當「大數據殺熟」遭遇用戶「反向馴化」—— 數字「迷宮」中,如何尋找公平的出口?

曹一作(新華社發)曹一作(新華社發)

「#酒店太貴了,#飯店太貴了,不出去玩了便宜可以考慮,我沒錢我一分錢都沒有,#奶茶好貴我從來沒有喝過,有沒有0.01的羽絨服……」這段帶著話題「#標籤」、讓人有點摸不著頭腦的評論,卻在某社交平台被頻繁轉發。原來,這是用戶為對抗「大數據殺熟」精心撰寫的反向評論,其內容雖略顯誇張,卻囊括了衣食住行等日常消費,目的是「馴化」大數據,爭取相應權益。

從購物出行到日常社交,從自我記錄到公共表達,大數據深度嵌入人們的生活,帶來前所未有的便利。但與此同時,「大數據殺熟」成了互聯網的沉屙痼疾。近年來,為對抗「大數據殺熟」,用戶可謂是各出奇招:賽博哭窮、假裝新用戶、卸載重裝、反向差評……但這些方法並不總是有效,令人詬病的「大數據殺熟」仍不時「背刺」用戶,讓人難以接受。

大數據的「熟人」價

年關將近,適逢「家電以舊換新國補」有優惠,家住湖北武漢的王女士準備給家裡添幾件新電器,被老公稱為「網購達人」的她第一時間打開線上購物平台。她首先選中了一款茶吧機,網購經驗豐富的她,下單前用老公的手機檢索同款以防有價格差。不出所料,她發現同家店舖同款產品兩人價格相差10元。

「我接著檢索了破壁機、微波爐等常用電器,都有價格差。而且我能確定這個價差不是新人優惠導致的,因為我老公並不是網購平台新用戶,只是比我購買頻率低罷了。」王女士說。

類似的故事也發生在小莊身上,每逢節假日小莊會約上三五好友外出遊玩,出行打車成了剛需。「可能是我打車頻繁,輸入同樣的起點終點,同行的人費用總比我低。」小莊說。

在傳統商業規則中,「熟客」來源於買賣雙方的信任,但在信息時代,大數據卻將「熟人」變成「靶心」,成為「殺熟」利器。中國消費者協會最新數據顯示,「平台經濟‘大數據殺熟’頻現」仍然是2024年上半年十大消費維權熱點之一。記者在某社交平台檢索「大數據殺熟」發現,網民們遭遇的常見「殺熟」形式包括「多次瀏覽後價格自動上漲」「同一時間不同用戶購買同款不同價」等。

儘管大量消費者為自己「喊冤」,平台卻很少承認存在「大數據殺熟」行為,並認為這是針對不同用戶的「差異化營銷」。

「正常‘差異化營銷’的必備條件至少有以下三點:第一,消費者對不同價格或收費標準知情;第二,經營者向消費者提供不針對個人特徵的選項;第三,經營者要為消費者提供便捷的拒絕方式。」泰和泰律師事務所高級合夥人、中國廣告協會品牌營銷生態安全服務中心智庫專家廖懷學告訴記者,儘管「殺熟」和「差異化營銷」不能混為一談,但由於「大數據殺熟」與正常「差異化營銷」的界限在法律上存在一定的模糊性,還需要進一步的認定規則作指引,在目前針對「殺熟」維權的司法案件中,也存在著不同的判決結果。

「‘大數據殺熟’具有隱秘性和不確定性,即使發生相關違法行為,也面臨舉證困難、維權成本高等情況。」廖懷學說。

「如果哪個APP讓我發現‘殺熟’,我就卸載一段時間,等我下次再用就會便宜點,大數據也‘老實’了。」小莊說。對大多數消費者來說,面對「殺熟」訴諸法律投入的時間、精力成本都較高。「大數據殺熟」本質上是算法系統利用用戶數據進行推測,更多像小莊一樣的用戶開啟了門檻更低的全新策略——「反向馴化」,「以算法之道還治算法之身」,與大數據進行智慧的對決。

「馴化」註定不可能成功

所謂「反向馴化」,即用戶通過更改自己在網絡平台上的行為軌跡,化身「偽裝者」,裝新用戶、裝不常用、裝不喜歡……「偽裝」的核心在於讓平台無法鎖定用戶畫像,干擾算法對用戶身份信息和消費偏好的推測。

今年25歲的小錢是同事們口中的「慳錢小能手」,經常研究各平台的優惠活動規則。「如果想要知道自己在外賣平台有沒有被‘殺熟’,可以換個平台試試看,交替使用可能會讓外賣更便宜。」小錢向記者分享他點外賣的小妙招。

與小錢同歲的婭婭對於「反向馴化」大數據也有一套自己的辦法。剛進入職場的婭婭,咖啡是她口中的「續命神器」。「之前一個帳號,發現常喝的一款咖啡越來越貴,所以我現在坐擁我爸媽和我自己三個帳號,因為他倆根本不喝咖啡,我就三個帳號切著用,比之前便宜多了。」婭婭向記者說,除了點咖啡,婭婭在其他平台也嘗試過相似做法。

除了切換平台、註冊多個帳號,眾多網民也在社交平台分享自己對大數據的「反向馴化」攻略:有的設置虛擬昵稱,有的開啟手機隱私模式,還有的定期清除緩存甚至更換設備,當然最熱門的做法還是發表反向評論,向大數據表達自己的拮據狀態,試圖讓商品或服務的價格有所下降。

在給大數據進行堪比「洗腦」的操作之後,部分用戶發現商品的價格確實有了一定程度的下降。那麼,大數據真的能被用戶「馴化」嗎?

有用戶向記者表示,「反向馴化」並不總是有效,即便有效果也是短暫的。「如果靠刷評論就能讓機票降價的話,那我們大家就都會去刷評論了。」某出行平台曾這樣回應機票價格變動爭議。

「數字技術對人的記錄分析幾乎進入了無所不能的地步,而人是不變的,會處於越來越弱勢的地位。隨著數據算力和算法的不斷改進,個人與技術、平台之間的失衡將進一步加劇,因此依靠用戶個人的‘反向馴化’抵禦‘大數據殺熟’,註定是不可能成功的。」浙江大學網絡空間國際治理研究基地主任、烏鎮數字文明研究院院長方興東說。用戶短期可以通過自己的意識、技能來對抗,但是算法也在變聰明,變得更善於博弈,用戶很難在這場智慧的對決中取勝。

「消費者享有對商品或服務的監督權和批評權,但如果用戶採取惡意手段,就可能涉嫌違法。比如,通過大量發佈虛假評價來試圖誤導平台調整價葛斯略等行為,可能違反網絡安全法等法律中關於不得編造、傳播虛假信息等相關規定。」廖懷學告訴記者,用戶對大數據的「反向馴化」可能存在一定的法律風險。

推動算法治理需久久為功

「不僅僅是10塊錢的事,這讓我覺得不公平,憑什麼我作為老用戶反而得不到優惠?」王女士對比著同款茶吧機自己與老公檢索出來的差價說。

「公平」是很多用戶在受訪時跟記者強調的關鍵詞。用戶對平台的「忠誠度」卻反噬了自己的合法權益,這既不合理,也不公平。

「建立數字時代的權利平衡與合理公正秩序,需要強大的社會化自律體系。因此,數字時代的治理現代化遠比傳統社會治理的要求高得多、難得多,挑戰也大得多。」方興東說。

「對公眾來說,除了意識、技能等個人素養提升,更需要通過法律法規為個人賦權,使用戶在維權方面的弱勢地位得到糾正。當然更重要的是讓平台對數據侵權行為不想為、不敢為、不能為。」方興東說。

不久前,中央網信辦等四部門聯合發佈開展「清朗·網絡平台算法典型問題治理」專項行動通知,明確提出嚴禁利用算法實施大數據「殺熟」。嚴禁利用用戶年齡、職業、消費水平等特徵,對相同商品實施差異化定價行為。

「針對‘大數據殺熟’,法律已在包括競爭政策、消費者保護和個人信息保護等多個維度進行了明確。如果經營者實施‘大數據殺熟’行為,將可能侵犯消費者知情權和公平交易權,但作為一個綜合治理體系,應對‘大數據殺熟’還應當重點關注算法治理。」廖懷學說。

今年1月,多家網絡平台發佈算法治理舉措,推進算法和平台治理透明化。比如,拚多多表示將打擊「大數據殺熟」;得物則表示若用戶發現平台涉「大數據殺熟」等違規行為,可進行投訴,平台將及時受理落實;騰訊提出「推動產品內集中化展示算法信息公示,提升用戶對算法推薦服務公正公平、公開透明的獲得感」……企業的自律將成為根治「大數據殺熟」和推動算法治理的重要推力。

「面對以‘大數據殺熟’為代表的新型‘智能鴻溝’,政府、企業和公眾在整體性的治理現代化新形勢和新要求下,形成體系性、系統性和全局性的治理能力,才是必由之路。」方興東說。

如何根治「大數據殺熟」,如何平衡技術創新和用戶權益,如何讓算法向善,都需要久久為功。期待各方合力,在數字「迷宮」中,共同找到公平的出口。(本報記者 王慧瓊)

《人民日報海外版》(2025年01月20日 第 05 版)