大數據“殺熟”的利益機制：外賣平臺會員卻比非會員多付錢
◆註冊成爲某團購會員後，不僅外賣滿減優惠力度降低，配送費更是不減反增
◆“刷臉越多，‘丟臉’風險越大。”
◆“一些企業有濫用數據的底氣，在於大數據壟斷，算法不透明發現難、舉證難、認定難。”
原題丨大數據賦能如何避害
文丨《瞭望》新聞週刊記者 胡錦武 姚子云 郭豐慶
精準殺熟，算法變算計；精準刷臉，滋生“丟臉”隱患；精準“降重”，抄襲披上隱身衣……隨着大數據應用滲透到現代生活的方方面面，人們的衣食住行、喫喝玩樂，大都與一款款軟件或一套套智能設備捆綁在一起。
看似碎片化的海量數據被挖掘、整合、分析，不斷產生着新價值。一方面讓人們工作生活日益便捷高效，另一方面也給人們生產生活帶來新困擾。
▲ “殺熟” 徐駿圖/本刊
被大數據“算計”
記者近日走訪多地調查瞭解到，在利益驅動之下，大數據分析背後，各類亂象時有發生。
“大數據殺熟”多發，算法變身算計。同樣的送餐時間、地點、訂單、外賣平臺，會員卻比非會員多付錢——不久前有網友發現，在註冊成爲某團購平臺會員後，相比非會員，不僅外賣滿減優惠力度有所降低，配送費更是不減反增。
這一事件迅速在網絡上引起討論，網友紛紛控訴這並不是偶發事件。同時同地打同類型車到同一目的地，某打車平臺曾被用戶發現熟客反而收費更高。
北京市消協調查顯示，超八成被調查者認爲“大數據殺熟”現象如今相當普遍，且有超五成被調查者表示有過被“大數據殺熟”的經歷。與之相對應，多家大型互聯網企業都曾被曝利用大數據分析對不同羣體進行差別定價，實行“價格歧視”。
人臉識別氾濫，存在“丟臉”隱患。前段時間，網上某視頻平臺上一段“戴頭盔看房”的視頻引爆輿情。視頻發佈者稱，這種滑稽舉動是爲了對抗售樓處“潛規則”的無奈之舉。原來，售樓處通過人臉識別加大數據分析，判斷客戶類型，房地產“老帶新”、商業中介、自然看房人等不同類型客戶可以拿到不同程度的購房優惠。
上班、回家、出行、旅遊……人臉識別已經全面進入生活。“小區以安防和智能化管理爲要求，安裝人臉識別系統，多名業主出於信息泄露的擔憂提出反對。”一名小區業主告訴記者，幾經抗議，物業才妥協推行“雙軌制”，業主可以選擇刷卡或刷臉。
“刷臉越多，‘丟臉’風險越大。”南昌航空大學軟件學院副教授楊豐玉認爲，根據相關法律規定，當前不少場景的人臉數據採集沒有必要。“應謹防個人面部信息被不法商家利用。”
“一鍵降重”爲學術抄襲披上隱身衣。爲了讓論文順利通過，查重成爲不少學生的必備功課。一些平臺“精準”定位市場，除了查重還推出增值服務——“一鍵降重”。“利用論文庫大數據加上人工智能算法，能夠實現一鍵替換、自動降重，讓論文輕鬆通過重複率審查。”業內人士告訴記者。
“論文查重是爲了杜絕學術不端。大數據降重或將助長學術造假的歪風。”江西財經大學統計學院教授胡平波認爲。
大數據困擾緣於不透明
大數據運用得當，能爲很多行業領域賦能，成爲解決棘手問題的一劑良方。但一旦使用不當，其獨特力量造成的困擾也難於化解。
以“大數據殺熟”爲例，公共大數據國家重點實驗室副教授陳玉玲認爲，實行價格歧視，需要滿足三個條件：信息不對等、區分用戶、一定的壟斷。隨着互聯網信息技術發展，消費者數據被大量收集，商家對數據的處理、運用能力發生飛躍，差異化定價不再困難。
行業壟斷是背後深層次原因之一。
杭州電子科技大學副教授徐偉棟說，互聯網天然容易偏向壟斷，平臺有更多話語權，“大數據殺熟”只是其中侵害消費者權益的一個點。
其他還有比如基於算法的推薦廣告，似乎總能“猜中”你的喜好，從電線杆上的“牛皮癬”變成朋友圈裏的“精準投放”，時刻誘導、干擾消費者的行爲。
又如，一些違規違法行爲穿上大數據“馬甲”後，搖身一變成爲光鮮亮麗的商業科技。前段時間，號稱利用“大數據”“認知引擎”掌握2.2億自然人簡歷的巧達科技公司“涼了”。
“這家公司打着招聘旗號獲取海量公民簡歷，轉手就把個人信息利用所謂的大數據手段分門別類，販賣給第三方。”胡平波說。與傳統直接販賣用戶信息的行爲相比，商家利用規則制定權、算法技術等自我包裝，迷惑受衆，也使違法產業鏈更長、形式更專業。
“一些互聯網企業有濫用數據的底氣，在於大數據壟斷、算法不透明等行爲存在發現難、舉證難、認定難問題，導致不少違規違法行爲逃避了懲罰。”江西南芳律師事務所律師王世發告訴記者。
着手裝上安全閥
遏制大數據賦能變“負能”，不少專家認爲，關鍵在行業自律。
“最瞭解你的往往是你的對手。最瞭解一個企業是否利用大數據殺熟的往往是同行。”上海社會科學院政治經濟學博士唐亞匯、上海社會科學院世界經濟研究所副研究員薛安偉認爲，可通過科學的制度設計，加強數字平臺和企業的相互監督與協同自律。同時鼓勵輿論和媒體監督，積極利用社會力量，打造健康的市場環境。
江西省南昌市社科院社會所所長戴慶鋒也建議，加強行業協會的自律作用，完善自我約束機制，建立健全大數據使用及安全規範，推動企業有序、有益、良性競爭。同時，加強從業人員職業教育，尤其要注重培養相關專業在校大學生的數據規範使用意識，建好大數據安全的第一道防火牆。
打擊大數據濫用，僅有自律是不夠的，更需監管發力。
事實上，大數據濫用早已引起監管部門的注意。從電子商務法對“大數據殺熟”做禁止性規定；到文化和旅遊部印發《在線旅遊經營服務管理暫行規定》，明確規定在線旅遊經營者不得濫用大數據分析等技術手段……近幾年，相關政策不斷完善。
“政府監管一方面需堅持底線思維，讓企業保持好創新活力，在合法範圍內自由競爭。另一方面，針對消費者反映強烈的大數據殺熟等問題，必須加大懲處力度，提高違法成本，切實維護好市場秩序，引導企業向着更好滿足人民需要的方向發展。”戴慶鋒說。
受訪專家建議，繼續完善法律法規，加大對相關違規違法行爲的懲處力度，並通過暢通司法維權通道等方式，爲大數據應用裝上“安全閥”。
在唐亞匯、薛安偉看來，諸如數據權屬、定價、使用、交易、統計、隱私保護、監管等環節缺乏制度性規範，是數據濫用的一個重要因素。他們建議儘快完善數據要素市場相關法律規範，爲遏制大數據殺熟提供製度依據，切實改進數字經濟的互信機制。LW
刊於《瞭望》2021年第21期
