存在歧視，就會對企業的算法產生恐懼。 ”姜麗勇說。

姜麗勇認為，除了進一步細化《反壟斷法》中的大數據殺熟概念，需要對企業的數據、算法使用能力進行規制。

消費者應擁有拒絕被采集數據、拒絕接受算法服務的權利;即使消費者同意接受算法服務，企業也要對算法進行一定程度的公開，保證不會過分歧視某一類服務人群。

一個積極的信號是，監管層有所行動。

2020年12月22日，市場監管總局聯合商務部，召開規范社區團購秩序行政指導會，阿里、騰訊等6家互聯網平臺企業參加，會議要求互聯網平臺企業嚴格遵守“九不得”，其中一項，即明確要求不得利用數據優勢“殺熟”。

可以預見，“殺熟”禁令未來不會僅限于社區團購。

翟巍建議，執法機構應該實行“科技監管”，提升自身的科技水平。他建議，由于大數據殺熟現象普遍存在，執法機構可對國內大型互聯網企業都展開外圍調查，再選取具有明顯殺熟行為的企業，調取算法數據，進行重點調查。

姜麗勇相信，若執法機構未來對涉事企業進行查處，上一年銷售額上限10%的罰款金額具有相當大的威懾力，有望引導互聯網企業主動合規。

算法本身并無對錯，對于使用其非法獲利的企業，監管之劍終將落下。