未發現大資料“殺熟”?演算法不是萬能擋箭牌

北京日報客戶端 | 評論員 杜梨

未發現大資料“殺熟”?演算法不是萬能擋箭牌

近日,一份針對18家消費者常用網路平臺的消費體驗調查表示,雖然部分平臺存在新、老使用者同時購買同一商品不同價現象,但主要體現為新、老使用者享受優惠額度不同,故並未發現明顯大資料“殺熟”問題。

新老使用者不同價還不算“殺熟”?調查結果與使用者認知的差異,揭開了相關行為認定上的尷尬。儘管六成使用者都表示曾有此類經歷,“蘋果機主更容易被更貴車型接單”等調研也早已有之,但掌握著技術優勢的平臺卻總能拿出“萬能擋箭牌”——被視為商業秘密、不能輕易示人的演算法機制。

新老使用者價格不一,那是優惠種類不同;配送價格有差異,那是受實時訂單量影響,即便是同一時間那還有地域差異……此前,某線上旅遊平臺的鑽石使用者因平臺訂房價格比普通使用者高兩倍提起訴訟,被許多媒體稱為大資料“殺熟”第一案,可法院終審判決卻並沒有涉及大資料“殺熟”這一技術問題,而是從使用者協議與合同角度認定平臺構成消費欺詐。

俗話說,買的沒有賣的精。技術加持之下,賣家的精明也變得更加隱蔽且赤裸。對此,有人也分享過諸多所謂的“反殺熟”攻略,但一條條看下去,不是更換裝備,就是暫時停用,簡直是心酸無比。如果連“買買買”都這麼累,半點“上帝感”也無,電子商務又如何繼續蓬勃發展呢?更何況,大資料“殺熟”還不光是錢的問題,精準定價的背後有沒有使用者資訊被肆意收集、被違規濫用,恐怕是更值得追問的。

無論是出於保護消費者權益,還是細化行業規則、守護網路消費環境,這高度隱蔽的無影刀,都不能再揮下去了。事實上,隨著演算法的負面效應逐漸曝光,大資料“殺熟”也已被列入重點盯防物件。今年6月,中央深改委會議提出,要加強平臺企業沉澱資料監管,規制大資料殺熟和演算法歧視。7月,市場監管總局公佈的《價格違法行為行政處罰規定(修訂徵求意見稿)》擬規定,對電商平臺大資料“殺熟”將給予警告,可以並處上一年度銷售總額1‰以上5‰以下的罰款。一方面制定懲罰規則,一方面細化認定條款,“長出牙齒”的監管,才能倒逼平臺的演算法設定更規範更剋制。

是辜負使用者信任、冒著吃罰單吃黃牌的風險,犧牲美譽度依然故我;還是放下大資料“殺熟”的刀,提升消費者信任感和忠誠度,寄望於更可持續的發展?對平臺而言,是時候做道選擇題了。

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