肆虐的大数据杀熟

曹彦君 陈晓平

美团最近陷入“杀熟”的风波。

一位名叫“漂移神父”的网友爆料称，他在美团App购买驴肉火烧外卖时发现，在同一家店铺、同一个配送位置、同一个下单时间点的条件下，开通美团会员的账号所需的配送费，比未开通会员的账号所需的配送费高出整整4元。

该网友多次亲身测试后指出，其所在位置附近几乎所有外卖商户，会员账号总是超出非会员账号1-5元不等的配送费。

换句话说，会员并未享受到平台所承诺的优惠待遇，只要多点几次外卖，额外支付的配送费甚至会超过会员所享的优惠。

这一现象引起热议，网友纷纷晒出自己类似的杀熟遭遇。

美团公开回应称，配送费差异与会员身份无关，是软件的定位缓存所导致，用户下单会按照真实配送地址准确计算。该回应未得到该名爆料者及公众的接受和认同。

被指控进行杀熟的不仅仅是美团一家。

华东政法大学经济法学院学者张敏告诉《21CBR》记者，大数据杀熟现象非常普遍，在电商网站、网约车软件、外卖平台、在线旅游服务等平台上尤为突出。

层出不穷

大数据杀熟，狭义上理解，说的是同样商品或服务，老客户看到的价格，反而贵过新客户;广义上，就是指企业分析和预测消费者大数据，对不同对象收取不同价格的行为。

2018年开始，“大数据杀熟”即受到广泛关注和报道。

当年，携程遭网友多次爆料，在机票、高铁、酒店价格上进行大数据杀熟，携程回应称平台从未有过该行为。

2020年10月，澎湃新闻报道，有一位程先生在一商旅平台的App上以217元的价格预订一家酒店，他和朋友打开另一部手机搜索同一酒店发现，相同入住日期下的同一房型，价格变成了169元，再换一部手机，又变为175元。

以上涉嫌大数据杀熟的行为，在互联网平台层出不穷。

北京市消协的一项调查显示，约56.92%的受访者表示，曾有过被大数据杀熟的经历。在对14个App或网站进行的57组模拟消费体验样本中，有 23组样本新老账户的价格不完全一致，占比40.35%。

杀熟机制受益于大数据技术的发展，本质是商家为了利用用户黏性，实现利益最大化的一种方式，其背后的技术支撑则是数据挖掘和分析技术。

张敏解释道，目前大数据杀熟主要依托类线性空间算法、类线性时间算法和并行算法等技术。

完成杀熟主要分为两步：

第一步，平台经营者以支付工具推广、红包发放等方式扩大自己的消费者数据库，利用以上算法分析消费数据，根据消費者的习惯、地址、价位选择、所用电子设备型号等特征，判断出该用户身份、购买力、兴趣和能力。

第二步，平台凭借算法形成精准的用户画像，针对性地对新老消费者显示不同的标价。新客往往能获大量补贴，消费能力高、消费意愿强烈的用户被认定为“熟客”，被迫面对更高的价格，企业利用从熟客处获取的利润吸引新客，能极其隐蔽地获得更高的利润。

当平台经营者拥有市场支配地位、数据的收集与运用能力，将会积累起隐性侵害熟客消费者的能力。大数据技术越发达，智能化程度越高。

多位专家向《21CBR》记者表示，大数据杀熟对消费者、社会将产生长期危害。

对于消费者个人来说，一次交易中或许仅仅是价格的小数额差异，但当消费者对平台产生依赖，长期而言交易成本不降反升，侵害了消费者的公平交易权;对于全社会而言，杀熟行为破坏了诚实信用的基本原则，降低消费者的消费欲望，导致全社会交易成本的上升。

维权之难

根据《反垄断法》第17条和第47条，具有市场支配地位的企业如果以不公平的高价销售商品，或对条件相同的交易相对人在交易价格等条件上实行差别待遇，可对企业处以上一年度销售额上限10%的罚款。此外，在《消费者权益保护法》《电子商务法》中也有针对数据使用行为的类似条文。

多位专家在受访时表示，至今未有互联网企业因大数据杀熟行为受到执法机构的调查和处罚。

原因是多重的。

在法律法规方面，对大数据杀熟行为的规定仍然较为模糊，且该现象涉及《消费者权益保护法》和《反垄断法》等多部法规的交叉区域，需竞合执法，过程更为复杂。

相较“二选一”、反竞争并购等垄断行为，大数据杀熟更为直接侵害了消费者的权利，然而，消费者个人维权异常艰难。

华东政法大学竞争法研究中心执行主任翟巍告诉《21CBR》记者，杀熟行为非常隐秘，很多情况下消费者是被蒙蔽的，若不经过仔细比对价格，很难察觉自己是被杀熟的对象。即使发现可疑的现象，个人也很难向执法机关进行举证。

高朋律师事务所高级合伙人姜丽勇表示，消费者个人力量单薄，若以个人名义向平台企业提起诉讼，成本非常高，难以承担;此外，我国的民事诉讼机制要求由原告方做出举证，杀熟机制来自平台内部的算法，消费者方面无法证明算法存在不合理之处。

有数据分析师只好建议，用户可采取若干策略来反制大数据杀熟：卸载重装App，伪装流失用户或新下载用户;搜索时违反实际意图，进行部分无关内容的搜索，使用户画像匹配度降低;多找几位朋友登录不同的账号和设备验证价格信息，寻找最低价下单;关掉定位许可、Wi-Fi自动连接、App读取权限，以防隐私数据（包括地理位置、通讯录、相册等）被App获取。

然而，这样的反向策略，显然难以在数以亿计的用户群体中普及。

稍可宽慰的是，国家市场督监管理总局在2020年11月发布《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》，其中第17条首次对大数据杀熟的概念作出细化，明确指出“差别待遇”的表现形式包括：基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等因素实行差异性交易价格或者其他交易条件，或对新老交易相对人实行差异性交易价格或者其他交易条件。

多位专家表示，过去国内对数字经济的监管采取较为宽容的态度，征求意讲稿直指大数据杀熟在内的多种垄断行为，是反垄断领域监管归位的标志。

“如果可以促使中国的互联网企业不再靠大数据杀熟、不再靠垄断行为获利，实际上会促使他们只靠创新获利，有利于数字经济的可持续发展。 ”翟巍说。

算法“双刃剑”

大数据杀熟并非国内互联网企业独有的表现。

历史可以追溯到20年前亚马逊App的一次“差别价格实验”。该实验选了68种畅销DVD光盘，对新用户的定价高于老用户的定价3.5美元，有用户发现差别并开始声讨，时任亚马逊CEO贝佐斯道歉，向数千名用户退还了差价。

有互联网分析师表示，利用算法杀熟或许并非企业本意，杀熟恰好只是可以捎带的一个能力。

雅虎中国前总裁谢文在《大数据经济》一书中总结道，随着大数据技术在当下的商业应用场景增多，企业衍生出多种居于大数据的商业模式。

比如，数据自营模式，根据数据分析结果改进现有产品或预测未来，从而使企业获得利润;数据租售模式，将数据销售或者租赁给客户获取报酬的方式的;数据仓库模式，即通过建立数据平台，实现数据的分析、分享和交易等功能，为用户提供方便快捷的个性化平台服务、为企业提供决策支持。此外，还有数据众包、数据外包等商业模式。

大数据杀熟现象就是这一背景下的产物。当企业积累起海量用户数据，针对不同的用户黏性实行价格歧视，从而最大化自身的收益，这一行为有着强烈的经济动机。

姜丽勇认为，对于算法应辩证看待，一方面，算法可以基于消费者的个人画像和用户偏好作出更精准的推荐，提高交易的效率;另一方面，当平台使用了算法，却不给消费者拒绝使用的选择，是对消费者的公平交易权的侵害。

由于互联网企业对数据的收集和使用、算法机制的运作不透明，消费者群体非常脆弱。“企业对大数据掌握得非常精确，消费者看不出来企业是否对他们存在歧视，就會对企业的算法产生恐惧。 ”姜丽勇说。

姜丽勇认为，除了进一步细化《反垄断法》中的大数据杀熟概念，需要对企业的数据、算法使用能力进行规制。

消费者应拥有拒绝被采集数据、拒绝接受算法服务的权利;即使消费者同意接受算法服务，企业也要对算法进行一定程度的公开，保证不会过分歧视某一类服务人群。

一个积极的信号是，监管层有所行动。

2020年12月22日，市场监管总局联合商务部，召开规范社区团购秩序行政指导会，阿里、腾讯等6家互联网平台企业参加，会议要求互联网平台企业严格遵守“九不得”，其中一项，即明确要求不得利用数据优势“杀熟”。

可以预见，“杀熟”禁令未来不会仅限于社区团购。

翟巍建议，执法机构应该实行“科技监管”，提升自身的科技水平。他建议，由于大数据杀熟现象普遍存在，执法机构可对国内大型互联网企业都展开外围调查，再选取具有明显杀熟行为的企业，调取算法数据，进行重点调查。

姜丽勇相信，若执法机构未来对涉事企业进行查处，上一年销售额上限10%的罚款金额具有相当大的威慑力，有望引导互联网企业主动合规。

算法本身并无对错，对于使用其非法获利的企业，监管之剑终将落下。