隱秘的“數據向惡”亟待監管

光明

3月5日有媒體報道說，復旦大學一教授的調研披露，其團隊進行的一項“手機打車軟件打車”的調研結果顯示，用手機App打車軟件打車，往往是打車者所持的手機售價越貴，接單司機所運營車型的里程單價就越貴。這個調研結論，是從上述團隊在國內5個城市花費50000元，收集了常規場景下打車的800多份樣本之后得出的。

在大數據技術滲透至生產生活的方方面面之后，“數據向善”的問題屢被提及。此謂“數據向善”，實際上是數據技術的開發者和運營者向善。無論從哪個角度看，大數據技術再重要、再神奇，其也不過是一個應用工具而已。因此，大數據技術“向善”甚或取其反面“向惡”，其實也正是開發者或運營者的意向顯露。

最近兩年，“大數據殺熟”的現象頻頻出現，最多者也正在大數據應用場景最廣泛的地方。許多App所具有的“殺熟”陷阱，是其便利性功能的延伸，隱藏、捆綁和交融在App軟件的便捷性功能之中。App開發者之所以開發這樣的軟件，正是其用以打動相關運營商的噱頭所在，或者說有的陷阱，正是應運營商的要求而量身定做。有了這種“向惡”的需求，App軟件的競爭就成了比惡的競賽，“殺熟”就出現在越來越多的大數據應用場景當中。

問題更在于，作為暗藏“殺熟”功能App的使用者，其個體很難察覺“殺戮”的發生，從而也很難知道在使用相關App時自己究竟被捅了幾刀。從媒體揭露出來的“殺熟”場景看，如果沒有具有一定規模的調研統計，大數據“殺熟”的問題，是較難被發現的。這也更加說明，這些暗藏“殺熟”功能的App軟件的開發者，其“向惡”所為，不是疏忽、不是無意，而就是有意為之。

這些具有“殺熟”功能App的揮刀所向，正是一般下載使用者。在此，如果說一般下載使用者不清楚這些App隱藏“殺熟”暗器的話，那么，這些App所搭載和運行的平臺，則應該對此門清不過。對此門清而不聞不問，甚至還就是因為這些App具有此種功能才允許其“上臺”，那么，運營平臺就又在App開發者“向惡”以外，再疊加上了自己的惡。從這個意義上講，那些允許這些App軟件運行的平臺，在“數據向惡”的問題上，并不無辜。

解決“數據向惡”，數據平臺必須擔起責任。從技術角度看，數據平臺有能力察覺和發現App的功能特點，有能力預見不同特點的App在本平臺運行的效應，因而有權利決定從平臺上剔除“向惡”App軟件，終止其在本平臺的運行。對此，相關監管部門也應該從復旦大學“手機打車軟件打車”的調研中得到啟示，改進對App軟件開發以及數據平臺的監管。