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統(tǒng)一昵稱和頭像雖然可以給算法帶去一定的干擾，可能會(huì)在一定程度躲開大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)算法，但我們每個(gè)用戶的ID在正常情況下都是獨(dú)一無(wú)二的，個(gè)人認(rèn)為并非能達(dá)到完全逃避“大數(shù)據(jù)殺熟”的有效手段

視覺(jué)中國(guó)供圖

《法治周末》記者 呂靜

近日，“年輕人開始反向馴化‘大數(shù)據(jù)殺熟’”的話題頻頻登上微博熱搜，引發(fā)大眾熱議。

年輕人正采用一種新方法來(lái)對(duì)抗算法，那就是通過(guò)點(diǎn)贊評(píng)論積極追尋多元化的信息，并精心構(gòu)建“人設(shè)”，來(lái)反向影響算法的推送機(jī)制。他們還換上一致的頭像，將昵稱統(tǒng)一化，利用這種高度相似的標(biāo)識(shí)來(lái)隱藏自己的真實(shí)身份和喜好，從而規(guī)避算法的精確追蹤，打破基于個(gè)人標(biāo)簽的推薦慣例。

反向馴化“大數(shù)據(jù)殺熟”真的有用嗎？是否能成為治理“大數(shù)據(jù)殺熟”的一種有效手段？北京市蘭臺(tái)（上海）律師事務(wù)所高級(jí)合伙人徐紅梅在接受《法治周末》記者采訪時(shí)表示，統(tǒng)一昵稱和頭像雖然可以給算法帶去一定的干擾，可能會(huì)在一定程度躲開大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)算法，但我們每個(gè)用戶的ID在正常情況下都是獨(dú)一無(wú)二的，個(gè)人認(rèn)為并非能達(dá)到完全逃避“大數(shù)據(jù)殺熟”的有效手段。

網(wǎng)友分享反向馴化大數(shù)據(jù)攻略

記者在某社交平臺(tái)通過(guò)搜索“反向馴化大數(shù)據(jù)殺熟”，發(fā)現(xiàn)有不少網(wǎng)友在分享自己“反向馴化大數(shù)據(jù)”的攻略以及成功經(jīng)驗(yàn)。

李媛（化名）告訴記者，每次上班前需要打車時(shí)，都會(huì)提前在打車軟件里不斷留言說(shuō)“太貴了”，然后仔細(xì)挑選價(jià)格最低的一單，最后打車平臺(tái)直接送了我15元的優(yōu)惠券。李媛還說(shuō)，在外賣軟件上點(diǎn)咖啡，瘋狂在下面刷評(píng)論“太貴了喝不起，我只買得起0.01的牛馬飲料”，第二天再打開平臺(tái)就會(huì)出現(xiàn)0.01的優(yōu)惠飲料。

此外，有媒體報(bào)道，有網(wǎng)友通過(guò)反復(fù)評(píng)論“機(jī)票太貴了，買不起，不去了”后，發(fā)現(xiàn)機(jī)票價(jià)格從4309元降至1903元，降價(jià)超過(guò)2000元。

記者以消費(fèi)者身份詢問(wèn)一家出行平臺(tái)的官方客服，該客服表示，機(jī)票價(jià)格是實(shí)時(shí)浮動(dòng)的，并且受到眾多因素的共同影響。

雖然尚未明確機(jī)票價(jià)格下降與在社交媒體上“留言喊話”的行為之間存在直接聯(lián)系，但不少網(wǎng)友出于對(duì)“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象的無(wú)力與憤怒，紛紛在社交平臺(tái)發(fā)表諸如“機(jī)票價(jià)格高昂，不打算去了”的留言。

不僅是機(jī)票，網(wǎng)友們認(rèn)為在酒店住宿、網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、網(wǎng)約車服務(wù)、游戲等多個(gè)領(lǐng)域，都可以嘗試采用類似方法。除了簡(jiǎn)單地在剪貼板復(fù)制并粘貼“經(jīng)濟(jì)拮據(jù)”的文案，還有人會(huì)選擇卸載那些不常使用的應(yīng)用程序。

網(wǎng)友李志（化名）認(rèn)為輪流使用不同的打車軟件，以此來(lái)模擬“新用戶”的身份，甚至?xí)兑恍﹥?yōu)惠券。

此外，“momo大軍”的風(fēng)潮在互聯(lián)網(wǎng)上興起。這些用戶采用了統(tǒng)一的粉色小恐龍頭像，并且他們的用戶名也按照特定的模式進(jìn)行命名，以此來(lái)隱藏自己的個(gè)性特征，防止被算法系統(tǒng)單獨(dú)識(shí)別。

網(wǎng)友劉念（化名）作為“momo大軍”中的一員，他通過(guò)關(guān)閉應(yīng)用程序中不必要權(quán)限的措施，如位置追蹤和服務(wù)通知等，還通過(guò)無(wú)痕瀏覽、時(shí)刻清理網(wǎng)頁(yè)信息來(lái)抹消自己的互聯(lián)網(wǎng)痕跡，另外專門申請(qǐng)一個(gè)新賬號(hào)用于比較同一商品的價(jià)格。

是精準(zhǔn)營(yíng)銷還是“大數(shù)據(jù)殺熟”

華北電力大學(xué)（北京）新金融法學(xué)中心主任、副教授陳燕紅表示，精準(zhǔn)營(yíng)銷是基于現(xiàn)代信息技術(shù)，通過(guò)數(shù)據(jù)分析和市場(chǎng)細(xì)分，為不同消費(fèi)者提供個(gè)性化的商品推薦或服務(wù)。其核心目標(biāo)是通過(guò)精準(zhǔn)定位和策略優(yōu)化，提升營(yíng)銷效率與客戶滿意度，實(shí)現(xiàn)企業(yè)資源的合理配置和收益最大化。

徐紅梅表示，“大數(shù)據(jù)殺熟”通常指互聯(lián)網(wǎng)利用大數(shù)據(jù)獲取用戶信息，根據(jù)用戶的信息進(jìn)行差異化定價(jià)的一種商業(yè)行為，以此獲取更高利潤(rùn)的回報(bào)。主要表現(xiàn)為根據(jù)用戶消費(fèi)信息和習(xí)慣，推出與用戶信息相匹配的消費(fèi)品以及符合用戶消費(fèi)習(xí)慣的類似商品價(jià)格。

“大數(shù)據(jù)殺熟”與精準(zhǔn)營(yíng)銷在實(shí)踐中有什么區(qū)別呢？

陳燕紅認(rèn)為，在目的和動(dòng)機(jī)上，大數(shù)據(jù)“殺熟”以差異化定價(jià)獲取超額利潤(rùn)，利用信息不對(duì)稱對(duì)老客戶實(shí)施價(jià)格歧視，不符合公平交易原則；而精準(zhǔn)營(yíng)銷通過(guò)合法的數(shù)據(jù)分析提供個(gè)性化服務(wù)和產(chǎn)品。在消費(fèi)者體驗(yàn)方面，大數(shù)據(jù)“殺熟”因隱蔽性導(dǎo)致消費(fèi)者感到被欺騙，破壞消費(fèi)體驗(yàn)和信任，而精準(zhǔn)營(yíng)銷通過(guò)個(gè)性化推薦提升滿意度和品牌忠誠(chéng)度。在法律與道德風(fēng)險(xiǎn)上，大數(shù)據(jù)“殺熟”涉及價(jià)格歧視和隱私濫用，可能違反相關(guān)法律法規(guī)，風(fēng)險(xiǎn)較高；精準(zhǔn)營(yíng)銷則在合法合規(guī)框架下進(jìn)行，風(fēng)險(xiǎn)較低且有助于建立長(zhǎng)期客戶關(guān)系。這些差異反映了二者在目標(biāo)、方法、消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)和法律風(fēng)險(xiǎn)上的本質(zhì)區(qū)別。

不過(guò)，精準(zhǔn)營(yíng)銷并不必然導(dǎo)致大數(shù)據(jù)“殺熟”。

陳燕紅表示，精準(zhǔn)營(yíng)銷作為一種合法有效的商業(yè)策略，與大數(shù)據(jù)“殺熟”在目標(biāo)和操作方式上存在本質(zhì)區(qū)別，并不必然導(dǎo)致“大數(shù)據(jù)殺熟”的出現(xiàn)。大數(shù)據(jù)“殺熟”不僅侵害消費(fèi)者合法權(quán)益，還對(duì)市場(chǎng)秩序、社會(huì)信任和法律體系形成多重挑戰(zhàn)。

如何防范“殺熟”

消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法實(shí)施條例第九條第二款規(guī)定，經(jīng)營(yíng)者不得在消費(fèi)者不知情的情況下，對(duì)同一商品或服務(wù)在同等交易條件下設(shè)置不同的價(jià)格或收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)。

消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法實(shí)施條例第十一條規(guī)定，消費(fèi)者享有自主選擇商品或服務(wù)的權(quán)利，經(jīng)營(yíng)者不得利用技術(shù)手段強(qiáng)制或變相強(qiáng)制消費(fèi)者接受特定商品或服務(wù)，或者排除、限制消費(fèi)者選擇其他經(jīng)營(yíng)者提供的商品或者服務(wù)。

陳燕紅提到，上述條款明確禁止“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，旨在保護(hù)消費(fèi)者的知情權(quán)和公平交易權(quán)，防止經(jīng)營(yíng)者利用信息不對(duì)稱通過(guò)差異化定價(jià)侵犯消費(fèi)者權(quán)益，并且進(jìn)一步防范技術(shù)濫用行為，保障市場(chǎng)公平競(jìng)爭(zhēng)和消費(fèi)者的選擇權(quán)。

“雖然消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法實(shí)施條例為規(guī)范‘大數(shù)據(jù)殺熟’提供了法律依據(jù)，但其執(zhí)行面臨認(rèn)定、舉證、監(jiān)管和法律界定等多重挑戰(zhàn)。首先是認(rèn)定難，由于‘殺熟’行為具有即時(shí)性、隱蔽性等特征，經(jīng)營(yíng)者通過(guò)算法實(shí)時(shí)調(diào)整價(jià)格，消費(fèi)者難以察覺(jué)價(jià)格歧視的存在，而監(jiān)管部門因信息不對(duì)稱在獲取直接證據(jù)過(guò)程中易遇阻礙。其次是舉證難，算法的復(fù)雜性和平臺(tái)對(duì)技術(shù)手段的保密性使消費(fèi)者難以證明價(jià)格差異與‘殺熟’行為之間的因果關(guān)系，導(dǎo)致維權(quán)成本高且效果不佳。再次是監(jiān)管挑戰(zhàn)，現(xiàn)有監(jiān)管技術(shù)手段很難充分應(yīng)對(duì)所有動(dòng)態(tài)定價(jià)行為，監(jiān)管的成本高且取證難，常態(tài)化監(jiān)督的難度較大。最后是法律界定模糊，對(duì)‘大數(shù)據(jù)殺熟’行為的法律性質(zhì)及其表現(xiàn)形式尚未完全界定清晰，執(zhí)法機(jī)構(gòu)在處理相關(guān)投訴時(shí)面臨解釋和適用法律的難題?！标愌嗉t說(shuō)。

徐紅梅提到，對(duì)于“大數(shù)據(jù)殺熟”現(xiàn)象最根本的問(wèn)題就是要做好有關(guān)監(jiān)管工作。對(duì)于一些平臺(tái)或者APP過(guò)度搜集用戶個(gè)人信息的，嚴(yán)格制定法律法規(guī)加以規(guī)制。同時(shí)，對(duì)于大數(shù)據(jù)算法的具體運(yùn)用范疇和使用場(chǎng)景加以明確，非必要不得隨意利用算法獲取用戶信息，并據(jù)此“量體裁衣”為不同用戶推薦差異化消費(fèi)待遇。繼續(xù)加強(qiáng)對(duì)用戶個(gè)人信息保護(hù)的普法宣傳，讓更多的用戶謹(jǐn)慎將個(gè)人信息隨意流出。另外，也要讓平臺(tái)和各類APP合法合規(guī)收集并儲(chǔ)存用戶信息，從源頭建立起商家與用戶之間的信任體系。

陳燕紅表示，消費(fèi)者應(yīng)提高價(jià)格敏感度并善于比較，通過(guò)多平臺(tái)比價(jià)發(fā)現(xiàn)潛在價(jià)格差異，避免過(guò)度依賴單一平臺(tái)；其次是增強(qiáng)維權(quán)意識(shí)并主動(dòng)收集證據(jù)，在發(fā)現(xiàn)價(jià)格異常時(shí)保存交易記錄和截圖，勇于向平臺(tái)或監(jiān)管機(jī)構(gòu)反映問(wèn)題；再次是利用數(shù)據(jù)可攜權(quán)控制信息流動(dòng)，依據(jù)個(gè)人信息保護(hù)法等規(guī)定將個(gè)人信息轉(zhuǎn)移至其他服務(wù)提供者，以防止信息壟斷，減少價(jià)格歧視風(fēng)險(xiǎn)；最后是注意協(xié)議條款，避免讓渡核心權(quán)利，仔細(xì)審閱平臺(tái)使用協(xié)議中關(guān)于個(gè)人信息處理的內(nèi)容，明確知曉數(shù)據(jù)使用情況。這些措施能夠幫助消費(fèi)者降低被“殺熟”的可能性，并在權(quán)益受損時(shí)及時(shí)維護(hù)自身利益。