原標題：大數據“殺熟”爲何屢禁不止？
在交通出行、酒店預訂、買電影票、電商購物等各類平台上，面對同樣的網絡服務或商品，不少老用戶發現，自己支付的價格竟然比新用戶還要高。記者近日采訪了解到，不少消費者都有被大數據“殺熟”的經曆，而在黑貓投訴平台上，“大數據殺熟”相關的抱怨和投訴仍在不斷地更新。
爲何大數據“殺熟”屢禁不止呢？技術專家認爲，由于該現象的隱蔽性和複雜性，使得監管難度加大；律師則表示，這主要是因爲維權成本高，消費者每次損失的費用可能是幾十元、幾百元，但爲了追回這些損失，所花費的時間或經濟成本可能遠高于損失，並且只有極少數消費者維權成功。
廣州日報全媒體記者 周偉良（除署名外）
“殺熟”現象依然存在
平台根據用戶曆史行爲差別定價
消費者苦大數據“殺熟”久矣。記者了解到，消費者反映平台會根據用戶消費頻率進行差別定價，一般表現爲會員價格高于非會員價格，老用戶價格高于新用戶價格。如2月1日，市民王先生在某平台上購買某品牌平板電腦，他使用會員賬號查閱時，頁面顯示可優惠500元，而在同一時間，他用家人的非會員賬號卻顯示可優惠650元。
市民楊女士則表示，其使用某打車軟件，因准備下單時來了一條微信，後台切換軟件回複完再進入打車軟件後，重新打車的價格就從11元提高到13元，前後不超過一分鍾；而在黑貓投訴平台上有網友稱，其在某平台訂購機票，從幾天前就開始不停查看價格，顯示價格越來越貴，但在其訂完票付完款後，同樣的機票價格立馬從610元下降到480元……有類似經曆的網友不在少數，大家都反映“浏覽頁面越頻繁，價格就會上漲”。
對于不同使用程度的用戶，平台也會有不同的價格策略。近日楊先生覺得某打車軟件明顯漲價了，便改爲使用另一個打車軟件，卻因爲多年未用該平台打車，平台給了他一張9元抵扣券，原本12元的車費瞬間降至3元。
以上這些遭遇，消費者都認爲是平台在利用大數據“殺熟”。記者了解到，在黑貓投訴平台上，相關投訴主要集中在交通、酒店、電影、電商等各類平台上。
天使投資人、人工智能專家郭濤介紹，隨著技術的發展，還有一些新的“殺熟”方式。例如，根據用戶的社交媒體活動進行差別定價，對于在社交媒體上關注了某品牌的用戶，定價會高于沒有關注的用戶；根據用戶搜索曆史進行差別定價，如用戶搜索過某個産品，其定價可能會高于沒搜索過的用戶；甚至有些企業會通過分析用戶的通訊錄、郵件來判斷其社會關系網，從而進行差別定價。
福建華策品牌定位咨詢創始人詹軍豪則認爲，大數據“殺熟”通常是基于用戶的消費習慣、支付能力和對特定服務的依賴程度。“平台通過分析用戶的曆史行爲數據，如購買頻率、選擇的服務類型、支付意願等來判斷用戶的黏性和對價格的敏感度。”
爲什麽商家對黏性更高的老用戶反而提供更高的價格？詹軍豪表示，對于老用戶，因爲已經形成了使用習慣，對平台的依賴性相對較強，平台推測這些用戶即使面臨價格上漲，也不會輕易更換服務，因此敢于對其實行更高的價格策略。“這種基于用戶行爲分析的價格調整，目的是爲了實現企業利潤最大化。”
是“殺熟”還是差異化營銷？
專家：看平台是否有價格歧視
郭濤表示，盡管國家出台了許多法律來保護消費者權益，但由于大數據“殺熟”行爲的隱蔽性和複雜性，使得監管難度加大。此外，有的企業爲了追求利潤最大化，會不斷嘗試新的技術手段來規避監管。“例如，利用人工智能和機器學習技術對用戶數據進行深度挖掘和分析，以實現更精細化的差別定價；采用區塊鏈技術來保護用戶數據的隱私，同時實現數據的快速傳輸和處理。”
從現有法律角度，哪些方面可以判定企業對用戶構成大數據“殺熟”？北京大成律師事務所高級合夥人鄧志松律師介紹，迄今爲止，法律法規未對大數據“殺熟”的內涵和外延作准確界定，相關約束性規定散見于《中華人民共和國個人信息保護法》《互聯網信息服務算法推薦管理規定》《平台經濟領域的反壟斷指南》等諸多法律法規中。鄧志松說，在上述法律規定中，大數據“殺熟”的表現形式都是“經營者根據消費者的個性化特征，利用算法，在交易價格和條件上對消費者實行不合理的差別待遇”，而實踐中人們最常說的“殺熟”是指同等條件下，老用戶比新用戶的價格高。
“值得注意的是，由于缺少細化規定，實踐中鮮有平台承認自己存在利用大數據‘殺熟’行爲，僅認爲是針對不同用戶所進行的合理的差異化營銷。”鄧志松表示。
那要如何界定是大數據“殺熟”還是差異化營銷呢？郭濤告訴記者，從技術上講，兩者都涉及對用戶數據的分析和應用，但出發點不同。“差異化營銷是基于用戶的需求和喜好，爲用戶提供不同的産品和服務，從而實現個性化營銷；而大數據‘殺熟’則是通過分析用戶的數據以獲得更高的利潤。因此，企業在實施差異化營銷時，應遵循合法、合規、合理的原則，確保消費者的權益不受損害。”
詹軍豪則表示，界定“殺熟”和差異化營銷的關鍵，主要看平台是否利用了用戶的個人信息和數據進行不公平的價格歧視。“如果價格差異是基于合理的市場因素、服務差異或用戶等級，並且是公開透明的，則屬于差異化營銷；但如果價格差異是基于用戶的個人數據，而這些數據與提供的服務質量或成本無關，且用戶沒有得到充分的告知和選擇，那麽就可能構成大數據‘殺熟’。”
“殺熟”爲何屢禁不止？
維權成本高 消費者“自認倒黴”
北京消費者協會此前做過調查，超過半數的消費者在遭遇大數據“殺熟”後選擇不再前往涉事商家消費，同時約有三成消費者選擇忍氣吞聲，自認倒黴；僅有極少數消費者選擇通過司法途徑來維護自己的權益。爲何會這樣呢？
鄧志松告訴記者，該現象之所以屢禁不止，主要有兩方面原因。“一方面，算法定價具有即時性、隱蔽性、模糊性和複雜性，數據和算法規則由平台監管，監管部門很難查證和處罰，消費者更加難以發現；另一方面，即便消費者察覺了，也因爲‘殺熟’集中在網購、出行、訂票等消費金額相對較小的領域，且起訴面臨維權成本高、舉證困難、價格歧視法律認定模糊等諸多困境而放棄維權。”
鄧志松介紹，2021年浙江判決的“胡某某訴上海某公司侵權責任糾紛”一案是能檢索到的爲數極少的消費者維權成功案例，法院以價格欺詐判令被告退一賠三。“但這樣的成功案例少，訴訟成本也很高。”他表示，在日常發生的更多“殺熟”案例中，消費者損失的不過是幾十元、幾百元。“爲了追回這些損失，消費者需要請律師或自己走一審、二審或再審，費用及時間成本可能幾倍、十幾倍高于損失，即便勝訴也得不償失，更不用說想勝訴也存在舉證難等種種困難。”鄧志松感歎，對此，大多數消費者不得不放棄維權。
建議：
法律上重新分配舉證責任
技術上公開算法模型
當前，我國已經出台了諸多法律法規對大數據“殺熟”現象進行規制，但市民依然時不時地遭遇該現象。鄧志松認爲，想要有效遏制該行爲可從以下方面著手：首先，在立法層面，建議盡快出台《消費者權益保護法實施細則》，專節規定算法歧視侵權與大數據“殺熟”，明確算法歧視認定的價值取向、構成要件、行政處罰情形等具體要素，以便從消費者權益保護角度切入進行規制。第二，在執法層面，建議有關執法部門密切配合，依據消費者權益保護法、反壟斷法、個人信息保護法等相關法律法規，依法查處大數據“殺熟”行爲，確立若幹典型案例，同時倡導市場、社會樹立公平競爭和維護消費者利益的良好風氣。
此外鄧志松說，鑒于數據和算法規則由平台監管，消費者往往存在舉證困難問題。“例如難以察覺前後幾分鍾機票價格隨著查詢次數上漲，也難以固定證據。”鄧志松建議，通過對舉證責任進行合理的重新分配，以降低消費者維權的難度。
研究移動終端安全和數據安全的東南大學網絡空間安全學院副教授宋宇波則認爲，大數據“殺熟”屢禁不止的原因是相關企業的算法模型不公開。“對于差異化定價，計算本身就極其複雜，這個現象也不容易被發現，即使被發現了，企業也容易找理由進行解釋。如果要徹底解決大數據‘殺熟’，建議要求企業公開算法模型。”宋宇波認爲，定價算法模型並不是商業秘密，只有企業公開定價算法模型，監管機構才有依據能夠判斷和驗證企業是否有對不同用戶實施價格歧視。
