陽光所照之處總有陰影文 | 夏天編輯 |楊旭然時間進入到2022年 大數據殺熟仍然是一個問題。大數據殺熟可以看作是在新的技術條件和手段下、效率更高的價格歧視。而價格歧視本身就有著悠久的曆史和傳統 大數據殺熟“殺瞭”20多年，誰來製裁它們？｜我關心的數字經濟 - 趣味新聞網

文 | 夏天

編輯 | 楊旭然

時間進入到2022年，大數據殺熟仍然是一個問題。

大數據殺熟可以看作是在新的技術條件和手段下、效率更高的價格歧視。 而價格歧視本身就有著悠久的曆史和傳統， 甚至可以被視為是經濟和商業經營過程中必然會齣現的問題。

英國經濟學傢庇古（Pigou）早在1920年就給價格歧視提齣瞭三級定義。在互聯網和大數據時代，大數據殺熟這種價格歧視更加符閤其第三級歧視。根據百度百科收錄的信息：

第三級價格歧視是指壟斷廠商對不同市場的不同消費者實行不同的價格，在實行高價格的市場上獲得超額利潤......有時企業擁有關於顧客的信息，特彆是關於顧客願意支付的價格的信息。如果購買者的特性是可以觀察到的，那麼銷售者就可以製定不同的價格。

大數據獲取和應用手段的成熟，為這種古老的價格歧視手段提供瞭新的動力。例如有人會發現同一天同一班飛往某地的飛機票，自己花瞭1000+購買，彆人同時購買卻隻花瞭幾百。原因隻是因為根據大數據的測算，你經常購買這班機票，或者是因為用瞭蘋果最新款的手機。

價格歧視的另一麵，是總會有人發現並投訴。企業所下注的，就是很少人或者隻有一小部分人會發現這種不同的定價。對於企業來說，這部分人的忽視和寬容就足夠形成超額利潤瞭。

雖然監管政策對此頗為重視，尤其是在2021年國傢還齣台瞭相關政策，但考慮到價格歧視本身悠久的曆史，和殺熟對於互聯網公司的重要意義――唾手可得的更高利潤，想要完全靠法律解決大數據殺熟的問題並不容易。

法規就像光，所照之處總有陰影，而陰影就是大數據殺熟所滋生的土壤。 大數據時代，沒有人能幸免被監控和提取信息的命運，而保護自己的權益又是一件耗時耗力的艱難事情。互聯網公司不僅需要來自法律法規的監控，更重要的其實是形成一種經營道德上的自律。

01 從誕生起，就是不道德

算法成為瞭人們移動互聯網生活的邏輯支撐，並且是在大多數人不經意間完成的。

對於大多數人來說，算法是個“黑箱子”，人們無從得知算法運行的原理――不清楚，也沒興趣。

但有一點可以肯定的是，算法運行的基礎是互聯網企業掌握有用戶足夠多的數據，而這些關於消費者的行為數據來源是否有那麼“光明正大”，就不一定瞭。

作為一定意義上的底層支撐，算法推薦給人們帶來瞭在網絡上更便捷的體驗，特彆是通過對用戶喜好的判斷，來推動相應的內容和産品。在短視頻、圖文和一部分消費市場中，這催生齣瞭規模龐大的市場。

但與此同時，算法也被用來對消費者進行分門彆類，進而歧視、殺熟。這些問題存在已久，算不上是新聞，但至今仍然對消費者的生活和利益産生著影響。

有據可考的、最早與“大數據殺熟”有關的著名案例，是2000年亞馬遜的DVD事件：亞馬遜根據潛在用戶的人口統計資料、購物曆史、上網行為等對這些光盤進行差彆定價。

一張名為《泰特斯》的DVD光盤，對新用戶的報價為22.74美元，而對老用戶的報價則為26.24美元。然而這個秘密很快就被亞馬遜的顧客發現瞭，老顧客在論壇上交換價格信息時纔發現自己買貴瞭。最後亞馬遜首席執行官貝佐斯不得不站齣來道歉。

此後，學術界就開始討論什麼是真正的“大數據殺熟，但值得注意的一點是，貝佐斯因此道歉，就意味著 通過大數據製定差異化定價，從誕生的那一天開始就是有違商業倫理的。

亞馬遜的小動作在中國互聯網市場裏得到瞭傳承。據不完全統計，在中國，搜狐視頻、百度、美團點評、優酷、愛奇藝、去哪兒、天貓、貓眼電影、淘票票、當當網等多傢平台均被曝齣過對消費者有過大數據殺熟的現象。

02 時至今日，仍然有亂象

雖然早早就被明確為商業倫理上的不道德，但具體到瞭各傢經營的時候，仍有部分平台在利益麵前戀戀不捨。

本質上看， 大數據殺熟的技術原理就是對大數據的搜集和特地目的使用， 即平台所收集的海量用戶信息及數據，這其中包含瞭用戶注冊及個人信息、地理位置、消費記錄、搜索習慣等等，每個人大概有多個關鍵詞，生成獨特的用戶畫像。

這些信息數據的匯總可以稱得上是清晰的“個人産權”。 部分互聯網公司利用用戶畫像（而且是免費利用），並以這些信息為基礎開展針對性的推送和定價。至今，大數據殺熟的規模仍非常龐大。

為瞭更好的界定大數據殺熟事件，關於大數據殺熟的法律定義也在逐漸完善。2021年7月2日，國傢市場監督管理總局公布的《價格違法行為行政處罰規定（修訂徵求意見稿）》對大數據殺熟給齣定義：

“電子商務平台經營者利用大數據分析、算法等技術手段，根據消費者或者其他經營者的偏好、交易習慣等特徵，基於成本或正當營銷策略之外的因素，對同一商品或服務在同等交易條件下設置不同價格的行為。”

“大數據殺熟”的重要特徵也被更加清晰地明確為：

第一，經營者利用大數據技術收集、分析非必要的用戶隱私信息；

第二，利用客戶信息不對稱，依據分析結果將同一商品或服務以不同的價格賣給不同的用戶，該價格差異不反映成本差異且無正當理由；

第三，“殺熟”的對方主要是老客戶。

國傢的監管法律條文隨之在2021年快速完善。2021年11月1日，《個人信息保護法》正式實施，這是一部保護公民個人信息的專門法律，也被網友親切的稱為“專殺大數據殺熟”。這部法律與《民法典》《網絡安全法》《數據安全法》《電子商務法》《消費者權益保護法》等一起，共同編織成一張消費者個人信息“保護網”。

相關法律、監管政策開始通暢地實行，更多殺熟事件也因此曝光。例如僅在2021年山東省法院就審結“網絡爬蟲”“大數據殺熟”等案件7471件；2021年北京市消協也曾經發布互聯網消費大數據“殺熟”問題調查結果，數據顯示，86.91%的受訪者有過被大數據“殺熟”的經曆，而82.37%的受訪者認為大數據“殺熟”問題普遍存在。

03 法律之外，良心也重要

根據《個人信息保護法》的規定， 個人信息處理者利用個人信息進行自動化決策，應當保證決策的透明度和結果公平、公正， 不得對個人在交易價格等交易條件上實行不閤理的差彆待遇。

在今年兩會，大數據殺熟也備受關注。全國人大代錶、中聯律師事務所重慶辦公室執行閤夥人韓德雲今年嚮大會提交的一份建議就是：加大對“大數據殺熟”市場監管執法力度，嚴禁以“大數據殺熟”模式肆意損害消費者利益，探索建立互聯網平台經營者定價政策公開機製。

雖然尚未非常完善，但可以看到我國已經搭建起瞭對大數據殺熟進行監管、執法的體係框架。那麼問題來瞭，這些框架是否能夠杜絕大數據的濫用呢？

答案基本上是否定的――大數據作為一項技術，其本身有一定的中立性，就像是菜刀的存在，我們無法將其界定為凶器，關鍵是要看它握在歹徒的手裏還是廚師的手裏。並且，指望世界上永遠沒有歹徒是不現實的。

雖然在2000年貝佐斯本人就親自道歉過，但麵對大數據中實實在在存在著的“金礦”，亞馬遜仍然管不住自己的手。2020年前後，歐盟就曾經調查亞馬遜是如何利用賣傢數據，對8000萬筆交易作采樣分析，經過調查後歐盟指控瞭亞馬遜破壞市場公平競爭；

就在今年年初，也有在美華人在社交媒體上分享，作為經常使用Uber的會員，他發現自己去同樣的、8.4英裏外目的地，使用Uber會員被要求支付50美元，但用另一個平台Lyft則隻需要35美元，而一部全新手機注冊的Uber新會員隻需要40美元――忠誠的會員用戶需要花掉最多的錢，背後顯然是算法在搞鬼。

另外，也有全美第三大保險公司個人險種保險公司好事達(Allstate)，被調查設置瞭一個“冤大頭”參保列錶，並從他們身上榨取更多的利潤。

歐美國傢曆時多年間發生的案例證實瞭，想要徹底杜絕大數據殺熟幾乎不可能。海外平台如此，國內企業的道德情操，在唾手可得的超額利潤麵前又怎肯放棄呢？事實證明， 各類限製性法律法規的完善之外，規避大數據殺熟，同樣也需要企業“講良心”。

在這方麵，國內監管和企業也進行瞭博弈，有瞭相關的探索。去年，唯品會、京東、餓瞭麼、每日優鮮、盒馬鮮生、攜程、去哪兒網、如祺齣行等共10傢互聯網平台企業簽署《平台企業維護公平競爭市場秩序承諾書》，嚮社會承諾，不非法收集、使用消費者個人信息，不利用數據優勢“殺熟”。

法律不能解決一切事無巨細的問題，提升平台的經營道德也同樣重要，即便這很難。