专栏名称: 个人信息与数据保护实务评论

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平台收集个人兴趣的“度”，掌握在谁手里？

个人信息与数据保护实务评论 · 公众号 · · 2024-11-26 15:55

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近年来，算法广泛应用在新闻资讯、短视频、线上购物等多个互联网场景，实现了用户需求和产品、服务得以快速精确匹配，大大降低了信息传播和获取的成本，提升了用户体验。但负效应也应运而生而长期大量存在，“信息茧房”、“大数据杀熟”、“诱导沉迷”等是具体表现。

11月24日，多部委已联合开展清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动，聚焦信息茧房、热搜榜单、新就业形态劳动者权益维护等六个方面。e看法从即日起推出“问诊算法治理”系列报道，深入解析此次专项治理的各重点领域。

官方再出手规范“大数据杀熟”现象。

11月24日，“网信中国”发布《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》（下称《通知》）。《通知》明确，国家市场监督管理总局办公厅、公安部办公厅等四部门决定自即日起至2025年2月14日开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动。

《通知》指出，专项行动聚焦网民关切，重点整治同质化推送营造“信息茧房”、违规操纵干预榜单炒作热点、盲目追求利益侵害新就业形态劳动者权益、利用算法实施大数据“杀熟”、算法向上向善服务缺失侵害用户合法权益等重点问题，督促企业深入对照自查整改，进一步提升算法安全能力。

其中，在针对“大数据杀熟”的工作任务方面，《通知》提到，严禁利用用户年龄、职业、消费水平等特征，对相同商品实施差异化定价行为。提升优惠促销透明度，清晰说明优惠券的领取条件、发放数量和使用规则等内容。客观如实说明优惠券领取失败原因，严禁以“来晚了”“擦肩而过”等提示词掩盖真实原因。

“大数据杀熟”为何难禁止？

“大数据杀熟”，曾多见于在线旅游平台。用户层面最为典型的表现是，不同账号下显示的机票价格不同。

所谓“大数据杀熟”，一般指企业收集、筛选、挖掘、共享用户信息，利用大数据技术，根据用户的浏览记录、经济状况、比价时间等，在同一时间提供商品和服务时，不同用户呈现的价格各有差异。

然而，随着平台经济的发展，“大数据杀熟”已不再局限于“千人千面”的差异化产品定价形式，更多花式套路日渐隐蔽。

诸多消费者反映，在电商平台上购买同一商品或服务时，遇到过类似问题。在第三方消费者服务平台黑猫投诉上，涉及“大数据杀熟”的投诉案例已超1.6万条，各主要电商平台赫然在列。

此前曾有媒体披露，有电商平台推出“现金大转盘”等活动，通过邀请好友等方式获得抽奖机会，但长期使用的用户无论邀请多少人都难提现，相比之下，未经常使用的用户则更易提现。

但需注意的是，对于“大数据杀熟”的判定问题，业界内外尚无统一标准。中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍告诉“e看法”，在出现差价问题时，不能直接等同于“大数据杀熟”。新平台在拓展用户时，会通过一定补贴和优惠的方式吸引新用户，又或者平台为留住用户，而采取的随机性补贴，这也会导致“千人千价”的问题。

朱巍认为，当出现利用网络用户的网络行为数据来推断用户的消费习惯和经济状况，则视为“价格歧视”，即大众俗称的“大数据杀熟”。

事实上，《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》、《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》等法律法规，已经针对“大数据杀熟”等有明确规范，但实践层面中，“大数据杀熟”的案例却屡见不鲜，以此侵犯消费者权益现象也屡禁不止。

屡禁不止是多重因素聚力的结果。北京大成律师事务所高级合伙人、律师邓志松认为，互联网企业的商业模式不断更新，歧视性定价模式更加隐蔽，且互联网企业和用户之间存在“信息不对称”，这些都会滋生“大数据监管”现象。

邓志松表示，“大数据杀熟”所依赖的算法存在隐蔽性和不确定性，仍存在对算法定价难以取证、难以举证、难以监管等问题，这些都给常态化的监管带来挑战。

对外经济贸易大学法学院教授张欣同样向“e看法”分析指出，“大数据杀熟”监管过程中，的确存在着算法的强隐蔽性以及界限模糊不清等问题。

张欣表示，实践中，“大数据杀熟的”形式和场景变换多样，这导致现有的相关法律法规很难完全覆盖所有复杂的应用场景。此外，“大数据杀熟”中的价格歧视行为与实际经营活动中正常的价格浮动问题，界定边界模糊，导致监管部门在立法规则设计上很难精细化。

张欣认为，经营活动中正常的价格行为与“大数据杀熟”不同，前者通常表现为商家清晰公布定价规则，并无明显的诱导和操控行为。而后者的场景下，平台企业可以基于用户的购买习惯、消费能力等数据进行诱导和“操控”，以是否愿意支付定价金购买会员等方式辨别出黏性用户，以实施差异化定价。

邓志松也提到，从平台和技术的角度来看，平台收集数据和定价的算法通常被视为商业秘密而不被公开，部分算法定价结果也缺乏合理性，有时即使是算法设计者也难以完全解释算法的决策过程。实践中，平台通常认为其商业行为是针对不同用户所进行的合理的差异化营销，而非“大数据杀熟”行为。由于价格差异的原因难以查清，“大数据杀熟”治理存在局限。

平台收集信息，“度”在哪里？

值得一提的是，《通知》特别提及，严禁利用用户年龄、职业、消费水平等特征，对相同商品实施差异化定价行为。当然，在同质化推动问题上，《通知》同样提到平台对用户个人信息的收集行为。

平台收集用户信息，“度”究竟在哪里？从平台角度而言，平台内用户的信息属平台企业核心竞争力的一部分，极具隐秘性。由此带来的问题是，无论是监管部门、第三方监测机构，又或者是消费者，都难以精准发现“杀熟”行为。

《个人信息保护法》明确了个人信息收集的最小必要原则。但如何界定这一范围成则有着较大的争议。

张欣向“e看法”坦言，平台收集用户兴趣爱好等信息时，在实践当中很难掌握较好的“度”，平台企业所掌握的真实数据及数据运用情况，外界不得而知，“这个度仍然掌握在企业手里”。

如何精准治理”大数据杀熟“现象，仍是业界内外持续探讨的问题。在朱巍看来，主管部门或许可以通过推行平台企业算法备案、定期审核的形式，来规范“杀熟”行为。

在张欣看来，针对“大数据杀熟”等行为的算法治理过程中，较为重要的一点就是进行生态化治理。仅靠有关部门的监管和治理尚且不够。企业提高社会责任意识和合规意识，消费者提升维权意识都是整个治理过程中，不可或缺的条件。

平台收集个人兴趣的“度”，掌握在谁手里？

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