原創 徐晶卉 張天弛 復旦商業知識 收錄于話題 #管理學家說 44個

你的手機電量，可能會影響打車的價格——這是美國加州大學洛杉磯分校教授對打車軟件中一組數據進行研究后得出的結論。很多平臺的后臺都有消費者手機電量的信息，這些看似無關緊要的數據被存入價格歧視系統后，大數據竟然就能宰下“殺熟”的一刀。

隨著互聯網技術的發展，“大數據殺熟”越來越受到關注，它躲在技術的背后損害消費者合法權益，隱蔽性更強、維權也更難。復旦大學管理學院信息管理與商業智能系副教授胥正川、應用經濟學系講師伏嘯、市場營銷學系青年研究員林宸一起來聊聊，面對“大數據殺熟”這個“高級對手”，消費者能做什么、法律能否快速跟進、技術能否反制“殺熟”現象……

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“大數據殺熟”

是怎么一步步來的？

提 問 ：“大數據殺熟”最早是怎么被發現和討論的？

林 宸 ：最早與“大數據殺熟”有關的著名案例，是2000年亞馬遜的DVD光盤“價格實驗”。當時，亞馬遜選擇了68種暢銷DVD，根據潛在用戶的人口統計資料、購物歷史、上網行為等對這些光盤進行差別定價。其中，一張名為“泰特斯”的DVD光盤，對新用戶的報價為22.74美元，而對老用戶的報價則為26.24美元。通過這一定價策略，這些實驗品DVD的銷售毛利率得到了有效提升，但引發了老用戶的反感，最后亞馬遜首席執行官貝佐斯不得不站出來道歉。此后，學術界就開始討論什么是真正的“大數據殺熟”。

提 問 ：國內的“大數據殺熟”是如何出現的？與國外的情況類似嗎？

林 宸 ：國內“大數據殺熟”的出現，與企業之間白熱化的競爭有關。事實上，美國的商家可完整收集消費者從瀏覽、選擇、購買，到退貨的行為數據鏈條，從而分析消費者的行為變化。而在中國，中小商家得到的消費信息更像一個“大黑箱”，無論是從大平臺還是社交網站上，他們獲取的數據都很碎片化，諸如“用戶為30到35歲的一線城市女性”等模糊描述，這類籠統和缺少細分的信息，迫使一些商家做出選擇。

第一種，他們會與更隱私化的公司合作，包括一些有智能識別技術的企業，在消費者不知情的情況下采集數據信息。這種行為抓取的是消費者的基礎特征信息數據，而非消費者的消費行為，如性別、年齡、住址等，對消費者的隱私產生了巨大傷害。這種“大數據殺熟”是法律明確規定不允許的，也最容易被發現和管理。

另一種“大數據殺熟”則不太容易被發現，它往往與消費者的行為習慣有關，在打車、預訂酒店這類應用比較多。比如，美國加州大學洛杉磯分校的一位教授就曾針對優步做過研究，這家企業當時采用的是一口價模式，會根據情況臨時加價，而消費者選擇是否接受加價系統。研究比照了手機中的多個變量，看哪個會讓消費者最容易接受臨時加價，結果最顯著的變量是“你的手機還有多少電量”。

提 問 ：“大數據殺熟”是否一直在進化中？

伏 嘯 ：“大數據殺熟”可能指的是“價格歧視”，也可能是“價格欺詐”，或者介于兩者之間。我們堅決反對平臺通過信息差，故意隱瞞部分信息來誤導消費者的行為。

以前提到“大數據殺熟”，一般人聯想到的是“宰熟客”。平臺利用客人過往的消費記錄、活躍度或瀏覽歷史等，有針對性地提高售價，背后是利用了“熟客”已經養成消費習慣、跨平臺比價動力不足的特征。去年12月，國家市場監管總局曾聯合商務部召開規范社區團購秩序行政指導會，要求平臺企業做到“九不得”，其中就包括“不得利用數據優勢‘殺熟’”。

近期發布的一些文件更明確地體現出被“殺熟”的對象最有可能是“熟人”，而不一定是“熟客”。2021年12月發布的《北京市平臺經濟領域反壟斷合規指引》就指出，“通過對交易相對人進行用戶畫像，對同一商品進行精準的差異化標準、規則或算法定價，實施大數據殺熟……具有明顯的價格歧視和競爭損害特征。”通過大數據和機器學習，哪怕是“生客”，平臺也可能基于相似人群的需求偏好特征、支付意愿或支付能力等信息，給予差別待遇。因此，消費者的高價購買行為是在不知情的情況下做出的，是非自愿的。

提 問 ：有沒有哪些行業格外容易出現“大數據殺熟”行為？

伏 嘯 ：相對來說，“大數據殺熟”常見于信息不透明、容易將其與傳統差異化定價行為相混淆的情形中，在這些領域中，即便面臨社會輿論的壓力，平臺也比較容易提出一些這樣做的所謂“正當理由”。

舉例來說，常見的“正當性理由”有以下三種：第一種是把“大數據殺熟”解釋為浮動定價，比如機票、酒店客房、打車的定價都是動態的，因為平臺本身不生產這類服務，其提供服務的成本會隨著時間、天氣、路況等諸多因素變化而頻繁改變。第二種解釋是說平臺第一時間給用戶的報價是后臺定價模型的預估結果，會告訴消費者“報價僅供參考，以實際支付為準”，不同消費者收到的預估價格有所差異，只要不是太夸張一般不會計較。再有一種就是將價格差異解釋為疊加各類優惠之后的結果。例如每逢“雙11”等購物節，消費者對同一商品的支付價格往往不盡相同，復雜的折扣規則，讓消費者很難搞清這到底是不是“殺熟”。

三種“殺熟”路數究其本質，我認為只要還存在“算法黑箱”，平臺就有利用信息差進行“大數據殺熟”的機會，不僅形式多樣、隱蔽，被發現也很容易從多個角度嘗試提出一些“正當理由”。

提 問 ：為什么“大數據殺熟”近幾年尤其受到關注？

胥正川 ：“大數據殺熟”近幾年備受關注，是因為數字化技術已經成為平臺的“武器”，并以“數字化的手”干預“看不見的手”。試想天平的兩端，一端是巨無霸平臺企業，另一端是消費者，前者對后者幾乎是“碾壓式”的存在。因為數據算法，消費者在應用里看到的是經過篩選的有限信息，這種有限信息讓人不禁懷疑是不是平臺的“精準投喂”，自然會對這種價格不平等特別敏感，認為平臺利用自己的數據和技術優勢有意針對個人精準“殺熟”。

其實不僅是打車、訂酒店、網購等我們日常高頻使用的平臺會有“大數據殺熟”，這種價格歧視幾乎遍布所有行業，當平臺利用智能技術手段來做這件事情，“大數據殺熟”成為自動化操作，運營成本低到可以無限復制，這就是它的可怕之處，由此帶來的精準定價和歧視可能會引發整個市場的公平問題。

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面對“算法陷阱”

消費者能做些什么？

提 問 ：“大數據殺熟”一直是隱形的存在，為什么消費者難以察覺這種“算法陷阱”？

林 宸 ：當數字技術發展到現階段，進入了信息流時代，商業規則已經從“人找貨”變成了“貨找人”，價格歧視的基礎發生了改變——消費者對于價格的了解是極度透明的，但對其它產品線的了解是極度不透明的。互聯網號稱“千人千面”，同樣一件商品或者服務，在網上A看到和B看到的未必一模一樣，基于個性數據推送而產生的產品線定價，操作相當復雜，而且存在很大的“殺熟”空間。

目前，一切“大數據殺熟”的法案都是針對有效規制同一產品服務、同一展示的價格歧視而設定，但當產品本身是差異化展示的時候，消費者很難直接進行比較。因此，“大數據殺熟”的監管落實起來比較有挑戰性，不僅取決于企業的利益，還取決于企業的社會責任，政府也要能夠劃清界限，畢竟不可能強制所有平臺和商家展示同樣的產品和服務。

提 問 ：消費者如何規避“大數據殺熟”的陷阱？

林 宸 ：從消費者的角度可以給大家一個小建議，我們要做一個“薅羊毛的消費者”，如果有選擇的話，不要把一個平臺喂得很大，可以注冊多個不同的賬號，到每一個平臺上“雨露均沾”，由此消費者得到的回報價值會更高。

胥正川 ：這當然可以作為一種應對策略，但或許無法持久。今天個性化的數據技術為何能大行其道，本質上因為人有惰性。在網絡技術加持之下，因為使用的便利性，你就會不由自主地選擇最大最方便的平臺服務，平臺就一定會鎖定你，讓你變“熟客”。與此同時，在電子商務的加持下，平臺到最后一定會形成壟斷格局，通常第一名占據70%的市場份額，第二名占據20%的份額，其它企業則瓜分剩下的10%，當企業在市場有絕對支配地位后，懶惰的個人想在不同的平臺之間游走是非常困難的。

提 問 ：在實際操作中，能否把用戶的個人數據還給個人？

胥正川 ：這個辦法理解起來容易，看似是把用戶的個人數據儲存在存儲卡或者云端，平臺使用前讓用戶點擊下是否允許就行了，但實際操作起來卻難點重重。首先，必須要解決數據所有權的問題，我們在各個網絡平臺上留下的行為數據，是屬于我們的還是平臺的？目前這個問題還沒有很好的解決方案。但最近很火的“元宇宙”概念或許能為我們找到一條出路——利用區塊鏈技術，可以明確每一個節點的數據所有權，去中心化的數據分布也讓商家沒辦法一人掌握用戶的個人數據，這樣或許可以做到把數據的所有權交還給個人。

伏 嘯 ：數據的資產地位在法律層面還沒有確立，也就是說，數據現在是沒有法定資產身份的，數據的產權歸屬問題在目前的法律框架下也很難解決。此外要強調的是，一方面數據要集中起來才能產生價值，另一方面數據要素的交易市場尚未發展成熟，因此在現有情況下，即便做到了把數據還給個人，我想也暫時無法有效實現價值。

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法律有何

“用武之地”？

提 問 ：針對“大數據殺熟”，中國已經出臺了不少法律法規，哪些可以有效規制這種行為？

胥正川 ：在防止平臺“大數據殺熟”方面，目前我國已經出臺了一些法律。這些法律都可以回溯到《電子商務法》。《電子商務法》第十八條規定，“電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特征向其提供商品或者服務的搜索結果的，應當同時向該消費者提供不針對其個人特征的選項，尊重和平等保護消費者合法權益”。也就是說，應該有兩種排序方式，一種是個性化推薦，一種則是去掉個人數據后沒有任何差異化的排序方式，這就好比酒店有多種價格體系，消費者可以選擇支付更高的價格來享受更好的服務，但前提是價格公開透明。

伏 嘯 ：今年年初發布的《國務院反壟斷委員會關于平臺經濟領域的反壟斷指南》為規制以“大數據殺熟”為代表的“差別待遇”行為，作出了若干界定，包括具有市場支配地位的平臺企業，可能無正當理由“基于大數據和算法，根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等，實行差異性交易價格或者其他交易條件”，以及“實行差異性標準、規則、算法”，還有“實行差異性付款條件和交易方式”等，這些方向性的界定都很有指導意義。此外，今年11月1日起實施的《個人信息保護法》中，也明確提到禁止平臺違規收集、違規使用用戶的個人數據，而實施“大數據殺熟”可能就需要基于一些違規收集的數據。

提 問 ：法律有沒有完善的空間？

伏 嘯 ：目前我國對于“大數據殺熟”的監管政策，主要還是基于反壟斷法框架下對濫用市場支配地位行為的規制。需要指出的是，反壟斷法針對的并不是企業的地位，而是有地位的企業的特定行為。一個企業的行為要構成濫用市場支配地位，首先要認定該企業是否已經具有市場支配地位，否則就不適用于該法律條款。而要認定市場支配地位，原則上需要涉案企業在市場監管機構定義的反壟斷相關市場中具有不低于50%的市場份額。

胥正川 ：隨著電子商務的不斷發展，把“大數據殺熟”放在反壟斷法的框架下進行規制是需要改進的，因為對互聯網平臺來說，即使是一個不在市場上擁有壟斷地位、甚至非常小眾的App，它都可以對用戶進行“大數據殺熟”。

防止“大數據殺熟”，法律上要保證公平公正。從市場監管的角度，要從維護市場效率出發來反制“大數據殺熟”，我們要用“有形的手”去對抗“數字化的手”，最終讓“無形的手”更好地發揮作用。也就是說，要用精通數字技術的監管手段來有效規制引導市場運行，這就需要監管部門變得更聰明，市場在變、技術在變，老舊的條款無法處理現實情況。

提 問 ：國際上有沒有規制“大數據殺熟”的相關法律可資借鑒？

林 宸 ：美國有兩部和“大數據殺熟”相關的法案，一個是在美國聯邦貿易委員會下面的公平信用報導法案，適用于金融和銀行業，是指當企業去收集和買賣消費者信息的時候，尤其是個人信貸、雇傭關系、住房、保險等內容的信息時，企業需保證數據的準確性和合規性，不能超越邊界違規使用。

另一部叫機會均等法律，具體內容包括算法也要權利平等，不能根據消費者的年齡、性別、種族等信息，進行差別化的推薦。

提 問 ：我們如何通過法律來規制“大數據殺熟”？

伏 嘯 ：對于“大數據殺熟”的規制，市場監管機構已經要求頭部平臺不能通過用戶畫像，對同一款商品或服務進行精準的差異化定價。日前，國家市場監管總局起草的《互聯網平臺分類分級指南(征求意見稿)》和《互聯網平臺落實主體責任指南(征求意見稿)》已經向社會征求了意見。可以想象，未來對超大型平臺的監管會更加深入細致，這些平臺也要承擔更多的責任和義務，如開放生態、利用大數據要遵守公平、公正、透明的原則，保護用戶個人信息數據安全，定期對侵害消費者合法權益等風險進行評估等。另一方面，對其他中小型平臺進行“大數據殺熟”方面的規制，可以考慮運用電子商務法、反不正當競爭法、或是消費者權益保護法等等，將“大數據殺熟”明確作為價格欺詐行為進行處罰。

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技術能反制

“大數據殺熟”嗎？

提 問 ：數字技術讓“大數據殺熟”變得更方便、更廣泛，那么技術能反制“大數據殺熟”嗎？

胥正川 ：以技術之矛攻價格歧視之盾，在二者的博弈之間推動整個社會技術的進步。我認為，從技術角度看，有兩種做法可以規制“大數據殺熟”：一是讓平臺把用戶的個人信息還給用戶，平臺只有脫敏數據的使用權，在使用前要先獲取消費者授權。

另一種，是指政府或第三方機構可以為消費者提供一種反制的手段，比如利用虛擬人或者程序，幫消費者進行比價。面對掌握海量數據的商家，單個消費者的力量是微不足道的，要針對價格歧視進行維權，就需要依托大數據的力量建設比價和反制系統，來切實維護自身利益，這時就需要第三方機構或政府來做這種提供反制工具的公益工作。

提 問 ：讓政府監管部門更好地利用數字技術來反制“大數據殺熟”，具體有什么好的做法？

胥正川 ：我認為可以進行“算法審計”。“算法審計”就像財務審計一樣，可以從最終結果入手，如果平臺進行了差別化對待，那么我們就要審計這個平臺的算法，看該算法是推動了整個市場的繁榮和效率，還是抑制了市場的效率，以這個根本性問題來判定這種差別化對待是合理的營銷手段還是不合理的價格歧視。

“算法審計”也就是對數字技術和程序代碼的審計，未來我們要形成可信的人工智能，一定要審計它，讓它變得更可信。這種前沿探索迫切需要政府部門與高校和研究機構合作，加深對技術的了解，研究出更客觀、更聰明的監管方法。

伏 嘯 ：要有效反制利用算法達成的壟斷行為，監管機構首先要掌握算法模型，理解算法的原理和應用。因此，今后政府部門無論是建立健全相關法律法規，約束平臺企業收集和使用數據的行為，抑或是探索建立一個針對算法和數據的監管平臺，以審查算法的公平性，都需要加強監管能力建設，特別是穩步提高對人工智能技術的掌握程度。

提 問 ：數據是一把雙刃劍，一方面我們離不開它，另一方面使用不當又會傷害我們。企業應如何用好數據，進行數字營銷？

林 宸 ：數字營銷和差異化營銷是企業提高效率、創造價值的一部分。所以，商家不能單單以價格作為唯一的衡量利潤的指標，而應在產品組合促銷甚至是渠道場景等方面進行更精準的、差異化的內容提供，服務好每一個消費者，創造更多更豐富的內容，一言以蔽之，“我不跟你比價了，我們比其它的價值”。

復旦大學管理學院 信息管理與商業智能系 胥正川 副教授

復旦大學管理學院 市場營銷學系 林宸 青年研究員

復旦大學管理學院 應用經濟學系 伏嘯 講師

□ 采訪、文字/《文匯報》記者徐晶卉、張天馳

□ 圖/視覺中國

□ 本文節選自復旦大學管理學院與《文匯報》合作專欄“復旦—文匯管理學家圓桌談”，發表于2021年12月26日《文匯報》。

原標題：《手機電量會影響打車價格？數字營銷如何避免落入算法陷阱》

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