大數據“懂”你也“傷”你

APP利用大數據精準“殺熟”的現象近期引發網民關注。比如，同一段路程，同一打車軟件對兩部手機的報價卻不一樣，老用戶比新用戶的價格高。

大數據在醫療、教育、文化、金融等領域前景可期，為公眾勾勒出一幅信息通暢、生活便捷的美好圖景。但同時，數據違規使用、非法交易等問題頻發，如得不到及時整治，勢必影響數據利用效果與大數據產業發展。

大數據“殺熟”給新零售發展蒙上陰影

陸峰（電子信息研究院互聯網研究所副所長）

有網友反映，自己是某旅游平臺?？停既话l現經常預訂的380元/晚的房間，其他用戶只需300元就能拿下。大批網友表示自己有過被大數據“殺熟”的經歷。不僅酒店預訂，在打車、通訊套餐、電影訂票、網絡購物等線上消費中，電商“殺熟”的情況可謂比比皆是。

低價是有效的“拉新”手段，在流量紅利見頂、電商獲客成本高的當下，用低價把新用戶留存成老用戶，在用戶消費習慣形成后提高價格，已經成為部分商家獲取更高利潤的“潛規則”?；诖髷祿摹扒饲妗?，通過出讓部分個人隱私，幫助企業作最優決策，本是有利于雙方互利共贏的事情，但一些企業卻利用大數據“作惡”。

尤其值得注意的是以大數據為基礎的新零售行業，在新零售火爆的當下，線上消費積累的億萬消費大數據優勢是其能夠繼續引領消費的有力保障。如果一再出現大數據“殺熟”丑聞，將會影響新零售中用戶對大數據這個工具的態度，使用戶對于新零售的各種應用采取抵制態度，最終影響整個新零售電商行業的發展。

大數據“殺熟”行為具有很強的隱蔽性，消費者無法了解企業在數據黑箱里究竟裝了哪些運算法則，也沒有人能夠在智能計算定義運行的經濟社會中獨善其身。利用好大數據的同時，強化治理，謹防其對我們的生活造成的新困擾，已經刻不容緩。

要解決這個難題，除完善相關法律法規之外，還需從四個方向做工作：加強大數據應用監管治理能力建設、發展大數據應用監測和評價服務、推進大數據分析企業強化行業自律以及提高全社會對大數據作惡行為的警惕性。

平臺能用格式合同強制收集用戶數據嗎

朱?。ㄖ袊ù髮W傳播法研究中心副主任）

近日，某智能家居應用軟件被指擅自將用戶個人無線網絡密碼上傳至平臺服務器。雖然用戶對使用該應用軟件的格式合同點擊了“同意”，但是平臺這樣的行為究竟是否合法？

為了提供相應的服務，平臺需要部分個人數據，這無可非議。個人數據的使用是否合法，關鍵在于平臺是否遵循了網絡安全法中規定的“合法性、正當性和必要性”三個原則?！昂戏ㄐ浴敝笖祿牟杉⑹褂煤吞幏值娜^程應該遵守強制法規定；“正當性”指使用者應該事先得到用戶的明確授權；“必要性”則將“最小傷害”原則適用于信息使用的全過程，明確不得超過業務需要和用戶知情權范疇過分采集或使用數據。

實踐中，網站—般以“網民協議”的方式取得用戶授權，這種合同授權的方式大都以格式條款的方式作出。格式合同在合同法解釋中，往往受到霸王條款的限制。這也就使網站通過合同取得用戶授權的合法性大打折扣。

用戶是否事先通過格式合同的方式完全知情和授權，成為網站能否有權商業化搜集用戶信息的關鍵。何謂合法有效的網民協議格式條款授權？一方面，協議應以顯著位置提示用戶隱私條款的注意事項，明確告知用戶數據被采集和使用的范圍；另一方面，網站應提供高效暢通的退出機制，使用戶隨時可以拒絕、刪除和終止網站已采集的數據。值得注意的是，我國網絡安全法特別規定了用戶對自己數據的控制權，即在用戶發現網站違法違約或出現存儲錯誤數據行為時，有權要求網站刪除、終止使用或更正數據。

可見，盡管網站可以通過格式合同取得用戶對個人數據的處分權，但是，這必須建立在充分尊重用戶個人意愿的前提下，明確告知、顯著提示、事中事后退出和賦予用戶及時更正權利等條件成為合法個人數據使用的關鍵所在。

大數據交易正規軍如何與黑市交易作戰

王叁壽（貴陽大數據交易所執行總裁）

近日，又一起個人信息被非法買賣的新聞曝出，美團外賣等外賣平臺上的客戶訂餐信息，被店家、中介，甚至外賣小哥對外銷售，內容具體到用戶的姓名、聯系方式和地址。

作為國內首家也是唯——家國家級大數據交易所，從貴陽大數據交易所成立的第—天開始，我們就開始了與“大數據黑市”斗爭的持久戰。

數據交易所中交易的信息是嚴格脫敏（脫離敏感信息）后的大數據產品，成本高、信息少。以脫敏后的病例數據為例，這些數據來自正規渠道，在出售時需要去掉人名、身份證號碼、電話號碼、家庭地址、工作單位等敏感信息，每份價格在10元到20元之間。但這個價格與黑市中流通的數據價格相比，根本不占優勢。在上述美團外賣信息泄露事件中，外賣數據5000條起售，每萬條價值800元，平均—條信息不到0.1元。

出于對低廉價格和豐富信息量的需求，數據黑市大獲市場。但是這種置公眾隱私安全于不顧的短期獲利行為，對于大數據行業未來的發展無異于殺雞取卯。更關鍵的是，有需求才有供給，正是因為一些數據購買公司對于敏感信息的索取，才讓個人信息被大量盜竊并泄露。仍以病例數據為例，脫敏后的病例數據對科研機構具有極高的科研價值，可以幫助降低國內醫院誤診誤判的比例，但對于保險公司來說，脫敏數據沒辦法幫助它判斷具體投保人的情況，因此需要完整信息。此外，還有大量黑市數據銷往互聯網金融、P2P網貸等公司。

大數據市場的整治根本上還是要靠技術，所謂的技術手段其實就是給數據加上GPS。數據需要溯源，貴陽大數據交易所也在這方面進行嘗試，但擺在眼前更重要的問題是，我們缺乏一套完整的數據流通管理制度，從數據采集、清洗、脫敏、脫密、建模、分析算法到應用，整個大數據的鏈條非常完整，技術水平也很高，但數據交易的行業規則、交易標的的合法性、資產評估與定價等問題始終沒能確立。

企業對大數據的利用要謹防不正當競爭風險

史繼紅（隆安律師事務所律師）

2016年12月，“脈脈非法抓取使用新浪微博用戶信息”案在北京知識產權法院終審宣判。法院認定脈脈構成不正當競爭，應賠償新浪微博運營商200萬元。

類似的大數據不正當競爭糾紛案并不鮮見。2014年5月，大眾點評訴百度不正當競爭案在上海宣判。大眾點評訴稱“百度地圖”及“百度知道”大量復制大眾點評數據，百度回應稱大眾點評網的Robots協議（網站通過Robots協議告訴搜索引擎哪些頁面可以抓?。┎⑽唇顾阉饕孀ト∠嚓P數據。法院一審判決百度賠償大眾點評323萬元。

大數據已經成為提升效率、支撐創新最重要的元素之一，數據的獲取和使用，能成為企業競爭優勢的來源，也能為企業創造直接的經濟效益，是經營者重要的競爭優勢與商業資源。

如何判斷企業平臺之間的相互“抓取數據”是正常的數據共享，還是不正當競爭？此類案件涉及互聯網環境下用戶數據的獲取和使用，在案件查明和適用法律層面判斷是否構成不正當競爭時，要判斷其獲取、使用其他平臺數據的行為是否具有合法性和正當性。合法性，即抓取數據的行為是否符合互聯網開發者協議的約定；正當性，即其行為是否符合行業慣例等正當使用之目的。

需要特別注意，在現代市場經營模式尤其是互聯網經濟蓬勃發展的背景下，市場主體跨界經營的情況十分常見，因此反不正當競爭法所調整的競爭關系，不限于一般意義的“同業者”之間，還包括為自己或者他人爭取交易機會所產生的競爭關系，以及因破壞他人競爭優勢所產生的競爭關系。例如，雖然百度地圖是提供地圖搜索及導航等服務的企業，但它與百度糯米、百度外賣都是百度旗下的網絡生活服務內容提供商，這種關聯注定了百度地圖使用了大眾點評數據后可以為百度糯米與百度外賣爭取交易機會，因此構成對大眾點評的不正當競爭。