當“大數據殺熟”遭遇用戶(hù)“反向馴化”——
數字“迷宮”中，如何尋找公平的出口？
“#酒店太貴了，#飯店太貴了，不出去玩了便宜可以考慮，我沒(méi)錢(qián)我一分錢(qián)都沒(méi)有，#奶茶好貴我從來(lái)沒(méi)有喝過(guò)，有沒(méi)有0.01的羽絨服……”這段帶著(zhù)話(huà)題“#標簽”、讓人有點(diǎn)摸不著(zhù)頭腦的評論，卻在某社交平臺被頻繁轉發(fā)。原來(lái)，這是用戶(hù)為對抗“大數據殺熟”精心撰寫(xiě)的反向評論，其內容雖略顯夸張，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(lái)前所未有的便利。但與此同時(shí)，“大數據殺熟”成了互聯(lián)網(wǎng)的沉疴痼疾。近年來(lái)，為對抗“大數據殺熟”，用戶(hù)可謂是各出奇招：賽博哭窮、假裝新用戶(hù)、卸載重裝、反向差評……但這些方法并不總是有效，令人詬病的“大數據殺熟”仍不時(shí)“背刺”用戶(hù)，讓人難以接受。
大數據的“熟人”價(jià)
年關(guān)將近，適逢“家電以舊換新國補”有優(yōu)惠，家住湖北武漢的王女士準備給家里添幾件新電器，被老公稱(chēng)為“網(wǎng)購達人”的她第一時(shí)間打開(kāi)線(xiàn)上購物平臺。她首先選中了一款茶吧機，網(wǎng)購經(jīng)驗豐富的她，下單前用老公的手機檢索同款以防有價(jià)格差。不出所料，她發(fā)現同家店鋪同款產(chǎn)品兩人價(jià)格相差10元。
“我接著(zhù)檢索了破壁機、微波爐等常用電器，都有價(jià)格差。而且我能確定這個(gè)價(jià)差不是新人優(yōu)惠導致的，因為我老公并不是網(wǎng)購平臺新用戶(hù)，只是比我購買(mǎi)頻率低罷了?！蓖跖空f(shuō)。
類(lèi)似的故事也發(fā)生在小莊身上，每逢節假日小莊會(huì )約上三五好友外出游玩，出行打車(chē)成了剛需?！翱赡苁俏掖蜍?chē)頻繁，輸入同樣的起點(diǎn)終點(diǎn)，同行的人費用總比我低?！毙∏f說(shuō)。
在傳統商業(yè)規則中，“熟客”來(lái)源于買(mǎi)賣(mài)雙方的信任，但在信息時(shí)代，大數據卻將“熟人”變成“靶心”，成為“殺熟”利器。中國消費者協(xié)會(huì )最新數據顯示，“平臺經(jīng)濟‘大數據殺熟’頻現”仍然是2024年上半年十大消費維權熱點(diǎn)之一。記者在某社交平臺檢索“大數據殺熟”發(fā)現，網(wǎng)友們遭遇的常見(jiàn)“殺熟”形式包括“多次瀏覽后價(jià)格自動(dòng)上漲”“同一時(shí)間不同用戶(hù)購買(mǎi)同款不同價(jià)”等。
盡管大量消費者為自己“喊冤”，平臺卻很少承認存在“大數據殺熟”行為，并認為這是針對不同用戶(hù)的“差異化營(yíng)銷(xiāo)”。
“正?！町惢癄I(yíng)銷(xiāo)’的必備條件至少有以下三點(diǎn)：第一，消費者對不同價(jià)格或收費標準知情；第二，經(jīng)營(yíng)者向消費者提供不針對個(gè)人特征的選項；第三，經(jīng)營(yíng)者要為消費者提供便捷的拒絕方式?！碧┖吞┞蓭熓聞?wù)所高級合伙人、中國廣告協(xié)會(huì )品牌營(yíng)銷(xiāo)生態(tài)安全服務(wù)中心智庫專(zhuān)家廖懷學(xué)告訴記者，盡管“殺熟”和“差異化營(yíng)銷(xiāo)”不能混為一談，但由于“大數據殺熟”與正?！安町惢癄I(yíng)銷(xiāo)”的界限在法律上存在一定的模糊性，還需要進(jìn)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(zhù)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(fā)生相關(guān)違法行為，也面臨舉證困難、維權成本高等情況?！绷螒褜W(xué)說(shuō)。
“如果哪個(gè)APP讓我發(fā)現‘殺熟’，我就卸載一段時(shí)間，等我下次再用就會(huì )便宜點(diǎn)，大數據也‘老實(shí)’了?！毙∏f說(shuō)。對大多數消費者來(lái)說(shuō)，面對“殺熟”訴諸法律投入的時(shí)間、精力成本都較高?！按髷祿⑹臁北举|(zhì)上是算法系統利用用戶(hù)數據進(jìn)行推測，更多像小莊一樣的用戶(hù)開(kāi)啟了門(mén)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(jìn)行智慧的對決。
“馴化”注定不可能成功
所謂“反向馴化”，即用戶(hù)通過(guò)更改自己在網(wǎng)絡(luò )平臺上的行為軌跡，化身“偽裝者”，裝新用戶(hù)、裝不常用、裝不喜歡……“偽裝”的核心在于讓平臺無(wú)法鎖定用戶(hù)畫(huà)像，干擾算法對用戶(hù)身份信息和消費偏好的推測。
今年25歲的小錢(qián)是同事們口中的“省錢(qián)小能手”，經(jīng)常研究各平臺的優(yōu)惠活動(dòng)規則?！叭绻胍雷约涸谕赓u(mài)平臺有沒(méi)有被‘殺熟’，可以換個(gè)平臺試試看，交替使用可能會(huì )讓外賣(mài)更便宜?！毙″X(qián)向記者分享他點(diǎn)外賣(mài)的小妙招。
與小錢(qián)同歲的婭婭對于“反向馴化”大數據也有一套自己的辦法。剛進(jìn)入職場(chǎng)的婭婭，咖啡是她口中的“續命神器”?！爸耙粋€(gè)賬號，發(fā)現常喝的一款咖啡越來(lái)越貴，所以我現在坐擁我爸媽和我自己三個(gè)賬號，因為他倆根本不喝咖啡，我就三個(gè)賬號切著(zhù)用，比之前便宜多了?！眿I婭向記者說(shuō)，除了點(diǎn)咖啡，婭婭在其他平臺也嘗試過(guò)相似做法。
除了切換平臺、注冊多個(gè)賬號，眾多網(wǎng)友也在社交平臺分享自己對大數據的“反向馴化”攻略：有的設置虛擬昵稱(chēng)，有的開(kāi)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(mén)的做法還是發(fā)表反向評論，向大數據表達自己的拮據狀態(tài)，試圖讓商品或服務(wù)的價(jià)格有所下降。
在給大數據進(jìn)行堪比“洗腦”的操作之后，部分用戶(hù)發(fā)現商品的價(jià)格確實(shí)有了一定程度的下降。那么，大數據真的能被用戶(hù)“馴化”嗎？
有用戶(hù)向記者表示，“反向馴化”并不總是有效，即便有效果也是短暫的?！叭绻克⒃u論就能讓機票降價(jià)的話(huà)，那我們大家就都會(huì )去刷評論了?！蹦吵鲂衅脚_曾這樣回應機票價(jià)格變動(dòng)爭議。
“數字技術(shù)對人的記錄分析幾乎進(jìn)入了無(wú)所不能的地步，而人是不變的，會(huì )處于越來(lái)越弱勢的地位。隨著(zhù)數據算力和算法的不斷改進(jìn)，個(gè)人與技術(shù)、平臺之間的失衡將進(jìn)一步加劇，因此依靠用戶(hù)個(gè)人的‘反向馴化’抵御‘大數據殺熟’，注定是不可能成功的?！闭憬髮W(xué)網(wǎng)絡(luò )空間國際治理研究基地主任、烏鎮數字文明研究院院長(cháng)方興東說(shuō)。用戶(hù)短期可以通過(guò)自己的意識、技能來(lái)對抗，但是算法也在變聰明，變得更善于博弈，用戶(hù)很難在這場(chǎng)智慧的對決中取勝。
“消費者享有對商品或服務(wù)的監督權和批評權，但如果用戶(hù)采取惡意手段，就可能涉嫌違法。比如，通過(guò)大量發(fā)布虛假評價(jià)來(lái)試圖誤導平臺調整價(jià)格策略等行為，可能違反網(wǎng)絡(luò )安全法等法律中關(guān)于不得編造、傳播虛假信息等相關(guān)規定?！绷螒褜W(xué)告訴記者，用戶(hù)對大數據的“反向馴化”可能存在一定的法律風(fēng)險。
推動(dòng)算法治理需久久為功
“不僅僅是10塊錢(qián)的事，這讓我覺(jué)得不公平，憑什么我作為老用戶(hù)反而得不到優(yōu)惠？”王女士對比著(zhù)同款茶吧機自己與老公檢索出來(lái)的差價(jià)說(shuō)。
“公平”是很多用戶(hù)在受訪(fǎng)時(shí)跟記者強調的關(guān)鍵詞。用戶(hù)對平臺的“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(shí)代的權利平衡與合理公正秩序，需要強大的社會(huì )化自律體系。因此，數字時(shí)代的治理現代化遠比傳統社會(huì )治理的要求高得多、難得多，挑戰也大得多?！狈脚d東說(shuō)。
“對公眾來(lái)說(shuō)，除了意識、技能等個(gè)人素養提升，更需要通過(guò)法律法規為個(gè)人賦權，使用戶(hù)在維權方面的弱勢地位得到糾正。當然更重要的是讓平臺對數據侵權行為不想為、不敢為、不能為?！狈脚d東說(shuō)。
不久前，中央網(wǎng)信辦等四部門(mén)聯(lián)合發(fā)布開(kāi)展“清朗·網(wǎng)絡(luò )平臺算法典型問(wèn)題治理”專(zhuān)項行動(dòng)通知，明確提出嚴禁利用算法實(shí)施大數據“殺熟”。嚴禁利用用戶(hù)年齡、職業(yè)、消費水平等特征，對相同商品實(shí)施差異化定價(jià)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(gè)人信息保護等多個(gè)維度進(jìn)行了明確。如果經(jīng)營(yíng)者實(shí)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(gè)綜合治理體系，應對‘大數據殺熟’還應當重點(diǎn)關(guān)注算法治理?！绷螒褜W(xué)說(shuō)。
今年1月，多家網(wǎng)絡(luò )平臺發(fā)布算法治理舉措，推進(jìn)算法和平臺治理透明化。比如，拼多多表示將打擊“大數據殺熟”；得物則表示若用戶(hù)發(fā)現平臺涉“大數據殺熟”等違規行為，可進(jìn)行投訴，平臺將及時(shí)受理落實(shí)；騰訊提出“推動(dòng)產(chǎn)品內集中化展示算法信息公示，提升用戶(hù)對算法推薦服務(wù)公正公平、公開(kāi)透明的獲得感”……企業(yè)的自律將成為根治“大數據殺熟”和推動(dòng)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(yè)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?！狈脚d東說(shuō)。
如何根治“大數據殺熟”，如何平衡技術(shù)創(chuàng )新和用戶(hù)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)
來(lái)源：人民日報海外版
