算法個性化推薦的消費者損害與多元救濟

冷冰泠

（福建師范大學法學院,福建 福州 350000）

隨著信息技術的發展和電子設備的廣泛使用，我們已經進入了數據大爆炸的時代。互聯網數據中心發布的《數據時代 2025》報告顯示，全球每年產生的數據將增長到 175ZB（十萬億億字節），相當于每天產生 491EB（百億億字節）的數據[1]。如此巨大的信息量增加值讓我們欣喜的同時，從海量的數據中篩選出高質量、滿足消費者真正需要的內容又成為一大難題。面對這種窘境，算法個性化推薦技術應運而生，其通過收集消費者歷史數據，獲取消費者偏好，根據排名向消費者推薦等過程，減少消費者瀏覽大量無效數據而造成的時間和精力上的浪費。算法個性化推薦高效智能，為消費者提供更加便利的服務的同時，卻也因“信息繭房”“個性化定價”“自我優待”等損害消費利益的行為飽受公眾批評。從個人權益看，算法個性化推薦的上述行為會損害消費者個人隱私權、選擇權、公平交易權；從競爭效果看，算法個性化推薦可能會破壞市場競爭秩序與社會分配正義；從社會影響看，消費者對現存算法個性化推薦帶來的損害面臨難以維權之困境。鑒于此種境況，下文筆者將對算法個性化推薦技術的邏輯與應用場景、損害類型與多元救濟途徑展開討論。

1 算法個性化推薦技術邏輯與應用場景

1.1 算法個性化推薦的技術邏輯

算法個性化推薦是指各個平臺企業通過消費者的注冊、登錄來創建消費者數據庫，對消費者使用相應軟件時產生的包括興趣偏好、地理位置、行動軌跡、社交范圍、親屬關系群體、消費水平等信息進行識別、標記；將涉及個人喜好的數據和信息通過算法強大的分析、辨別和處理能力進行收集與處理并繪制消費者畫像，根據所得出的畫像將更符合消費者喜好的特定內容與服務推薦給消費者[2]。對于消費者而言，高質量的個性化推薦可以節省其時間，便于其無須檢索就可以從平臺推送獲得自己感興趣的內容；對平臺企業而言，個性化推薦除了可以提升消費者對其的依賴性與忠誠度外，還可以通過類似內容的關聯推薦提高其平臺資源曝光度、增加瀏覽量。因而，高質量的個性化推薦可以達到雙贏的效果。

1.2 算法個性化推薦的應用場景

算法個性化推薦目前已被普遍應用于多種平臺之中，如百度等搜索引擎、淘寶等電商平臺、QQ等社交媒體平臺、抖音、嗶哩嗶哩等短視頻或視頻網站，新聞資訊、音樂推送和廣告投放等領域對算法個性化推薦的運用也屢見不鮮。算法個性化推薦的表現形式通常為各平臺內搜索界面的“猜你想搜”，或首頁推薦的“猜你喜歡”，并會隨著消費者的瀏覽、點贊、收藏相關推薦而增加相應內容的推薦量，呈現出“越刷越懂你”的現象[3]。在算法個性化推薦的作用下，平臺瀏覽量得以提升、消費者黏性得以增強，從而達到在同類產業競爭中取得優勢地位的效果。

2 算法個性化推薦的損害行為類型

良好的算法個性化推薦能夠為消費者帶來極佳的消費者體驗與便捷、高效且精準的服務。但隨著技術權利逐漸擴大，平臺企業為追逐利益而濫用算法個性化推薦，引發或加劇了例如信息繭房、個性化定價、劣質新聞推送、隱私與個人信息被泄露或遭受不正當利用等問題。這些問題除了造成民法領域對個人隱私權、選擇權的侵害之外，也會在經濟法領域對消費者的權益造成損害，甚至給整個市場的競爭秩序造成影響，因而要對其經濟法上的損害行為類型展開全面分析。

2.1 信息繭房

個性化推薦算法通過對個人在網絡平臺上的使用數據進行分析和信息干預，基于個人搜索歷史、點贊、收藏內容中的關鍵詞形成消費者畫像，并針對這些內容進行重點推送。極端的個性化推薦將縮減非個性化推薦的數量，使得消費者接觸的信息領域和類型逐漸趨于同質化，除非消費者搜索新的關鍵詞，否則平臺不會向其推送新領域的內容。一方面，個性化推薦所營造的個人信息接收的舒適區，極易使得消費者長時間使用該平臺，并沉浸于自身關注的領域和內容，消耗大量的時間與注意力；此外，同質化的推薦還會固化消費者對某一領域的認知，而對外部不符合自身觀點的信息采取回避的態度，形成個人意見的“回音室”，造成消費者的自主思考能力減弱，并影響他們的社會參與度，也在一定程度上損害了消費者的知情權與自主選擇權[4]。另一方面，信息繭房所劃定的舒適區，具有成癮性的導向，如果平臺濫用個性化推薦技術，利用算法的隱蔽性形成長期壟斷的數字癮性經濟，由于消費者怠于或者較難找到適用的替代品，因此平臺將獲得一定程度上的不公平競爭優勢，這也會排除、限制相關市場的質量競爭，很可能構成新型濫用市場支配地位行為。

2.2 個性化定價

個性化定價主要出現在購物類應用場景中。第一種，購物類平臺企業通過收集消費者對于價格變化的敏感程度、在購物平臺整體的購買力與忠誠度、在不同商品頁面停留的時間等消費者特征數據，利用算法繪制出消費者畫像并對其結果進行反復試驗，從而獲得消費者愿意承擔的最高價格，并以此為依據向對購買同一物品的不同消費者設置不同的定價。這通常表現為若消費者對同一類型商品檢索次數越多，算法將評估其對于該類商品的購買欲較為強烈，推定消費者愿意以更高的最終成交價格購買此類商品，因此算法會將推送到這部分消費者購買頁面的商品價格進行適當的上調；或者對那些已經進入結算界面，但想更換購買更低價產品的人提高原定價的價格。第二種，是更難以察覺的個性化定價形式，即每個消費者在平臺上看到的相應產品價格是一樣的，但在最后結算時，算法會根據消費者的特征數據給不同消費者發放金額或數量不同的優惠券，或是向不同消費者提供不同的折扣，這將導致每個消費者實際支付的商品價格不同[5]。第三種，則為大眾所知的“大數據殺熟”，針對新老顧客所想要購買的同類商品，進行不同定價。由于高頻消費者已經對平臺產生依賴性不會輕易更換平臺，算法會向其推薦相較于一般消費者購買同類產品而言定價更高的商品，但對于新消費者或低頻消費者則提供單價更為低廉的商品。上述三種個性化定價形式都將導致不同消費者在同一平臺企業上針對同一產品所享受的待遇不同，損害了消費者的公平交易權[6]。若平臺企業對在相同條件下進行交易的消費者在交易價格等交易條件上實施差別待遇而無正當理由加以解釋，則會進一步構成反壟斷法意義上的價格歧視行為。

2.3 自我優待

由于個性化推薦的基礎仍是平臺企業所提供的智能算法，平臺企業是否會對算法自動化決策的結果進行人為干預，能否保障個性化推薦過程中的“算法中立”也就成了值得討論的一個問題。以谷歌為例，2017年6月谷歌被歐盟委員會指控利用算法提升旗下比較購物網站的搜索結果排序，以打壓其他競爭對手、構成自我優待而罰款24.2億歐元。這是因為個性化推薦的呈現方式往往表現為特定的頁面排序，無論是搜索引擎提供的顯示次序或是主頁的推薦順序，自我優待的平臺企業往往會通過修改搜索排名因素的權重以及人工干預的方式對原算法排序結果進行人為調整，從而將自己的自營商品優先顯示在頁首位置，可以占據有限的消費者的注意力，吸引大部分的消費者流量；而競爭對手的商品則被隱藏在不顯眼的位置，導致競爭對手商品曝光不足，難以獲得市場的關注。一方面，這損害了消費者作為消費者的合法權益；另一方面，這種自我優待行為侵害了平臺內其他經營者參與公平競爭的權利，如果像谷歌這般具有市場支配地位的平臺企業實施自我優待行為，還會造成嚴重的排除、限制競爭后果。

2.4 損害消費者其他利益的行為

首先，在個性化推薦過程中，不少平臺為了追求個性化推薦的精確度，出現大量搜集消費者允許范圍之外的個人信息和消費習慣的情況，部分平臺甚至還購買消費者的個人信息，或與其他平臺達成隱私分享協議，嚴重侵犯了消費者的隱私權與信息的安全權。其次，在數字經濟中，個人數據被認為是消費者為了獲得平臺提供的免費網絡服務而支付的對價。對于個性化推薦中不當收集和處理消費者數據的情形，有不少西方學者提出用過高定價這一競爭法的概念來對其作出解釋。因而，如果使用個性化推薦給消費者造成損害的平臺企業具有市場支配地位，并假借免費提供個性化推薦服務之名，隱性強迫消費者向其提供“過多”的數據，就可能被認定為是對市場力量的剝削性濫用，構成過高定價[7]。平臺企業構成過高定價或通過不當收集和處理數據，以維系和強化其市場支配地位就涉及排除、限制競爭，損害消費者利益。最后，在這個過程中，消費者所讓渡給平臺企業的個人信息的處理權和使用權與平臺企業提供給消費者的服務質量和商品質量不匹配，這也侵害了消費者的公平交易權。

3 算法個性化推薦的多元救濟途徑

隨著數字經濟的蓬勃發展，如何讓消費者既能充分享受到算法個性化推薦帶來的便利而不遭受其帶來的損害也成為現行法律需要解決的一個重要課題。由于算法個性化推薦對于消費者的權益侵害涉及其個人信息安全、消費者服務選擇權、知情權和公平交易權等內容，可以適用《中華人民共和國個人信息保護法》（以下簡稱《個人信息保護法》）和《中華人民共和國消費者權益保護法》（以下簡稱《消費者權益保護法》）來進行救濟。而在算法個性化推薦這一新興領域對于消費者權益保護還沒有明確的具體規制途徑，存在保護力度不足、無法形成有效救濟的問題。《中華人民共和國反壟斷法》（以下簡稱《反壟斷法》）作為一部倡導公平和自由競爭的法律，可以指導平臺產品公平定價、增加消費者選擇、提高消費者社會福利，從市場整體角度出發來對互聯網平臺的濫用行為予以治理，從而實現維護消費者權益的目標。

3.1 《個人信息保護法》的救濟途徑

2021年11月1日起施行的《個人信息保護法》中的第二十四條較為集中的針對個性化推薦中所涉及的個人信息相關權益的保護作出統一規制，較為詳細地論述了為保障消費者知情權、選擇權和拒絕權等權益，平臺應承擔將決策過程透明化，提供不針對其個人特征的選項或者向個人提供便捷的拒絕方式的責任。這樣便于行政機關、司法機關使用與援引，并作為特別法可以優先適用。

3.1.1 平臺應保證決策的透明度和結果公平、公正

根據《個人信息保護法》第二十四條第一款之規定，在處理個人信息應遵循透明、公開的法律原則的基礎上，進一步規定了平臺利用個人信息進行個性化推薦時，應當保證決策的透明度和結果的公平、公正。透明度原則要求平臺在進行個性化推薦時，應保障其決策結果及決策行為的公開、合法，并用簡潔易懂的語言讓消費者知悉個性化推薦是采用算法自動化決策方式作出，幫助其了解相應的決策過程。通過保證算法信息處理行為的透明度來達到破除“算法黑箱”，達到打破消費者與平臺之間信息不對稱的目的[8]。公平合理原則是要求平臺不得過度收集與處理個人信息數據，不得打破與消費者之間的平等主體地位，不得利用個性化推薦進行“信息繭房”的算法操縱，或是利用“大數據殺熟”對消費者施以不合理的差別待遇，力圖保障消費者的知情權和公平交易權[9]。

3.1.2 平臺應履行提供不針對個人特征的選項或提供便捷的拒絕方式的義務

根據《個人信息保護法》第二十四條第二款之規定，平臺除依據自動化決策向消費者作出個性化推薦外，還應向消費者提供其在檢索或瀏覽均能得到相同結果的不針對個人特征的選項；或者向消費者提供便捷的拒絕方式，如加入個性化推薦開關，在消費者關閉按鍵后，即停止向消費者提供個性化推薦內容。要求平臺保障消費者對多種信息選擇的途徑，避免使其陷入完全封閉的信息繭房，并給予消費者拒絕平臺利用算法對其個人信息進行分析推薦的權利。

3.1.3 平臺應保障個人享有的說明權和拒絕權的義務

根據《個人信息保護法》第二十四條第三款之規定，應從消費者權益方面調整個性化推薦中平臺和消費者之間的關系。若平臺有侵犯個人權益嫌疑的，消費者即對平臺享有說明權，平臺應對此予以說明和解釋。而當消費者行使說明權而不得實現時，或是消費者對平臺使用的算法不認可時，其則可以行使拒絕權，拒絕平臺基于自動化決策所作出的個性化推薦。需要明確的是，該條規定中個人享有的說明權和拒絕權是建立在平臺所進行的個性化推薦是以自動化決策方式作出，并且可能對消費者的個人權益有重大影響的基礎上。若個性化推薦非完全基于自動化決策作出或是并未對個人權益產生重大影響，個人則不可以主張行使說明權或是拒絕權。

3.2 《消費者權益保護法》的救濟途徑

《消費者權益保護法》的目標為保護消費者合法權益，并對消費者權利和經營者義務予以規定。在《消費者權益保護法》第二章較為系統地規定了消費者對于所購買、使用的商品和接受的服務所享有的安全權、知情權、自主選擇權和公平交易權。消費者作為平臺的消費者可以向平臺主張自身的權利并尋求救濟。

但值得注意的是，上述救濟途徑更多的是針對傳統線下消費所構建的傳統保護框架，而對于平臺企業利用算法進行個性化推薦所造成的新型侵害則缺乏明確的法律規定。因而，在適用相應法條時要進行適度的擴大解釋，例如，針對《消費者權益保護法》第九條第一款規定的自主選擇權而言，可以將消費者對個性化推薦的自主選擇納入消費者自主選擇權范圍，賦予了消費者私法意義上的個性化推薦的自主選擇權，以便于消費者向平臺主張自身權益[10]。在此擴大解釋的基礎上，若平臺的行為達到“侵害眾多不特定消費者合法權益或者具有危及消費者人身、財產安全危險等損害社會公共利益”的標準，平臺消費者則可以通過消費民事公益訴訟在消費者協會或是檢察院的幫助下獲得權利救濟。

3.3 《反壟斷法》的救濟途徑

由于消費者與平臺企業之間處于不平等的地位，在信息不對稱的情況下，單個消費者往往很難及時獲取案件的關鍵信息，因此，單個消費者難以通過《消費者權益保護法》對平臺實施有效的維權行動。此外，由于對特定的、具有市場支配地位的平臺的依賴性，消費者往往怠于主張權利，這就導致了部分平臺企業更加濫用自身權利，進而對更多消費者造成損害[11]。基于此，在數字經濟時代，除最低限度的事后救濟外，還需要運用《反壟斷法》對個性化推薦的市場競爭行為進行規制，通過保障市場競爭秩序的平穩運行，將尚未受到保護的內容納入消費者保護體系。《反壟斷法》中關于個性化推薦的救濟途徑，最重要的是認定平臺的濫用行為，并改變傳統的價格競爭損害評估方法，進一步將難以用具體數據進行分析的消費者損害，如消費者個人注意力分配、個人隱私安全和所取得的服務質量等作為新型損害評估方法使其融入現有的法律規制體系中。

3.3.1 平臺濫用市場支配地位行為的認定

在個性化推薦中，平臺濫用市場支配地位行為主要表現為兩種形式：第一種是剝削性濫用，即平臺企業在個人信息方面的“過高定價”、個性化定價等行為；第二種是排他性濫用，即具有支配地位的平臺企業排除其他企業參與市場競爭，主要包括自我優待、歧視性交易等行為。但平臺濫用支配地位的行為并不一定構成違法，在一定情形下，實施上述行為的具有支配地位的平臺不僅不會抑制競爭，反而會提升效率、保障反競爭的落實。因此，在司法實踐中，要根據個案的具體情況，對平臺企業的具體行為是否存在對市場競爭的嚴重損害和對消費者福利指標的危害進行必要的評估和論證，才能認定平臺是否濫用其市場支配地位[12]。

3.3.2 競爭損害審查的內容

在數字經濟時代，涉及算法的消費者福利指標不應僅限于價格或者產出，而是要將相關產品或者服務的質量、信息與隱私保護水平等作為新的判斷標準，由此來論述算法個性化推薦可能引發的反壟斷救濟方式[13]。

3.3.2.1 注意力損害評估

平臺企業為消費者提供的個性化推薦服務通常以零價格形式出現，但誠如Gary S.Becker所言，人一天中所能支配的時間是有限的，當人們將更多的時間花在瀏覽網頁這種無報酬的活動時，他們在其他營利性活動上所能支配的時間將相應減少，由此盈利性收入帶來的二次消費也會減少[14]，這類盈利額與消費額所遭受的損害也是一種經濟損害。而若僅以價格作為造成經濟損害的唯一評估標準，此時則無法認定上述盈利能力和消費額度減少所構成的經濟損害，也無法進一步認定平臺企業是否產生了反壟斷效果。

因而，可以將注意力損害納入對平臺企業個性化推薦所造成的經濟損害評估的范圍中，并且將其具體量化為廣告數量變化和消費者剩余兩個損害評估指標。其一，個性化推薦與廣告無法割離，如百度、微博、小紅書等免費服務平臺的收入與在其平臺上所投放的廣告數量有關。這些平臺企業會將廣告內容植入到消費者自主選擇的關注內容之中，或者作為消費者搜索結果中優先呈現的內容；廣告數量越多，消費者得到其真正所需要的信息內容的時間就越長，注意力損害就越嚴重，因此可以將廣告數量的變化作為對消費者注意力損害的替代指標。其二，對于個性化推薦營造的信息繭房而致使消費者沉溺其中所花費的大量時間，這部分損害則可以通過時間分配經濟理論，將邊際報酬作為時間價值的替代指標，乘以消費者在內容上消耗的總時間[15]，從而來認定競爭性的注意力損害。

3.3.2.2 隱私損害評估

隱私的保障程度對部分平臺消費者來說也會構成影響其選擇的因素，雖然隱私損害也無法直接衡量，但OECD（經濟合作與發展組織）對于隱私評估搭建提出了具體的要求：首先，從平臺對消費者個人隱私的收集、使用范圍進行限制，要求滿足最小化原則。其次，要求平臺企業保障其收集和使用消費者信息的透明度，并向消費者提供便捷的渠道以訪問、修改和刪除自己的信息，從而落實消費者的控制權與選擇權。最后，還要求平臺加強對消費者的隱私安全保障的算法設計，一方面防止消費者數據丟失或遭到破壞，另一方面要在默認設置中就使用隱私增強保護技術從而保護消費者隱私[16]。若能參照此種框架建立我國的隱私損害評估機制，則可以對平臺企業運用個性化推薦而不當收集和處理消費者數據的“過高定價”行為進行規制，以使消費者的合法權益得到充分的救濟[17]。

4 結語

網絡平臺的個性化推薦是一把“雙刃劍”，在便利消費者使用的同時，也帶來了信息繭房、個性化定價、自我優待等平臺不當行為的情形，可能同時對消費者個體信息權益、消費者權益和市場競爭機制造成損害。對于部分小微平臺運用算法個性化推薦技術給消費者造成損害的個案，則適用《個人信息保護法》與《消費者權益保護法》以保護消費者合法信息權益和交易權益；而當《消費者權益保護法》不足以保護消費者免受具有市場支配地位的企業造成的上述損害，著眼于維護市場公平競爭秩序的《反壟斷法》在一定程度上可以作為規制這些企業的有力武器。正確運用《反壟斷法》評估算法個性化推薦的不當利用對市場競爭秩序和廣大消費者的利益的影響，并可以將其中競爭損害評估內容從只考慮價格損害優化擴展到綜合考慮注意力損害和隱私損害，這將有利于提升對消費者的保護水平，維護更多消費者的長期利益，完善算法個性化推薦給消費者造成損害的多元救濟途徑。