大數據“殺熟” 最懂你的人傷你最深

技術本身是中性的，要避免“技術的貪欲”，?既要求擁有技術者不丟失克制的美德，更應構建與大數據發展相適應的消費權利觀念。

劉興隆懷疑，自己可能遭遇了大數據“殺熟”。

這位環境工程師經常在全國各地跑。2017年10月，在與幾位同事一起到杭州出差，使用某網約車平臺服務時，發現一個奇怪的現象：當時他們約了兩輛專車從杭州西溪喜來登酒店同時出發。他們前往客戶的公司，因為路線一致幾乎同時到達，但最后付款時，他付了35元，而同事只付了25元，兩輛專車的收費標準是一樣的。

為何會有這樣的差別？劉興隆想起，他在該網約車平臺的賬號屬于金卡會員，而同事的賬號只是普通會員。

事后，劉興隆打電話向該網約車平臺投訴，客服人員回應稱可以返給他一些優惠券，但不承認存在大數據“殺熟”以及針對性價格。劉興隆決定，以后要逐步收集證據，以驗證各個網絡平臺的服務是否存在“看人下菜碟”的做法。

事實上，有很多人在網絡社區中分享了自己被大數據“殺熟”的經歷。在交通、酒店、電影、電商等網絡平臺上，購買同樣的網絡服務或商品，老用戶看到的價格反而比新用戶要貴的情況不少。

雖然許多平臺都否認自己利用大數據“殺熟”，但此類事件的吐槽和爆料總在發生。普通消費者關心的是，這類情況是否是業內普遍現象？是否利用了用戶的個人隱私數據？

相關平臺“一臉無辜”

對于劉興隆以及其他網友懷疑的大數據“殺熟”情況，相關的網絡平臺均予以否認。

“以前沒有，以后也永遠不會有。”3月23日，國內網約車市場份額最大的滴滴出行公司CTO張博在滴滴內網撰寫了文章否認滴滴存在大數據“殺熟”。張博稱，滴滴平臺不允許價格歧視，價格不會因人、設備、手機系統不同而不同。

對于許多網友反映的同一路程網約車預估價不同的情況，張博認為，預估價根據定位、路況、里程、時長變動。其中路況變化最快，滴滴預估價是“按毫秒實時刷新的”，伴隨手機進入界面時間不同，價格也可能不同。他分析，有些網絡曬圖忽略了優惠券抵扣的情況，而且可能因為網絡環境復雜，導致不同手機定位不同，造成最終車價不同。

在許多用戶的實際體驗中，大數據“殺熟”的嫌疑并不只是出現在交通出行平臺，在酒店預訂這個出差旅行的高頻領域，此類嫌疑同樣存在。金夢（化名）是北京一家金融企業高管助理，因為工作需要，經常在在線旅游平臺上預訂高級酒店。3月20日，她為上司預訂深圳某豪華酒店時發現，該平臺顯示該酒店的客房只有2500元/晚的高級客房;但同一部門的同事告訴她，在同一平臺上，她還可以看到有2100元/天的普通客房。

驚訝之余，金夢發現這位同事并沒有像她一樣登錄賬號，只是使用了該平臺的酒店價格查詢功能。金夢在該在線旅游平臺已經是高級會員，而且自從2017年擔任高管助理以來，多次用自己的賬號訂購過上海、深圳、巴黎等地的豪華酒店。

事實上，這類事情并不少見。此前，在美國曾出現過多次“差別定價”事件。亞馬遜公司曾在對一批碟片定價時，對老顧客設定的購買價格反而比新顧客的還要貴幾美元，之后亞馬遜方面回應稱這只是隨機價格的一種測試，并向高價客戶退還差價。

北京交通大學信息安全系主任王偉認為，大數據“殺熟”并不新鮮，他在兩三年前就知道這類事件。他直言，大數據“殺熟”在技術上很容易，沒有什么難度。大數據技術可以實現“千人千面”，對不同會員等級用戶定價在2013年左右就實現了，現在只不過還不夠精細化。

據他介紹，通信運營商也可能會以另外的方式“公開殺熟”。“比如說，作為某一運營商的用戶，不想換電話號碼，電話費就會（貴一點），如果新辦一張卡，馬上就便宜了。這相當于另一種形式的‘殺熟。”王偉說，大家對這樣的現象意見不多，但對電商購物、網上訂酒店/機票過程中遇到的“殺熟”現象往往意見很大。

這類行為是否違法違規呢？電子商務研究中心主任曹磊認為，目前看來這還只是一種“擦邊球”，很難界定。理論上講，商家和電商平臺都有權對同一件商品進行不同的定價，而不是全部要統一定價。但大數據“殺熟”確實暴露出大數據產業發展過程中的非對稱以及不透明，此案現象以及行為應該受到嚴厲打擊。

王偉指出，利用大數據技術“殺熟”很不應該。因為這種行為既讓用戶失去了對企業的信任，也導致用戶的使用成本隨之增加。

大數據時代一舉一動皆透明

金夢很好奇，“千人千面”的大數據技術究竟是如何實現對不同用戶顯示不同價格的。同時她也很擔心，這是否意味著自己在網絡上的一舉一動全都透明化了？

王偉分析，大數據“殺熟”的前提是平臺要掌握個人信息、行為習慣等數據。例如，一個用戶經常登錄網站訂購機票，查詢從北京到廣州的航班，下次再打開A PP時，航班信息默認的就是北京到廣州。這說明軟件已經學習到用戶的行為和頻率了。除了用戶主動輸入的信息，用戶主動公開的信息也可能給“殺熟”助一臂之力，需要通過法律制度來保護的身份證、電話號碼、住址信息等。

王偉說，他們也在針對這些信息進行研究，例如可以通過微博信息提取維度。即使用戶沒有在微博上透露職業和年齡，但通過發布的照片、去哪里旅游、做了哪些事，大致就可以推測出來年齡、職業、興趣愛好和性格。

“每個人大概有100～1000個的關鍵詞，（這些關鍵詞）可以把你刻畫出來。”王偉說，例如，用戶經常飛廣州，那么彈出來的微博廣告就會是廣州哪里好玩、哪里便宜等，推送的東西正好“放到你心坎兒里去”。

事實上，根據用戶的個人資料、流量軌跡、購買習慣等行為信息建立用戶畫像，再以此實現相應產品推薦的行為早已存在，不少互聯網企業內部還有專門的工作崗位，負責給用戶數據打標簽，盡可能實現全方位的了解。

此前，某在線旅游網站的一位研發人員曾撰文稱，該網站在做用戶畫像時，所涉及的數據范圍包括支付能力、出行偏好、目的地偏好、家庭構成、網站或APP的頁面停留時間等，涵蓋范圍非常廣。

涉隱私數據如何利用是關鍵

事實上，如何既更懂用戶的需求，又不過度使用涉及個人隱私的數據，一直是互聯網企業，尤其是在一些領域占據市場領先地位的企業面臨的一道難題。

北京大成律師事務所高級合伙人鄧志松表示，目前企業掌握用戶數據通常有兩個途徑。一是在用戶使用企業相關產品、服務過程中，企業收集用戶信息。以攜程為例，其《隱私政策》即規定其“可能”會了解用戶的“旅行計劃、風格和喜好”等信息。二是企業通過數據庫“對撞”共享用戶信息，即不同的網站交換數據庫，或通過某種交易分享用戶信息。

根據2014年修訂的《消費者權益保護法》和2017年開始實施的《網絡安全法》，收集消費者個人信息必須征得消費者的同意。鄧志松認為，現在很多商家通過數據庫“對撞”獲取更多用戶信息，目的是使用戶畫像更為準確，但如果對撞未獲消費者事前同意，將產生未經用戶同意收集個人信息的違法風險。

鄧志松直言，大數據“殺熟”就是一種價格歧視。面對交易條件相同的消費者，企業用低價吸引使用網站頻率低的消費者，而對高頻消費者卻收取高價。如果企業的市場份額超過50%，差別定價可能涉嫌構成濫用市場支配地位的壟斷行為。鄧志松建議，應根據《網絡安全法》《消費者權益保護法》切實加強對個人信息的保護，核實商家有關用戶交易記錄、習慣等所謂“大數據”的獲得有明確的同意及授權作為依據。若有“殺熟”行為的商家所占的市場份額較高，那么反壟斷執法機構也應介入調查。

在曹磊看來，大數據是一把“雙刃劍”，對于“殺熟”現象的規避還是要依靠企業的自律以及政府的管控，“定價追求公平公正，對于特殊的價格也要公開聲明”。監管部門怎么做呢？曹磊認為，大數據“殺熟”的行為涉及面比較廣，需要很多政府部門參與監管，比如工商、商務、工信等，牽扯到多個監管部門，權責很不清。目前看來，首先要明確各類問題、各個環節應該歸誰管。

數據權力如何尊重用戶權利

明明是明碼標價卻能暗度陳倉，消費者只能大嘆防不勝防。隨著新聞的發酵，身邊也有朋友做了類似小實驗，發現上述情況絕非個案：同在辦公室的甲與乙同時打開某打車APP，呼叫起終點相同的快車（平價車）。但發現，平時常呼專車（高端車）的甲，顯示價格就比平時只用快車的乙略高。因為信息不對稱，這樣的手法顯得很隱蔽很“高明”，能通過賺取更多消費者剩余來獲得超額收益，但對于普通用戶而言，歡天喜地擁抱新經濟，認準了平臺反而深受其害，這真的成了“最懂你的人傷你最深”。

有人說，這是針對不同消費能力群體的差別定價。從福利經濟學的視角，差別定價并非一定是壞事。飛機頭等艙價格總是數倍于經濟艙，演唱會內場座位必然高價，企業版軟件總比家庭版貴很多，它們并不是比普通座、大眾版“好”那么多！這樣的定價策略之所以被接受被實踐，不只是“一個愿打一個愿挨”，更基于這樣的大前提：它有助于擴大消費群體，保證產品供給，從而增進社會總體福利。然而，同一時刻對同一產品的差別定價，尤其是將消費者蒙在鼓里隨意加價的情形，并不在其列。為了獲得灰色超額利潤，它損害了消費者權益，已經構成違背消費者知情權的價格欺詐，不為價格法所允許。

從年初支付寶個性化年度賬單引發的大數據信任危機，再到大數據“殺熟”的案例，大數據時代普通消費者的弱勢處境暴露無遺。盡管互聯網從誕生之際，就被冠以“透明”美譽，但今天看來，這份透明是非對稱的。一方面，平臺化意味著新的中心化，平臺手握海量數據，對個人生活軌跡以及消費偏好精準畫像，讓個人無處藏匿;另一方面，就像“大數據”殺熟案例所展現的，平臺可以有所隱瞞，只以“有限真實”示人。這樣的權力結構，像不像站在一只望遠鏡兩頭對視的人：一方看到了對方無限放大清晰的像，另一方則只能看到一個極度縮小的黑點？

當然，這絕不是說大數據帶著原罪，技術本身是中性的，要避免“技術的貪欲”，既要求擁有技術者不丟失克制的美德，更應構建與大數據發展相適應的消費權利觀念。畢竟，面向萬物互聯的未來，大數據的深度利用與廣泛共享是無法扭轉的趨勢，無論是通過大數據營銷快速撮合交易，還是依靠大數據分析完善社會治理，數據正在極大地改變我們的生活。但換個角度說，當大數據無孔不入，也要謹防數據規則遠遠落后于數字生活，尤其要避免一些“數據王國”濫用數據權力。只有保證普通用戶數據權利與平臺數據權力間的大致平衡，才能為大數據的長足發展，贏得更多彼此信任的空間。

從深層次上說，大數據使用引發的幾次公眾信任危機，與人們對于技術運用的期待，是一體兩面的。當網約車踢出了黑車，當12306擠出了“黃牛”，全社會已經傾向于相信：新技術的使用，不僅能讓社會更有效率，更可以激發誠信透明的商業倫理和商業文明。這一份期待，也當成為大數據時代的商業自覺與技術倫理共識。