立法限制大數據演算法

A. 央視痛批大數據殺熟！什麼是大數據殺熟你們遇到過這種情況嗎

給你打個比喻你就明白了。一個男生喜歡一個女生，在追求這個女 生時，各種關心，各種哄開心，各種買禮物。追到手成為男女朋友時，就要比追到前要差一下，萬一以後結婚了生小孩 ，那又要差很多，到時就是女的在家做家務帶小孩 。大數據殺熟就是沒有框住你前，各種補貼各種優惠，讓你爽到底。框住你以後，就開始各種套路你了

大數據現在不光是殺熟的事了，你以為只是你經常打網約車、買機票、訂酒店什麼的，價錢就比別人高這么簡單嗎？當然不止這些！

還監視我們的位置甚至監聽我們的聲音呢！這一點可是親身體會的啊，有一次和朋友聊天，朋友聊到了洗碗機，然後我在某購物APP上面種水果（每天澆水，成熟了給你一小箱水果），點進去就發現主頁下面推薦的第一個就是洗碗機！

要知道在此之前我從來沒注意過這個東西，甚至是廚房相關的東西我都基本沒看過。因為我雖然結婚成家了，但是基本都是在我媽那邊蹭飯，自己在家吃的時候有時候糊弄一口，有時候訂個外賣或者乾脆下個館子，很少開火。

所以我也就沒在任何購物APP上面買過跟廚房有關的東西，但是那天一下子就給驚呆了！只是朋友聊天之間提到了而已，我保證手機從來沒打過這「洗碗機」幾個字！

而且我還特意去看一下，不光是種水果的這個軟體，其他購物APP，TB、JD等等這些都是一樣的！主頁的推薦裡面都有了洗碗機！神奇不？

然後不光是購物APP，甚至在短視頻APP和文字 搞笑 類的APP里，在廣告里都出現了洗碗機，直接就給我震驚了！

看到這篇文章，大家其實可以也試一試，你對著電話說一個你從來沒有搜過的東西，之後再上那些購物APP看看，這簡直是太嚇人了！

還有就是你經常出入的地方，也會被推薦給你，比如我在某單位上班，單位有個博覽園，然後在某團也能出現我單位博覽園的門票，而且排名是第一個。

還有我之前帶孩子去過一個溫泉酒店，我老婆團購的票，我連搜都沒搜過，但是現在經常給我推薦這個溫泉酒店的票，這是不是意味著我的位置被實時監控呢？

我覺得相對於那種所謂的大數據殺熟來說，大數據監聽更要命！殺熟無非就是打車比別人貴幾塊十幾塊，訂酒店比別人貴幾十塊上百塊之類的，雖然也很不應該，但是我感覺不算那麼嚴重！

而現在的各種APP，剛下載完登錄的時候就要你的各種許可權，比如定位、照片、通訊錄、麥克風等等，而不開這些許可權可能就會影響使用，很不方便。

但是開了這些許可權，真不知道我們的隱私是不是就等於對外開放了？希望能有辦法解決這個問題！

「大數據殺熟」無孔不入，可以這么說，只要你使用的是智能手機、只要你在線上消費，那麼一定遇到過大數據殺熟的現象，不信我可以給你舉幾個例子：

早在2018年的時候，一天我和朋友在我家中小聚後外出，我們使用同一個打車APP在同一個地點定位同一個目的地，選擇的乘坐車型也一模一樣， 他手機顯示出的定價是32元，而我是36元 。為什麼？因為我經常打車來往兩地，在APP的定義里，我被定義為「熟客」，吃定我了。

還有一種現象不知道大家注意到沒有，這個是別人做過實驗的，用4部手機定同一家酒店的同一間客房， 4部手機中有兩部顯示的價格是699元，另外兩部手機中一部顯示價格是661元、一部顯示720元。 為何會出現這種現象？顯示720元的哪部手機是最高檔最貴的手機，顯示661元的那部手機是最便宜的智能機。你能說這是巧合嗎？平台有意無意地向消費者傳達了這樣一個信息：「使用高檔手機的都是有錢人，價格定貴一點」！

這種「殺熟」的現象並不稀奇，或者高價把產品賣給老用戶，或者對手機價格進行分析，對使用高檔手機的「有錢人」進行高定價。央視就曾經報道過， 在同一家購物平台的同一家店鋪，兩個不同的賬號買同一件商品，注冊12年的、經常購物消費的那個賬號比剛注冊沒多久的普通賬號多花25塊錢 ，這就是「看人定價」。而企業這么做的目的就是為了增加新用戶的粘性，慢慢養成老客戶後再殺熟，一波一波的割韭菜，誰都避免不了。

還有另外一種「殺熟」的現象，比如我和朋友同時想買一雙跑步鞋，我在電商平台買鞋時經常瀏覽一些價格較便宜的鞋子，超過1000元的基本都不會點開看，這時候平台在了解了我的購買能力後，總是向我推薦價格較便宜的鞋子；而我朋友購買力較強，1000以下的鞋子從來不看不買，平台就向他推薦價格較貴的鞋子。 這種現象我已經發現了不是一次兩次了，購物平台向我推薦的T恤衫的價格都在100元以下，確實符合我的購買力，而我向我朋友推薦的T恤衫的價格都在300元左右，這難道是巧合？

央視曾直截了當地批評過「大數據殺熟」，直言 「殺熟就是宰客，殺熟就是恃強凌弱，殺熟就是商業欺詐」。

同時為了維護消費者的合法權益，通過立法整治大數據殺熟也到了刻不容緩的地步：

8月20日，人大常委會審議通過了《個人信息保護法》，將於2021年11月1日起正式實施。該部法律針對日趨嚴重的大數據殺熟和過度採集用戶信息的現象做出了約束：

第一，明確個人信息屬於隱私，不能被電商等平台用作商業盈利；

第二，禁止過度採集用戶信息，採集范圍應該做到最小、保存時間應該做到最短；妥善處理個人敏感信息；

第三，嚴禁大數據殺熟！

第四，個性化廣告一律不得強制推送；

在之前，雖然平台有「大數據殺熟」的現象，但是一方面維權難，消費者沒有精力沒有時間去維權；另一方面，也沒有相關的法律依據。這兩方面都使得「大數據殺熟」現象肆意生長、蔓延開來。

隨著《個人信息保護法》的審議通過和即將實施，未來各網站、APP必然會對自己的行為予以約束，同時廣大消費者也有了維權的依據。只有真正做到「有法有罰、違法能罰」，才能有效對個人信息進行最大程度上的保護。

根據央視報道，大數據殺熟有三種方式：

一種是根據不同設備進行差別定價，比如，針對蘋果手機與安卓手機的用戶消費同一件商品的價格就不同；

一種是根據用戶消費時所處的不同場所定價，比如，對距離商場遠的用戶制定的價格更高；

一種是根據用戶的消費頻率差異定價，比如，消費頻率越高的用戶，平台認為他們對價格的承受能力就越強。

首先是高消費用戶。

復旦大學一名教授2019年曾用一年時間帶領團隊在全國多個城市實地調研，收集打車樣本。結果顯示，蘋果手機用戶更容易被專車、優享這類更貴的車型接單，如果不是蘋果手機，則手機越貴，越容易被更貴的車型接單。

其次是活躍用戶。

由於技術更新很快，平台利用大數據演算法，對不同的消費者展示出不同的消費價格。正常情況下，平台上那些重復購買的用戶，往往很少去「比價」，屬於對平台信任感更強的人群，有的互聯網平台就會針對這種用戶進行「殺熟」。

第三是會員用戶。

消費者加入會員的目的是想得到更大的優惠，但有用戶發現並不是這樣。部分網路平台給會員的價格會比非會員更高。

大數據殺熟，就是互聯網知道你是這個app的老用戶了，知道你用習慣了不會輕易的換其他軟體，他們為了吸引新用戶會給新用戶搞活動，優惠的更多，而老用戶的價格反而更高一些。

就像租房子一樣，老住戶租金年年在漲，結果剛搬進來的新人房租比你住了幾年的還要低，這是房東知道你還會一直住下去，為了吸引新租戶可能價格還降低了，這個就非常的惡心。

大數據殺熟也很正常，比如我們用美團外賣，用滴滴打車，用攜程旅行，等等這些app，新用戶總是有更多的優惠，價格比老用戶低很多，就是為了吸引新用戶，一旦成為老用戶了，就不會管你了。

大數據還可以知道你用什麼牌子的手機，比如你用蘋果手機，華為手機，小米手機，他們的價格是不一樣的，用蘋果手機的價格會更高一些。他們就潛意識的認為用蘋果手機的就錢多一點，所以抬高價格，這樣你們照樣買單，聽說好像確有此事。

大數據現在非常的可怕，比如你看抖音，如果在哪一種類型的視頻停留了幾秒鍾，之後會一直推薦類似的視頻給你，還有會一直推薦你觀看的主播給你，有時候明明很討厭這個人，可每次推薦的都是他。

要想知道我們是否遭遇過大數據殺熟的現象，首先我們就要知道究竟什麼現象才是大數據殺熟。 所謂的大數據殺熟就是說當我們在進行網上購物時，如果我們在同一家店鋪進行經常性的購買，也就是回頭客，那麼我們所看到的這家店的商品的價格會比第一次購買此店鋪商品的用戶更高。

其實這一現象不僅僅出現在網路購物中，更多存在於一些線上的 旅遊 平台中。 2020年的9月15日， 財經 頻道在某報導中提到了一些常見的線上 旅遊 平台對不同的消費者採用了大數據殺熟的行為。 他們對同一產品或者同一服務條件相同的情況下，對不同的消費者設置了不同的價格。

權但是即使某些平台或商家被發現有這一舉動我們也因為這一問題的隱蔽性還有其中的復雜性很難以進行舉證和維。 但是2019年的10月9日出台了針對 旅遊 行業出現這一現象的暫行規定。這一規定明確了 旅遊 行業如果出現大數據殺熟的現象，將會根據事件的嚴重程度而產生不同的罰款金額。

其實大數據殺熟的例子很頻繁的出現在我們的生活中。 比如蘋果手機上的各種軟體內裝備或者會員的購買充值價格設置會比安卓手機上的要高，一些我們經常進行購買的網上店鋪的商品價格會比第一次在這家店鋪進行購買的用戶價格高，等等。如果不刻意的去比對，是很難發現的，但是相信隨著相關規定的完善，這種現象一定會逐漸的減少。

遇到過很多次，就是當你在某一個軟體上買過很多次東西，就會被認為粘性顧客，會把價格抬高，而對於新用戶採用降低價格的方法來吸引他，使他在這里購物。

大數據殺熟就是老顧客價格高，新顧客價格低，以此來獲利更多。

遇到過，五一假期，某 旅遊 平台，我和老婆訂同樣的民宿，同樣的時間，我是三千多的安卓手機，她是最新蘋果，我的價格是2300多，她的是2800多！

隨著網路時代的發展，大數據殺熟已經深入到我們每個人的生活當中，下面我就給大家舉幾個真實發生在我自己身上的例子，看看大家有沒有遇到過。

1.高德地圖打車殺熟使用高德地圖打車可以選擇很多種不同的打車公司，比如滴滴打車，T3出行，還可以直接選擇打計程車。在你剛開始使用的時候會很便宜，還會給你送打車優惠卷。但是當你都成為熟客之後，你會發現打車費用相比於其他更少使用高德地圖的朋友會高很多。同樣的起點，同樣的終點，費用每個人都有所不同，也是夠惡心人的。

2.美團訂房殺熟經常出差住酒店的朋友應該會有所感受，房間為什麼價格一直在變動？那是因為系統在識別你的日常消費習慣，同一個酒店同一個房間型號，你和你的朋友同時用美團預覽，價格是有所差別的，並且蘋果手機比其他要略貴一點。

3.識別關鍵詞定向推送不知道大家有沒有感覺，當你在QQ或者微信上和朋友提到了什麼商品之後，你的所用APP廣告都會有意無意的給你展示這類商品。不僅僅限於售賣商品的APP，包括其他中間商鏈接。更可怕的是有時候你根本沒有在某平台進行搜索，也沒有在手機上跟朋友說過，僅僅是口頭上跟朋友討論，這些APP就像長了耳朵一樣，自己能夠識別並給你進行定向推送，做到投其所好。

不知道大家還有沒有遇到過其他被殺熟經歷？在這個大數據的時代下，我們彷佛都「沒有穿衣服」。

B. 大數據殺熟這種行為是否違法

大數據成熟是指利用大數據平台進行不正當競爭的市場行為。據《互聯網信息服務演算法推薦管理新規》稱，大數據的成熟行為利用該演算法對交易價格等交易條件實施不合理的差別待遇等違法行為。因此，必須依法懲處和規范。

什麼是大數據殺熟？

大數據殺熟指的是一些電商平台運營商使用大數據分析、演算法和其他技術手段，根據消費者或其他運營商的偏好和商業習慣，以及成本或適當營銷策略以外的因素，在相同的商業條件下，為相同的商品或服務設定不同的價格。其次，為了消除競爭對手或壟斷市場，在市場上沒有主導地位的電子商務平台運營商通過補貼以低於成本的價格卸載，擾亂正常的生產經營秩序，損害國家利益或其他運營商的合法權益。

C. 演算法綜合治理劍指「大數據殺熟」

4月8日，中央網信辦網站披露，中央網信辦牽頭開展「清朗·2022年演算法綜合治理」專項行動。深入排查整改互聯網企業平台演算法安全問題，評估演算法安全能力，重點檢查具有較強輿論屬性或 社會 動員能力的大型網站、平台及產品，推動演算法綜合治理工作常態化和規范化，營造風清氣正的網路空間。業內人士指出，隨著監管行動的陸續開展，演算法推薦服務將得到 健康 發展。

開展演算法綜合治理

此次專項行動開展時間為即日起至2022年12月初，主要圍繞組織自查自糾、開展現場檢查、督促演算法備案、壓實主體責任、限期問題整改五個方面開展工作。

組織自查自糾方面，中央網信辦指導互聯網企業對照管理規定有關要求，全面梳理演算法應用情況，深入開展演算法安全能力評估，積極採取有效措施，整改演算法應用問題，消除演算法安全隱患，維護網民合法權益。

開展現場檢查層面，中央網信辦牽頭會同有關部門和各地網信部門組成聯合檢查組，對部分互聯網企業開展現場檢查。各地網信部門可結合當地實際自行對屬地其他企業開展檢查，重點檢查企業演算法合規情況和演算法安全能力。

中央網信辦強調，對檢查中發現的措施不健全、執行不到位、效果不理想等問題，向企業及時反饋並督促限期整改，對存在違法違規行為的企業，將依據管理規定嚴肅問責處罰、責令改正。

3月17日，國新辦就2022年「清朗」系列專項行動有關情況舉行發布會，指出十個方面的重點任務，演算法綜合治理便是其中的一項。

規范演算法推薦服務

演算法推薦技術快速發展，但也隱藏諸多風險隱患。

近年來，演算法應用在給政治、經濟、 社會 發展注入新動能的同時，演算法歧視、「大數據殺熟」、誘導沉迷等演算法不合理應用導致的問題也深刻影響著正常的傳播秩序、市場秩序和 社會 秩序。在互聯網信息服務領域出台具有針對性的演算法推薦規章制度，是防範化解安全風險的需要，也是促進演算法推薦服務 健康 發展、提升監管能力水平的需要。

對於這一問題，相關部門給予高度重視。2021年12月31日，國家互聯網信息辦公室、工業和信息化部、公安部、國家市場監管總局聯合發布《互聯網信息服務演算法推薦管理規定》，該管理規定自2022年3月1日起施行。

《規定》明確了演算法推薦服務提供者的用戶權益保護要求，包括保障演算法知情權，要求告知用戶其提供演算法推薦服務的情況，並公示服務的基本原理、目的意圖和主要運行機制等;保障演算法選擇權，應當向用戶提供不針對其個人特徵的選項，或者便捷地關閉演算法推薦服務的選項。監管機構諸多舉措從不同角度推動互聯網環境的 健康 有序發展，更好地保護互聯網用戶的使用權益。

業內人士指出，互聯網企業積極配合《規定》要求，陸續允許用戶關閉個性化推薦。

對於演算法推薦監管對互聯網平台的影響，根據國海證券研報，「整體看並非否定演算法推薦，重點是引導演算法推薦宣揚正能量、避免利用演算法實施『大數據殺熟』等。」針對市場擔憂的對短視頻平台影響，該研報認為，演算法和內容層面的監管不會對短視頻用戶規模和時長造成較大影響。短視頻平台內容豐富，過去幾年主流平台根據相關要求建立了較為嚴格的內容審核制度，對相關內容進行嚴格把關。