法律視角下的企業(yè)數據逐利問題研究

段佳慧 胡君倩

安徽農業(yè)大學人文社會科學學院，安徽 合肥 230036

至2018年上半年以來“殺熟”這一話題被各大媒體爭相報道，通過輿論的不斷發(fā)酵頻頻躍入公眾視野。據從教育部網站獲悉，“大數據殺熟”一詞已成為“2018年度中國媒體十大新詞語”之一。中國青年報的一項調查顯示，63.4%的受訪者認為互聯網企業(yè)利用大數據殺熟的情況普遍；51.3%的受訪者坦言自己遇到過此類現象。這些百分比將隨著時間的推移持續(xù)上漲。所謂“大數據殺熟”是指在同一時間段內同一平臺利用數據分析給消費者畫像，提供同樣的服務和產品，而老用戶的收費卻比新用戶高的現象。這種價格策略一經曝出，便爭議不斷，一時間沸沸揚揚。

一、企業(yè)數據逐利行為的基本問題

(一)“殺熟”現象的的產生

“殺熟”作為在特定網絡背景下出現的熱詞，并非是一個新鮮詞匯。追溯至中國古代，“熟人效應”便屢見不鮮。依社會學家費孝通先生的觀點來看，中國人的關系不僅強調身份與角色間的匹配度，還強調角色與角色間的地位差別；角色身份由親向疏、由近及遠的排列使之形成一個天然的位差系統。欺騙者在經濟利益驅動下，開始對熟人關系進行濫用。在交通不便、信息閉塞的小數據時代中，“殺熟”具有影響和規(guī)模上的局限性，因此對倫理和社會秩序難以起到很大的沖擊作用。

隨著云計算、人工智能等新興技術迅猛發(fā)展，大數據引發(fā)的新一輪技術革命勢必對人類的生活方式產生深遠影響，但在新技術的應用方面已顯露出一些令人擔憂的跡象。商家通過收集、整合用戶數據和信息利用大數據專業(yè)性技術對每位用戶的特點、偏好、消費習慣、購買能力等進行分析，為每個用戶“精準畫像”、“量身定價”。鑒于此種行為隱蔽性較強，個體用戶難以直接察覺，即使發(fā)現被侵權也面臨取證難、投訴無門的困境，而此領域相關法規(guī)存在空白的情況也使一些無良企業(yè)存在僥幸心理，打著“大數據”、“云計算”的幌子進行網絡化操控，肆無忌憚地欺騙消費者。

(二)數據逐利與“殺熟”

從經濟學角度看，企業(yè)的逐利行為是基于外部性與機會主義的作用而產生。利用數據逐利的行為本身是資源整合、優(yōu)化配置的要求，理論上可以提高社會整體福利。但現實往往與理想狀態(tài)相違背，例如與商家采取新客專屬優(yōu)惠吸引新用戶進行逐利的透明策略不同，“殺熟”是商家利用算法分析模型進行的暗箱操作。這是由于外部性和機會主義行為形成的市場失靈導致企業(yè)的逐利行為使某些商家獲得一定的利潤，但這無疑是一種短視行為，給社會帶來的負面影響則是無法估計的；這種負面影響主要表現在為：在社會輿論的壓力下公眾容易將矛頭直指企業(yè)，這種不利的導向容易使商業(yè)環(huán)境變得更糟，阻礙電商經濟的健康發(fā)展。

二、大數據真的殺熟了嗎？

現在距2018年初被爆出大數據殺熟的問題已經過了一段時日，在面對如此多網友的口誅筆伐以及輿論壓力日益增大的情況下，價格歧視的行為是否有所改觀？在自下而上的倒逼模式中，商家會采取什么方式來規(guī)避這種對企業(yè)形象的不利影響?為論證此問題，筆者通過生活常見視角切入進行調研。

用戶價格搜索頻次新↓老波動小、趨于穩(wěn)定少↓多

通過實驗數據的比對，可以簡單的概括為表一所示的結果。例如先前被爆出有“殺熟”現象的APP，訂機票的界面出現了三個月之內的機票價格走勢圖，用戶可以清楚的看到未來一段時間內機票價格的波動情況，而同一航班機票在多次查詢甚至取消訂單并未出現明顯的價格反彈，價格趨于穩(wěn)定。從此次實驗結果來看，先前飽受“殺熟”詬病的外賣、出行、住宿等生活常用的APP并未露出大數據殺熟的端倪。

大數據是否真正殺熟?實驗結果與預想不同，導致的原因大體可以歸為以下兩類。

(—)商家在輿論的壓力下不得不暫時修改算法

在大數據的收集利用方面，商家往往在用戶不知情的情況下收集信息。同時用戶對所收集信息的內容、用途以及真實性并不清楚。即使是在遭遇價格歧視或價格欺詐被侵權也不自知。這正是信息不對稱、不透明的必然結果。作為數據產出者的用戶非但沒有獲益，還在不知不覺中成為數據收集者任意收割的“韭菜”。而消費者面對的消費“暗箱”常被商家作為商業(yè)秘密保護起來，方法分析模型和定價機制原理不予以對外公布，消費者的知情權和自主選擇權受到損害。如今暴露的問題只是冰山一角，若不能及時關注并出臺應對措施，隨著技術的發(fā)展，很難保證在“反殺熟”風頭過去后，“殺熟”現象將會換個包裝以另一個形式粉墨登場。

(二)用戶一概而論誤解商家

一方面，確實存在無良商家利用數據分析作為噱頭欺騙消費者的情形；另一方面，不乏企業(yè)為提升用戶感受進行“精準服務”。商家收集、分析用戶信息推測出其喜好，給用戶進行“畫像”，再針對性地給出服務或產品，投其所好，在提升用戶粘性的同時也可以極大提高效率，優(yōu)化用戶體驗。若過于強調用戶在消費中的弱勢地位并一味抨擊商家的數據“畫像”行為，而忽視利用大數據分析給生活帶來便利的行為不可取，極易造成先入為主的慣性思維，將一些原本不屬于大數據殺熟的現象與真正的殺熟行為混為一談，造成不良影響。過早透支消費者的信任，影響電商平臺的正常秩序與經濟的健康發(fā)展。

三、規(guī)制數據逐利行為的法律視角選擇

從法律角度來看，企業(yè)作為以營利為目的的經濟組織，合理的數據逐利行為是企業(yè)的權利，商家依據不同消費群體的特點和需求推出不同的商品或服務，同時給出不同的價格，這種價格差異在商業(yè)活動中本身具有合理性，消費者知其原委也樂意為此買單。過度的數據逐利導致的“殺熟”行為似乎有些不合商業(yè)邏輯，忠實的老顧客在給商家貢獻主要收入的同時非但沒有受到商家照顧，反而被殺熟補生。

仔細分析大數據“殺熟”現象的產生，問題并不在于大數據本身，而在于企業(yè)利用數據逐利的初始動機。數據和技術同樣具有中立性，大數據并非是原罪。判斷企業(yè)到底是真殺熟還是假逐利，關鍵在于企業(yè)利用大數據制定的運算法則是否透明，是否利用數據暗箱蓄意隱瞞價格信息，是否利用信息不對稱和專業(yè)性優(yōu)勢進行“歧視性”的動態(tài)定價謀取不正當利益。而簡單的限制數據的收集和利用在數字驅動經濟發(fā)展的大背景下很難行得通，這無疑是因噎廢食、逆社會發(fā)展潮流的舉動；限制企業(yè)對數據的過度挖掘和不當使用是規(guī)避大數據“殺熟”的有效方法。

四、規(guī)制數據逐利行為的法律思考

(一)用戶自由選擇權的維護

首先在數據信息的獲取方面，作為數據初始所有者的用戶并不知道自己的信息何時被商家采集，更無從知曉企業(yè)利用數據形成特定的算法模型的運算法則，平臺在信息不對稱情形下違背用戶的主觀意愿進行交易，這樣的“消費暗箱”不光侵犯了用戶的隱私權和知情權，還間接地剝奪了用戶的自主選擇權。針對自身多項權利遭受侵犯，作為用戶要樹立自身信息安全意識。在進行消費前首先要“貨比三家”，有效降低被“殺熟”的風險；對應用界面彈出的授權許可仔細閱讀并篩選信息，采取謹慎態(tài)度，注重個人隱私的保護，謹防不必要的信息泄露；提升自己的維權意識，在發(fā)現被侵權時要注意保留證據，及時同商家交涉并向有關部門反映。用戶既從大數據中受益，又面臨著它所帶來的威脅，提高個人信息素養(yǎng)是在大數據時代趨利避害的一個有效途徑。

(二)行業(yè)自律制度的推廣

商家掌握大數據開發(fā)利用的主動權，這些數據信息被如何處理、使用，外人很難知悉，要想從根本上抵制這種大數據“殺熟”現象，主要依靠企業(yè)的社會責任感與自律意識，只有運營商正視大數據的內在價值以及未來大數據交易市場被規(guī)范的趨勢，提高保障用戶個人信息的安全的意識，對數據進行合理的管理和使用，才能更好地對消費者負責。為抵制數據濫用，使消費者不再受“消費暗箱”的困擾，商家應公布算法細則和定價機制，并保證在一定時間內不輕易改變，主動接受社會群體的監(jiān)督，切實保障消費者的知情權和自主選擇權等。對于相對方線上平臺來說，加強行業(yè)的內部整頓，提升自律意識是在今后數據行業(yè)整頓風潮中屹立不倒的必要之舉。

(三)立法層級的提升

國家公權力介入，將大數據侵權行為上升到立法層面是規(guī)制“殺熟”行為的制度保障。由于我國在此方面存在立法層次低、缺乏系統性等不足，迫切需要進一步完善。我國應借鑒發(fā)達國家的立法經驗，引入個人信息權獨立權屬的學說，出臺《個人信息保護法》，設立個人信息保護機構，健全民事損害賠償制度，加大侵權行為處罰力度。完善《中華人民共和國電子商務法》、《互聯網信息管理辦法》等相關法律法規(guī)，及時將“殺熟”這種惡劣的不正當行為列入法律治理的范圍中，加大對“殺熟”行為的懲治力度和曝光程度，建立企業(yè)失信黑名單制度，提高侵權成本。加強宏觀調控和市場監(jiān)管，使行業(yè)自律和政策管控雙管齊下，用戶、商家、法律三位一體，多方聯動，共同促進互聯網經濟的健康有序發(fā)展。

五、結語

大數據時代機遇與挑戰(zhàn)并存，風險和利益同在。利用大數據“殺熟”只是在數據利用階段出現的問題之一，新時期經濟發(fā)展和法制建設對大數據的合理性使用提出更高要求，規(guī)范數據獲取方式和使用程序，推進算法模型透明化提高交易透明度，真正做到保障消費者權益依舊任重而道遠。