“大数据杀熟”只是对熟客提高价格，换一个账号就能避开？没那么简单。中国消费者协会近日就消费领域不合理的算法现象发声，揭露出“大数据杀熟”的6种现象，包括几乎人人都已遇到的“精准推荐”。
“大数据杀熟”有新表现
这些年，有关“大数据杀熟”的信息不少，大部分被曝光的案例都是互联网平台利用对用户的了解，抬高价格。比如，有互联网票务公司通过数据监测，发现某个用户频繁搜索某段航线的机票时，就为相关用户提供较高票价；如果消费者换一个账号搜索，能获得较低票价。
中消协从相关投诉和调查中发现，如今“大数据杀熟”的表现形式更多了，主要有6种：一是推荐算法。这是指互联网平台通过监测分析消费者的消费行踪轨迹，如浏览过的页面、广告、商品服务、话题等，有针对性地对消费者进行商业营销。这类推荐算法往往被称为“精准推送”或“千人千面”。
二是价格算法。通俗地说，就是“不同人不同价”，比如新老用户价格不同，老用户或会员用户反而比普通用户价格更高；不同地区的消费者对应不同的价格；多次浏览页面的用户可能面临价格上涨；利用繁复的促销规则和算法，让不同消费者算出不同的价格等。
三是评价算法。为了获得更多好评，有的平台或平台上的经营者通过刷单等方式，编造虚假高分评价，或隐匿中评、差评。这些做法使得真实评价无法显现，既破坏经营者之间的公平竞争，也误导消费者。
四是排名算法。平台经营者制定各类排名，声称是基于消费者好评率、销量等，对各行业或商品服务类别进行排序，引导消费者选择；但消费者难以知晓平台具体如何计算而得到的排名榜单。还有的平台混淆竞价排名与自然排名，左右消费者决策。
五是概率算法。线上平台及网络游戏公司等经常开展抽奖活动，仅公示中奖概率，但抽奖过程、算法程序不透明，实际中奖概率缺乏监管。
六是流量算法。一些平台利用所处优势地位通过算法在流量分配、搜索排名等方面设置障碍和限制，控制平台内经营者开展交易，影响公平竞争和消费者选择。
“精准推荐”为何不合理
在中消协提出的6种“大数据杀熟”形式中，部分平台和消费者对“精准推荐”被纳入其中有所不解：精准推荐不是能更好满足消费者个性化选择吗？为什么也算“大数据杀熟”？这是因为“精准推荐”侵害了消费者的知情权，影响消费者选择面，存在误导消费者的嫌疑。
根据相关法律法规，电子商务经营者应当全面、真实、准确、及时地披露商品或者服务信息，保障消费者的知情权和选择权。所以，网络经营者运用算法向消费者推荐商品服务时，也应该客观全面，给消费者足够的选择。如果只有“千人千面”，很可能已侵害了消费者的知情权。
业内人士举了个例子：消费者陈女士是个5岁男孩的妈妈，她一直网购男孩用品，所以她在浏览购物网站时，网站会精准地推荐她更多与男孩有关的产品；而且当陈女士搜索“玩具”时，搜索结果中排名靠前的也都是男孩玩具，并以陈女士之前购买过的品种居多。可对陈女士来说，并非每次购物都是给儿子买东西，搜索“玩具”时也可能是要为亲朋好友的孩子选购。但网站的“精准推荐”减少了陈女士的选择面，而且通过首页推荐、排名优先等方式，误导陈女士。
调查还发现，许多被“千人千面”的消费者还误以为自己看到的产品服务信息与其他人没有差别，导致知情、选择不足。中消协明确提出，反对仅以所谓“精准”推荐代替公共选项，利用消费者信息占有不足，实施片面诱导、从中渔利的行为。
个性化和公平怎样兼顾
不过，也有互联网平台和消费者觉得，“精准推荐”可以帮助消费者更高效地找到自己想要的产品或服务。业内人士表示，个性化和公平不是“非此即彼”的关系，两者可以兼顾。
具体来说，平台和平台经营者应当明示消费者提供的服务特征，并给予消费者选择权。如，平台在提供“精准推荐”结果时，应当告知消费者这是经过大数据判断后得到的结果，而不是自然的呈现结果；在提供服务时，也可以向消费者提供“精准推荐”“自然排名”等选项，让消费者自行选择。
中消协也认为，大数据、人工智能等手段为消费者提供了更丰富的产品或服务，为社会创造了价值，但公平公正必须坚持，反对消费歧视。网络经营者应当公平公正对待广大消费者，反对利用消费者个人数据画像，采取算法应用锁定特殊消费群体，实施价格歧视、价格混淆等销售策略。最重要的是要为大数据算法“立规矩”。
中消协建议在个人信息保护法、反垄断法、反不正当竞争法、价格法等相关法律中，增加算法应用的相关规定。一是国家设立算法伦理专门机构，负责算法应用伦理、规则、标准制定，不公平算法应用调查、处理等，加强对算法应用的有效监管。二是明确算法应用结果一致性要求。规定算法搜索结果应同时呈现公共选项，即所有用户运用同样的搜索方式，应可得到相同的结果。而且相关结果应作为优先选项推送，保障消费者有效便捷获取。三是保障算法应用的透明、公平、诚信，明确经营者使用算法应做到可知、可查、可逆，做到算法应用的可验证、可解释、可追责。四是明确举证责任倒置规定，明确其伪造、篡改证据的责任和后果，解决消费者举证难、鉴定难的问题。
