拒绝大数据“杀熟”

刘博宁

随着网络支付在全民间的普及和下沉，近年在某些年轻人间出现了一股奇怪的风潮：点外卖要随机切换不同的平台，网购要拿着不同品牌的手机来回比对，甚至通勤路线也像游击队一样变化莫测，仿佛人人在参演谍战剧。剧中的反派不是某个恶棍，也不是什么神秘组织，而是网络时代特有的、看不见的对手——大数据“杀熟”。

早在2017年，微博一网友便曝出，其作为某旅行网站的老用户，预订某酒店的价格通常在380-400元，却发现不常使用此网站的朋友查询同一房间，报价只有300元，整整差出25%。一石激起千层浪，大量网友纷纷晾出身为资深用户却被抬价的经历，“大数据杀熟”自此成为网络热词。五年过后，大数据“杀熟”并未停下脚步，反而进化得更为狡猾、隐蔽。消费者即使掌握一系列网络反侦查技能，也难以逃脱大数据的“算计”。终于，在2022年3月1日《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式实施，消费者总算拥有了拒绝大数据“杀熟”的法律武器。

大数据“杀熟”看似是时代的新产物，但它本质上属于人类交易中的古老手段——价格歧视。在经济学中，价格歧视分为三个级别：

一级价格歧视，指卖家为买家分别定价，也就是我们常说的讨价还价。买卖双方你来我往各显神通，成交价格凭“演技”决定。这种定价方式属于愿赌服输，但成交的速度比较慢。

二级价格歧视，指卖家推出各种打包套餐，按商品数量给出不同价格。市面上流行的团购、拼购以及商家推出的“买N送N”属于此类。二级价格歧视对买家一视同仁，明码标价，属于消费者比较喜闻乐见的定价方式。

三级价格歧视，指卖家针对不同的市场制定不同价格。用现在流行的说法，就是尽可能描绘出精准的用户画像，根据用户的收入阶层和消费习惯制定不同价格。三级价格歧视的应用场景灵活，比如通过推出儿童票、老人票、学生票拉拢购买力较弱的人群，或是在高档小区标出高价赚取更多利润。网购时代，三级价格歧视还体现在购物节的优惠规则越加繁杂：愿付出时间精力的人获得低价，对应着不愿麻烦的人付出高价，如此便有效划分了价格敏感群体。

根据以上定义，我们会发现大数据杀熟属于三级价格歧视中的高阶玩法。时至今日，各大平台提供的服务项目几乎覆盖了人们生活的方方面面，在我们享受便捷的同时，个人数据却也成为了被标价的商品。地图打车获得你的居住坐标、出行路线，手机配置获得你的消费水平、品牌偏好，摄像美颜获得你的相貌打扮，医疗问诊获得你的健康状态，社交网络获得你的人际关系，搜索引擎获得你正在疑问的内容……这些数据的汇聚堪称看不见的福尔摩斯，可以为平台绘制出纳米级的用户画像，甚至“比你还了解你自己”。手握这些画像，平台便能够掐准时机，让用户蒙着眼睛接受不同人不同价、不同时间不同价、不同次数不同价，甚至不同手机不同价。于是便有了开篇提到的荒诞一幕，为了获得网络消费的便捷，人们的日常生活却变得更繁琐，更没有安全感。

那么，同属于价格歧视，为什么大数据“杀熟”令人格外反感呢？

首先，消費者和平台间存在信息不对等，与讨价还价的正面博弈或是明码标价不同，面对可以轻易变更的标价页面，消费者很难判断是否正在被“杀熟”，容易出现被欺骗的感觉。

再者，惯用网络平台的用户容易产生消费路径依赖，对于熟悉的平台拥有一种老朋友般的信任，遭遇黑箱操作的大数据“杀熟”会引发强烈的被背叛感。可以说伤害消费者的不是价格本身，而是知情权、选择权和公平交易权的丧失。反过来，对于平台来说，尽管“杀熟”能够让利润出现快速上涨，缓解资金压力，可一旦被消费者发现，艰苦打造的品牌形象也将付之一炬，并不划算。如果“杀熟”在各大平台成为常态，使消费者无从选择，那么破坏的更是网络经济的整体环境，堪比杀鸡取卵。

为了缓解大数据“杀熟”的副作用，一些平台会采用更温和的手段，比如打开部分数据黑箱，将价格变化展示出来（如高峰加价），或者使用天降红包，强调抽奖，化解“杀熟”属性。尽管此类措施被证明非常有效，但其本质是否发生了改变仍有存疑。想从根源上解决大数据“杀熟”，国家层面的监管和消费者个人层面的警惕必不可少。可喜可贺的是，2021年11月1日正式实施的《个人信息保护法》以及2022年3月1日施行的《互联网信息服务算法推荐管理规定》，展现了国家层面遏制大数据杀熟的决心。根据《保护法》与《规定》，我们将在2022年见证以下方面的改善：

1.平台应当保护消费者公平交易的权利，不得实施不合理的差别待遇。

2.用户有权看到平台为自己打出的用户标签，进行保留或删除操作，从而拥有知情权和选择权。

3.平台应当明确告知算法服务的情况，适当公示算法的目的、原理、机制。

4.用户有权拒绝平台打包获取个人信息，对透露哪些信息拥有自主选择权。

相信这一系列的举措将很快对大数据“杀熟”起到釜底抽薪之效，人们不必再与各大平台大打数据游击战。从现在开始，如何拒绝被记录？只需动动手指打开app设置，找到隐私栏，关闭个性化服务。如果每个人都能提升法律意识，加强自我保护，那么大数据便不再是洪水猛兽。

仰望宇宙的无垠，慨叹生命的绚烂，在智慧之诗中品味科学的浪漫。