拒絕大數據“殺熟”

劉博寧

隨著網絡支付在全民間的普及和下沉，近年在某些年輕人間出現了一股奇怪的風潮：點外賣要隨機切換不同的平臺，網購要拿著不同品牌的手機來回比對，甚至通勤路線也像游擊隊一樣變化莫測，仿佛人人在參演諜戰劇。劇中的反派不是某個惡棍，也不是什么神秘組織，而是網絡時代特有的、看不見的對手——大數據“殺熟”。

早在2017年，微博一網友便曝出，其作為某旅行網站的老用戶，預訂某酒店的價格通常在380-400元，卻發現不常使用此網站的朋友查詢同一房間，報價只有300元，整整差出25%。一石激起千層浪，大量網友紛紛晾出身為資深用戶卻被抬價的經歷，“大數據殺熟”自此成為網絡熱詞。五年過后，大數據“殺熟”并未停下腳步，反而進化得更為狡猾、隱蔽。消費者即使掌握一系列網絡反偵查技能，也難以逃脫大數據的“算計”。終于，在2022年3月1日《互聯網信息服務算法推薦管理規定》正式實施，消費者總算擁有了拒絕大數據“殺熟”的法律武器。

大數據“殺熟”看似是時代的新產物，但它本質上屬于人類交易中的古老手段——價格歧視。在經濟學中，價格歧視分為三個級別：

一級價格歧視，指賣家為買家分別定價，也就是我們常說的討價還價。買賣雙方你來我往各顯神通，成交價格憑“演技”決定。這種定價方式屬于愿賭服輸，但成交的速度比較慢。

二級價格歧視，指賣家推出各種打包套餐，按商品數量給出不同價格。市面上流行的團購、拼購以及商家推出的“買N送N”屬于此類。二級價格歧視對買家一視同仁，明碼標價，屬于消費者比較喜聞樂見的定價方式。

三級價格歧視，指賣家針對不同的市場制定不同價格。用現在流行的說法，就是盡可能描繪出精準的用戶畫像，根據用戶的收入階層和消費習慣制定不同價格。三級價格歧視的應用場景靈活，比如通過推出兒童票、老人票、學生票拉攏購買力較弱的人群，或是在高檔小區標出高價賺取更多利潤。網購時代，三級價格歧視還體現在購物節的優惠規則越加繁雜：愿付出時間精力的人獲得低價，對應著不愿麻煩的人付出高價，如此便有效劃分了價格敏感群體。

根據以上定義，我們會發現大數據殺熟屬于三級價格歧視中的高階玩法。時至今日，各大平臺提供的服務項目幾乎覆蓋了人們生活的方方面面，在我們享受便捷的同時，個人數據卻也成為了被標價的商品。地圖打車獲得你的居住坐標、出行路線，手機配置獲得你的消費水平、品牌偏好，攝像美顏獲得你的相貌打扮，醫療問診獲得你的健康狀態，社交網絡獲得你的人際關系，搜索引擎獲得你正在疑問的內容……這些數據的匯聚堪稱看不見的福爾摩斯，可以為平臺繪制出納米級的用戶畫像，甚至“比你還了解你自己”。手握這些畫像，平臺便能夠掐準時機，讓用戶蒙著眼睛接受不同人不同價、不同時間不同價、不同次數不同價，甚至不同手機不同價。于是便有了開篇提到的荒誕一幕，為了獲得網絡消費的便捷，人們的日常生活卻變得更繁瑣，更沒有安全感。

那么，同屬于價格歧視，為什么大數據“殺熟”令人格外反感呢？

首先，消費者和平臺間存在信息不對等，與討價還價的正面博弈或是明碼標價不同，面對可以輕易變更的標價頁面，消費者很難判斷是否正在被“殺熟”，容易出現被欺騙的感覺。

再者，慣用網絡平臺的用戶容易產生消費路徑依賴，對于熟悉的平臺擁有一種老朋友般的信任，遭遇黑箱操作的大數據“殺熟”會引發強烈的被背叛感。可以說傷害消費者的不是價格本身，而是知情權、選擇權和公平交易權的喪失。反過來，對于平臺來說，盡管“殺熟”能夠讓利潤出現快速上漲，緩解資金壓力，可一旦被消費者發現，艱苦打造的品牌形象也將付之一炬，并不劃算。如果“殺熟”在各大平臺成為常態，使消費者無從選擇，那么破壞的更是網絡經濟的整體環境，堪比殺雞取卵。

為了緩解大數據“殺熟”的副作用，一些平臺會采用更溫和的手段，比如打開部分數據黑箱，將價格變化展示出來（如高峰加價），或者使用天降紅包，強調抽獎，化解“殺熟”屬性。盡管此類措施被證明非常有效，但其本質是否發生了改變仍有存疑。想從根源上解決大數據“殺熟”，國家層面的監管和消費者個人層面的警惕必不可少。可喜可賀的是，2021年11月1日正式實施的《個人信息保護法》以及2022年3月1日施行的《互聯網信息服務算法推薦管理規定》，展現了國家層面遏制大數據殺熟的決心。根據《保護法》與《規定》，我們將在2022年見證以下方面的改善：

1.平臺應當保護消費者公平交易的權利，不得實施不合理的差別待遇。

2.用戶有權看到平臺為自己打出的用戶標簽，進行保留或刪除操作，從而擁有知情權和選擇權。

3.平臺應當明確告知算法服務的情況，適當公示算法的目的、原理、機制。

4.用戶有權拒絕平臺打包獲取個人信息，對透露哪些信息擁有自主選擇權。

相信這一系列的舉措將很快對大數據“殺熟”起到釜底抽薪之效，人們不必再與各大平臺大打數據游擊戰。從現在開始，如何拒絕被記錄？只需動動手指打開app設置，找到隱私欄，關閉個性化服務。如果每個人都能提升法律意識，加強自我保護，那么大數據便不再是洪水猛獸。

仰望宇宙的無垠，慨嘆生命的絢爛，在智慧之詩中品味科學的浪漫。