在數字經濟時代，“數據賦能”已經成為主要的經濟驅動力之一。隨著數據競爭日趨白熱化，大數據殺熟問題等日漸受到各方關注。

上海市消保委方面14日接受采訪時指出，“殺熟”的方法就是歧視性算法，殺熟的結果就是以消費者的權益換取平臺數據價值的最大化兌現，并指出，基于歧視性算法的產品匹配，本質上是平臺對算法權力的濫用。

該委呼吁，健全數字規則，盡快出臺算法規制，促進平臺算法公平，保護消費者合法權益。

該委方面當日披露了相關調研結果。在大數據場景中，交易越來越多地依靠算法完成。互聯網平臺通過不斷優化的算法和不斷提升的算力，向消費者提供更為高效、豐富、精準的全領域優質服務，帶給廣大消費者極大的便利。但在交易效率不斷提高的同時，算法的不透明性與難解釋性也給消費者權益保護與反不正當競爭帶來新的挑戰。

據了解，初代的大數據殺熟，依靠的是算法的簡單判斷，比較典型的就是“熟客賣高價”。比如，新客通常會在不同平臺比價，因此，平臺對新客展示的是低價;如果是老顧客，那自然價格就會高一些。和“熟客賣高價”相類似的還有“新人插隊”。二代大數據殺熟中的“熟”，已經不是“熟客”，而是被平臺充分掌握個人信息的“熟人”。

上海市消保委方面14日接受記者采訪時表示，消費者對于“大數據殺熟”的厭惡在于平臺的欺騙，基于欺騙達成的交易自然就沒有公平性可言。算法從接受輸入數據到輸出決策結果的全過程，形成外界無法獲知的“黑箱”，算法在其中進行數據的處理、評估及分析，并根據具體場景作出決策。算法“黑箱”的非透明性導致二代大數據殺熟行為更加隱蔽、難以察覺。

隨著人工智能等新技術的運用，算法快速迭代，再加上平臺對消費者個人信息的全方位收集，個性化推送成為了平臺主要的營銷手段，而競爭的核心就是推送精準度。

據了解，2020年下半年，上海市消保委曾使用多個手機終端模擬不同收入群體的消費者使用相同的APP，并進行一段時間的虛擬人設操作。測試發現，不同手機接收到的廣告差異度極大，模擬低收入人群的手機高頻度收到各類低價劣質商品和網絡貸款廣告。不久前，上海復旦大學教授孫金云帶領團隊做了一項“手機打車軟件打車”調研，報告顯示，某特定品牌機主更容易被更貴車型接單。

關于價格組合，上海市消保委方面介紹，相較于初代大數據殺熟顯而易見的欺騙性差異化定價而言，基于復雜算法的價格組合更為隱蔽，也更能被合理化解釋。上海市消保委在不同平臺測試了訂房、買菜等業務，不同賬號的價格差異比以前更大。但與以前不同的是，現在的“千人千價”是由原價與各種優惠券所組成的。這些券并不是賬號錢包里原有的，而是算法臨時生成的。算法也為這些優惠券說明了各種不同的理由，比如“上個月你打過車”“前天你買過菜”等等。

上海市消保委方面認為，基于算法的個性化內容推送客觀上會擴大個體間的認知偏差，而平臺出于商業目的的算法歧視，可能打造信息繭房，侵害了消費者的知情權。

消費者因為缺乏免受算法決策支配的“退出”的權利，從某種程度上被剝奪了依法享有的選擇權。該委方面指出，基于歧視性算法的價格組合，究其實質就是對消費者公平交易權的侵害。(記者 陳靜)

關鍵詞： 數據競爭 大數據殺熟