“大数据杀熟”立法进程加快反杀“大数据杀熟”面临认定难举证难等困境来源法治日报记者张维对算法

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对算法予以更严格的监管，已是势在必行。近期，多部法律规范对违规使用“大数据算法杀熟”重拳出击，但立法的模糊、认定的困难等依然会成为消费者顺利维权的现实障碍，亟待立法进一步明确监管机制，同时，互联网平台更当自律自治，主动担负起重点保护和合理使用用户隐私的主体责任。
同一时间，同一起点，同一目的地，不同手机使用打车软件跳出的价格却不同；
消费频率越高的老顾客，在网上所看到的相同产品或服务的定价，反而要高于消费频率低或从未消费过的新顾客；
买了外卖平台的会员，看起来点外卖能省不少钱，但实际上所谓的“优惠”比非会员所能享受到的反而要少；
……
“大数据杀熟”让很多人在不知不觉中被“割了韭菜” ，是近年来社会关注的一个热点。近期，更有多部规范剑指“大数据杀熟”：先是国家市场监督管理总局公布《价格违法行为行政处罚规定（修订征求意见稿）》，明确对“大数据杀熟”予以处罚；后有十三届全国人大常委会第三十次会议表决通过《中华人民共和国个人信息保护法》，明令禁止“大数据杀熟”；还有国家互联网信息办公室发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定（征求意见稿）》，涵盖外卖、出行、资讯、视频、社区、电商在内多个行业，对违规使用“大数据算法杀熟”重拳出击。
【“大数据杀熟”立法进程加快反杀“大数据杀熟”面临认定难举证难等困境】显然，对算法予以更严格的监管，已是势在必行。
以用户画像实现精准杀熟
多个互联网平台都曾深陷“大数据杀熟”的争议泥潭。
据不完全统计，包括亚马逊、搜狐视频、百度、腾讯视频、美团点评、淘宝、优酷、爱奇艺、去哪儿、天猫、猫眼电影、淘票票、当当网、饿了么等多家平台，均被曝疑似存在“杀熟”情况，涵盖了网络购物、交通出行、在线视频、在线差旅、在线票务等多个领域。
前谷歌数据科学家赛思·斯蒂芬斯-达维多维茨曾经这样描述：真正的“大数据杀熟” ，是通过数据搜索，在茫茫人海中找到你的“二重身” 。比如亚马逊的推荐，不仅仅是根据你自己的偏好和历史数据，而是在它的庞大数据库中搜索你的“二重身” ，把他们购买的商品推荐给你。
东南大学网络空间安全学院副教授宋宇波则用“用户画像”来形容大数据实现“精准杀熟”的工具。“用户画像是指人工智能算法通过搜集用户各类相关信息，从而标识用户的各类高度精炼特征。每一种特征描述了用户的一个维度，用户画像即通过对用户进行多个维度的描述，以实现对该用户的精准定位。”其核心在于为用户“打标签” ，通过收集用户社会属性、消费习惯、偏好特征等各个维度数据，进而对用户或者产品特征属性的刻画，并对这些特征分析统计挖掘潜在价值信息，从而抽象出一个用户的信息全貌。
也有人将“大数据杀熟”通俗地称为“看人下菜碟” ，即部分平台对于特定用户会“格外关照” 。例如，复旦大学教授孙云金的研究团队在针对网约车平台的调查中发现，苹果手机用户在打车的过程中更有可能被舒适型车辆，即优享、专车等价格相对较高的车型接单，且这一比例是非苹果手机用户的3倍。此外，苹果手机用户所能享受到的打车优惠也更少。数据统计发现，苹果手机用户所能获得的平均优惠约为非苹果手机用户的一半，优惠金额占据每订单原价的比例即折扣比，依旧支持上述结论。

“大数据杀熟”立法进程加快 反杀“大数据杀熟”面临认定难举证难等困境

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