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2021-03-15 17:08:00
“大數據殺熟”一詞來源于網絡，在2018年以來長期霸榜成為網絡熱詞，意指大型互聯網企業喪失誠實信譽，利用“千人千面”的算法，繪制“人物畫像”，根據客戶購買力水平劃價，使得“老客戶購買商品或服務時看到的價格高于新用戶”，損害老客戶的權益。近年來，大型互聯網企業盡管堅決否認有“大數據殺熟”的做法，但上述現象的出現一直為網民所詬病。時值2021年“3·15”消費者維權日，讓我們來聊聊“大數據殺熟”的那些事兒。
一、“大數據殺熟”現象
近年來，不斷有網民反映大型互聯網平臺存在“大數據殺熟”的現象。
現象一：有亞馬遜用戶反映，他刪除瀏覽器的cookies后發現，之前瀏覽過的DVD商品售價從26.24美元降到了22.74美元。
現象二：2018年，有網友爆料稱被“飛豬”APP殺熟，利馬到布宜諾斯艾利斯的機票，同一航班，別人賣2500，飛豬卻賣自己3211元。另外也有人爆料自己搜索到的機票價格是2300+，實際下單后卻變成了2900+。另外，還有人僅僅是因為使用支付寶的頻率較高，就發現同樣的酒店、房間和時間價格卻有差異。
現象三：有人反映，自己經常用某賬戶買牛奶一段時間后發現自己賬戶登錄后看到的牛奶價格比家人賬戶下看到的貴了約6塊錢，而有些別的賬戶甚至通過鏈接都找不到該款牛奶。同樣商品對不同人也有不同價格。
現象四：有人爆料稱，自己是餓了么金牌會員，經常點餐的餐廳原本自動有折扣，但自己選擇地址后折扣就被取消，而用同事的手機下單仍有折扣，差價可達14元。另有人和同事一起訂同樣地點同樣菜品的外賣，配送費卻相差2元。
針對上述現象，大型互聯網平臺雖承認存在操作失誤，或系統有BUG，但統一口徑，均否認存在“大數據殺熟”的現象。
二、“大數據殺熟”現象分析
“大數據殺熟”現象不斷被網民爆出，但情況是否真如網民所述呢？筆者通過研究分析，總結了網民所述“大數據殺熟”可能存在的四種真實情況。
（一） 新老客戶實行“差異化定價”
眾所周知，“流量”是互聯網企業的生命線。為了“拉新”，對新客戶設置更加優惠的條件一直是互聯網企業的常規做法。在此基礎上，新用戶和老用戶不可避免的存在價格上的區別，即“差異化定價”。因此前述所屬的種種現象有可能是互聯網平臺實施新老客戶“差異化定價”的結果。比如現象一，就可能是亞馬遜客戶刪除cookies后，亞馬遜平臺系統自動將其認定為新客戶，從而給予新價格優惠的結果。
（二） 不同喜好領域老客戶實行“差異化定價”
有人認為即使是相同的老客戶也存在“大數據殺熟”的現象。然而，即使是相同的老客戶，也可能存在合理的“差異化定價”問題。
互聯網企業通過收集用戶的個人信息，包括“性別”、“年齡”、“收入”、“婚否”等諸如此類的成百上千個用戶標簽，由此形塑出用戶的“具體畫像”。由此判斷用戶的“購買力”、“經常購買產品”等。具體如下圖所示：
舉淘寶客戶來說，根據“用戶畫像”判斷，A、B客戶可能購買的興趣點不同，A逛淘寶是為了買書，B逛淘寶是為了買服裝。為了引導B買書，對B在書籍上實行“差異化定價”；為了引導A買衣服，對A在服裝上實行“差異化定價”。因此實踐中可能存在兩位同事均喜歡逛淘寶，但二者誤以為存在“大數據殺熟”的現象，實則是互聯網平臺針對不同喜好類型的老客戶實行的“差異化定價”。
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檢索“茅臺酒”時，提供“茅臺酒”的同類酒品的檢索結果
此外，新近出臺的《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第17條規定“如無正當理由”，“基于大數據和算法，根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等，實行差異性交易價格或者其他交易條件”可能構成市場壟斷。然而，《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第17條后半項也指出“根據交易相對人實際需求且符合正當的交易習慣和行業慣例，實行不同交易條件”、“針對新用戶在合理期限內開展的優惠活動”屬于有“正當理由”。
根據前文歸納“大數據殺熟”存在的四種真實情況來說，互聯網企業可以以針對“新客戶”、“不同喜好領域老客戶”給予優惠或者對“同一喜好領域老客戶但提供不同產品”為由，主張其實行“差異化定價”具有正當理由。即使互聯網企業是針對“同一喜好領域老客戶實行同一產品的差異化定價”，但判斷老客戶是“同一喜好領域”亦或者“不同喜好領域”的決定權掌握在互聯網企業手里，外人難以了解。因此互聯網企業完全可以將“同一喜好領域老客戶”解釋為“不同喜好領域老客戶”，從而使“差異化定價”存在冠冕堂皇的理由。
除了前述規定外，《在線旅游經營服務管理暫行規定》第15條也規定：“在線旅游經營者不得濫用大數據分析等技術手段，基于旅游者消費記錄、旅游偏好等設置不公平的交易條件，侵犯旅游者合法權益。”《價格法》第14條規定：“經營者不得有下列不正當價格行為：……（五）提供相同商品或者服務，對具有同等交易條件的其他經營者實行價格歧視；”但互聯網企業具有正當理由，仍舊可以運用“差異化定價”，從而豁免前述規定的約束。
規制“大數據殺熟”的法律法規詳見下表：
四、“大數據殺熟”的進一步思考
所謂的大數據殺熟，客觀而言，即是交易一方利用其充分掌握的交易相對方的信息，來進行個別化的、差異化的定價。實際上，互聯網企業并沒有法定的義務以相同的交易條件對待所有的交易對象，只要存在“拉新”、“導流”等正當理由，互聯網企業實行“差異化定價”便屬于被市場認可的經濟行為。從這個角度講，互聯網企業的“大數據殺熟”行為只是一個偽命題。互聯網企業并非存在“殺熟”行為，而是因為“拉新”，不可避免存在必要的“差異化定價”。即使互聯網企業確實存在對同一類型的老客戶實行價格歧視的行為，也因為行為隱蔽、解釋權歸屬互聯網企業方，舉證困難等原因而十分棘手，進一步說明規制“大數據殺熟”行為更像是個偽命題。
筆者認為，真正“大數據殺熟”的行為只來源于“對同一類型的老客戶實行價格歧視”的這一類案件中。而該類案件最大的問題在于不透明、不公正，侵犯消費者的知情權。更深一步分析，該案案件不透明的根源在于收集、儲存、使用消費者信息過于隨意，未曾經過消費者同意，也不曾告知消費者使用個人信息的用途，互聯網企業利用消費者信息對消費者進行數據畫像的行為合法合規性存疑。 綜上，筆者認為，從形式上是無法認定互聯網企業是否存在“大數據殺熟”的，立法者更應該透過現象，看出“大數據殺熟”的本質在于消費者使用個人信息是否合法合規，以規制合法合規使用消費者信息為抓手，進一步研究個人信息的充分流動和有效規制，視為治本之策。