大数据“杀熟”呼唤行业深度治理

　　大数据“杀熟”行为具有很强的隐蔽性，没有人能完全明白无良企业在数据黑箱里究竟装了哪些运算法则，也没有人能够在智能计算定义运行的经济社会中“独善其身”。

　　在大数据盛行的今天，人们在担忧个人隐私泄露被企业用来作恶以外，还有一种大数据作恶方式让人毛骨悚然，那就是商家基于大数据的千人千面，对已经养成消费习惯的老顾客，暗中提高销售价格，坑害消费者利益，此类行为被称为大数据“杀熟”行为。大数据“杀熟”行为具有很强的隐蔽性，没有人能完全明白无良企业在数据黑箱里究竟装了哪些运算法则，也没有人能够在智能计算定义运行的经济社会中“独善其身”。利用好大数据的同时，加强大数据发展治理，谨防大数据对我们的生活造成的新困扰，已经刻不容缓。

　　大数据“杀熟”事件现状

　　大数据“杀熟”行为坑害消费者权益。近日，微博网友爆料自己是某网站某酒店的常客，偶然发现购价380元的房间，其他用户只需要300元就能拿下，并用朋友账号测试后再度证实。该消息一经发酵，瞬间引来大批网友共鸣。电商“杀熟”现象不仅存在酒店预订上，在打车、通信套餐、电影订票、网络购物等线上消费中皆有此类现象。基于大数据的千人千面，通过出让部分个人隐私，帮助企业做最优决策，本是有利于双方互利共赢的事情，但很多无良企业却利用了大数据这个利器作恶，他们会给消费者的每次行为打数据标签，会为消费者打上千甚至上万个标签，比消费自己都了解自己，然后利用这些标签和消费者的消费习惯牟取不正当利益。

　　大数据“杀熟”行为给新零售发展蒙上阴影。给予新用户低价是有效的拉新手段，在流量红利见顶、电商获客成本高的当下，用低价把新用户留存成老用户，在用户消费习惯形成后提高价格，已经成为商家获取更高利润的重要手段。部分线上平台对熟客的高定价，将打乱线上消费节奏。如果大数据为用户带来的不是收益而是损失，将会引发大部分用户采取保守策略。当年打车大战时，许多用户为了获取补贴而采用新手机号获取补贴后弃之不用的事件。在新零售火爆的当下，线上消费作为牵头者，其积累亿万消费大数据优势，是其能够作为引领消费的有利保障。出现大数据“杀熟”丑闻，将会影响新零售中用户对大数据这个工具的态度，造成更为严重的不良影响。

　　大数据“杀熟”行为问题分析

　　1.法律法规不够健全。该模式在研发、生产优化、供应链管理等方面有应用潜力。根据我国《价格法》规定，经营者提供相同商品或者服务，不得对具有同等交易条件的其他经营者实行价格歧视。由于该法律未针对“同等交易条件”条款进行详细解释，网络平台根据地理位置、手机型号、浏览记录、消费记录做的差别定价并不能和价格歧视划上等号。传统消费领域普遍采取统一阶梯定价，存在的会员折扣、两杯半价、消费者自行砍价等差别定价类似，线上消费基于“大数据”技术采用新型的差别定价规则，虽然具有很强的隐秘性和不可预测性，但本质上都在《价格法》允许范畴里。此外，《网络安全法》和《互联网信息服务管理办法》等相关网络信息类法律法规，对大数据“杀熟”行为也没有明确定论。由于《价格法》等相关法律法规的不完善，进一步导致企业在利用大数据“杀熟”行为方面，除了可能会被消费者偶然察觉，饱受舆论谴责之外，免去了触犯法律法规的担忧，行为更加有恃无恐。

　　2.监管治理手段滞后。与传统差别定价相比，基于大数据的“杀熟”行为具有更强隐蔽性，具有千人千面特点，个体用户难以直接发现，即使察觉比例也相当低。面对具有网络化操控、动态变化、千人千面、隐蔽性强等特征的大数据“杀熟”行为，传统线下检查、事后处置监管治理模式几乎束手无策，存在发现率低、取证难度大、查处成本高等大问题。正是因为大数据“杀熟”行为具有上述特点，使得部分企业在大数据“杀熟”方面跃跃欲试，有的企业甚至抱着侥幸心理，打着大数据分析利用的幌子，肆无忌惮地坑害消费者。提升大数据发展治理能力，亟须推进政府监管治理体系的信息化。

　　3.社会监督服务缺乏。社会面向企业大数据分析应用的监测、评估、评价服务缺失，使得企业在利用大数据作恶方面更加有恃无恐。针对企业大数据分析利用的网络监测工具的缺乏，比如像跨平台的网络比价软件等，使得普通消费者几乎成了无良商家的鱼肉，很难发现大数据“杀熟”行为，即使发现也是纯粹偶然碰巧行为，企业在利用大数据专业性技术“欺压”普通消费者时具有强烈技术优越感，大大助长了无良商家的气焰。社会层面，面向企业大数据分析利用的社会评估和评价服务的机制缺乏，使得消费者对全社会大数据分析利用中的作恶类型，缺乏整体性的认识，降低了消费者对大数据作恶的警觉程度；同时也使得大数据开发利用行业鱼龙混杂，部分无良企业冠冕堂皇地打着大数据分析利用的幌子，肆无忌惮地干着坑害消费者利益的勾当。

　　4.行业自律机制尚未建立。目前社会上关于推进大数据开发利用、创新应用的联盟、协会等组织很多，此类组织成立宗旨和工作内容都很明确。然而社会对企业大数据开发利用合规性关注度非常高，但很少有专门关注大数据开发利用合规、合理性方面的社会组织。从企业自律角度来讲，作用十分有限。大数据“杀熟”等很多大数据作恶行为的出现和发展，重要原因在于行业自我监督缺失，同行业对此类行为相互学习、趋之若鹜，而不嗤之以鼻。行业组织通过行业自律公约、发展报告、评估评价等模式推进行业自律机制，具有比政府监管更强引导和示范作用，更能起到专业性的同行监督作用，但目前这种机制尚未建立。

　　大数据“杀熟”现状对策建议

　　完善大数据发展相关法律法规。一是制定大数据开发利用行业管理规范，明确大数据开发利用的宗旨和原则，出台大数据开发利用负面清单，引导企业在开发利用大数据时，要综合考虑企业收益、消费者感受、文化风俗、社会反响等因素，提高大众大数据应用获得感，促进大数据更好造福百姓生活。二是完善网络安全法、互联网信息服务管理办法等相关网络信息服务类法律法规，及时将大数据开发利用“作恶”行为明确纳入法律法规治理领域，提高法律法规震慑效应。三是适应大数据开发利用发展形势，尽快完善《价格法》，理清大数据分析应用可能引起差别定价方式和种类，清晰明确差别定价和价格歧视的具体区别，并将大数据“杀熟”等行为纳入价格歧视范围。

　　加强大数据应用监管治理能力建设。一是建立社会大数据分析应用政府监管治理网络平台，针对网络市场信息服务平台，开展在线化、网络化、全天候的动态市场执法监管，提高对违法、违规、不良等各种隐蔽型大数据作恶行为的及时发现和查处能力。二是应用大数据技术对社会大数据开发应用进行深度治理，从政务应用、企业大数据应用平台、消费者评价等多种渠道获取数据，加强数据的深度利用和关联分析，研判可能存在或发生大数据作恶行为。三是畅通大数据应用作恶行为网络举报查处通道，简化举报流程，提高对微小型、海量化、多样式等特点大数据应用作恶行为及时发现和查处能力。四是对采用大数据作恶的企业开展部门联合惩戒，限制企业大数据分析利用从业领域，以及相关产品的应用范围和分析数据采集范围，并对其产品应用开展严格安全检测。

　　发展大数据应用监测和评价服务。一是鼓励发展面向大数据分析应用的网络监测工具和服务，比如网络比价搜索、网络销售热度、用户评价汇聚等软件和信息服务，支撑大众对企业大数据应用行为的监督和发现，利用消费者力量，开展社会协同化治理。二是开展大数据分析应用社会评估服务，从大数据开发利用合规性、合理性、用户体验等多方面评估企业大数据分析应用情况，引导企业大数据开发利用向合规、合理、提高用户体验方向发展。三是探索建立企业大数据开发利用信用评价机制，对大数据产品和服务开发、提供和应用等产业链企业开展大数据分析应用信用等级认定，建立黑名单公示制度。四是开展大数据产品和服务安全测评和认证，对重点行业和重点领域大数据产品和服务进行严格安全测评和安全等级认定。

　　推进大数据分析企业强化行业自律。一是成立大数据开发利用行业自律联盟，发布行业自律公约，倡导大数据分析利用行业自律，遵守用户个人信息授权使用，强化数据应用自我约束，尊重用户的知情权和控制权，保障用户的个人信息安全和产品服务的安全可信，接受社会广泛监督。二是引导企业制定大数据分析应用用户告知协议，告知数据采集范围、分析手段、实现目标以及可能对用户产生的潜在影响等，让用户享受服务的时候安心和放心。三是鼓励企业定期发布企业大数据开发利用发展报告，推进分析算法、数据来源、应用进展、取得成效等相关信息公开，接受社会广泛监督。四是制定行业大数据开发利用技术规范，提出大数据开发利用负面清单，规范企业大数据技术开发利用行为。

　　提高全社会对大数据作恶行为的认识。一是建立企业大数据分析作恶行为网络曝光台，加大对大数据作恶企业的网络曝光力度，提高其违法违规社会成本，利用市场机制促进行业优胜劣汰。二是加大宣传力度，采用网络科普文章等宣传模式，提升全社会对大数据作恶行为的普及认识水平，提升公众的认识和防范意识，全面筑起防范大数据作恶的堡垒，打起防范大数据作恶行为的全民攻坚战。三是举办大数据开发利用成果展和科普展，采用简而易懂的模式对大数据作恶行为开展科普宣传，提高社会各界对大数据开发利用的认知水平。

　　赛迪智库 互联网研究所 陆峰