官方首次對“大數據殺熟”行為作出規定整治!

根據文旅部發布的最新規定，10 月 1 日起，在線旅游經營者不得濫用大數據分析等技術手段侵犯旅游者合法權益。

在線旅游經營者利用大數據殺熟的日子，到頭了。

大數據殺熟的“坑”

大數據殺熟，簡單理解即是同樣的商品和服務，老用戶的價格反而高于新用戶。

據央視新聞總結，常見“殺熟”套路主要有三種：

根據不同設備進行差別定價。比如針對蘋果用戶與安卓用戶制定的價格不同;

根據用戶消費時所處的不同場所。比如對距離商場遠的用戶制定的價格更高;

根據用戶的消費頻率的差異。一般來說，消費頻率越高的用戶對價格承受能力也越強。

早在 2000 年，就已有“大數據殺熟”事件發生。一名亞馬遜用戶在刪除瀏覽器 Cookies 后，發現此前瀏覽過的一款 DVD 售價從 26.24 美元變成了 22.74 美元。

當時，亞馬遜 CEO 貝索斯也作出了回應，說明該事件是向不同的顧客展示差別定價的實驗，處于測試階段。同時，他還表示與客戶數據無關，并最終停止了這一實驗。

而二十年后的今天，隨著網絡普及，用戶信息不斷沉淀，大數據殺熟已成為了普遍存在的不良現象。

根據北京市消費者協會 2019 年 3 月發布的“大數據殺熟”問題調查結果，88.32% 被調查者認為“大數據殺熟”現象普遍或很普遍，且 56.92% 被調查者表示有過被“大數據殺熟”的經歷。

而此次被勒令整改的在線旅游行業，實則是利用大數據殺熟的重災區。

公開資料顯示，攜程、去哪兒、飛豬等在線旅游經營商均被曝光過利用大數據殺熟對不同設備用戶(安卓、iOS)、用戶消費頻率區別定價。

就在 9 月 15 日，央視財經頻道再次揭露大數據殺熟現象，指出在線旅游平臺針對不同消費特征的旅游者對同一產品或服務在相同條件下設置差異化的價格。

不止于在線旅游，電商、打車等平臺也都存在利用大數據宰熟客的坑，比如，等同的距離叫車，卻顯示了不同的價格。

在電商平臺中，天貓在今年 3 月就曾遭網友爆料，在同一鏈接的相同產品，88VIP 會員的價格竟然比普通用戶還高。

隨后在跟客服核實情況過程中，客服的回應是——88VIP 本身價格就是高的呢。需要注意的是，88VIP 需要消費者另行付費開通。

而類似的事件，還在不斷發生著，同樣的坑，不同的人。

對于被曝光的攜程、去哪兒、飛豬、天貓等，無一不在事件曝光后進行澄清;否認利用大數據“殺熟”，聲稱僅是優惠活動造成價格差異。

不過，事實果真如此嗎?

數據的“云算計”

在互聯網時代，數據之于企業，是實現盈利的重要資源之一。通過算法對用戶數據的分析，企業可以獲得不同用戶畫像，進行個性化推薦和服務。

算法讓企業洞悉消費者偏好，同時也讓企業清楚地了解消費者的“底牌”。利益之下，部分企業數據的“云計算”逐漸偏離稱“云算計”;“大數據殺熟”即是表現之一。

據央視新聞指出，“大數據殺熟”的計算方法主要操作如下：

首先，平臺通過對用戶基礎數據、行為數據等進行分析之后，能夠為每一位用戶勾勒出一個大致完整的數字畫像，從性別、年齡、教育程度等各個方面，讓機器更好地認識每一個消費者。 第二步即是行為數據分析。通過對所有用戶的基礎數據進行分析，可以得出更深層次的用戶信息，例如價格敏感度。 緊接著，更深層次的算法還會額外關注商品從被加入購物車到最終購買的時間的延長程度，包括用戶以往是否單擊、收藏或使用過相關優惠券等信息。

真可謂，最懂我的“人”坑我最深。

值得說明的是，除了在 App 內直接獲取用戶信息，平臺還能夠利用其它途徑獲得數據，包括用戶瀏覽器記錄、Cookies 等。

平臺擁有數據本無可厚非，但如果利用數據做一些唯利是圖的行徑，則對用戶造成了侵害。

結合經濟學的知識來看，平臺通過分析用戶數據進行區別定價，是將消費者剩余轉化為生產者剩余從而獲得超額利潤，一定程度上是一種價格歧視。

值得一提的是，個人數據不僅僅關涉經濟利益的問題。當個人數據信息不斷疊加，形成“大數據”時，平臺既可以利用數據分析個體的軌跡，也能夠在大數據之上影響群體，分析歸納大規模群體的活動規律，尤其在政治領域。

社交網絡公司 Facebook 就曾于 2018 年 3 月被英國《衛報》和美國《紐約時報》披露泄露了5000 萬用戶信息，被服務于特朗普團隊的數據助選公司 Cambriage Analytica 竊取，影響了美國大選的結果。

不難想見，數據量變之后，如若使用不當，則會造成負面的質變效果。

整改進行時

雖然“大數據殺熟”愈加普遍，部分消費者也能夠清楚知道是否成為了被殺熟的對象，但卻僅有少部分消費者會選擇維權。

調查顯示，僅有 26.72% 的被調查者選擇向消協或市場監管部門投訴;約 19.84% 的被調查者選擇與商家理論或尋求媒體曝光，而其余的 53.44% 則是選擇不作為。

而不作為的背后原因，是難以作為。相關專業人士指出，用戶數據為平臺所收集，平臺利用數據是具有復雜性和隱秘性，消費者難以進行舉證，買方和賣方存在信息不對等的關系。

可以說，平臺在暗處操作，用戶在明處成為被區別對待的“案上魚肉”。

另外，“大數據殺熟”的行徑在法律層面難以進行界定，正如平臺方所言，造成價格差異的原因可能是優惠活動所致，而非利用數據刻意為之。

“大數據殺熟”，處在法律的灰色地帶。

不過，隨著文化和旅游部發布《在線旅游經營服務管理暫行規定》，在“在線旅游平臺”這一區域，畫上了第一道“紅線”。

《規定》將于 10 月 1 日起正式施行，明確規定了在線旅游經營者不得濫用大數據分析等技術手段，侵犯旅游者合法權益。

值得一提的是，這也是首個對“大數據殺熟”行為作出規范的條款。

盡管電商、打車平臺等還未有專門的行業規定出臺，但根據《中華人民共和國消費者權益保護法》第 10 條規定，消費者在購買商品或者接受服務時，有權獲得質量保障、價格合理、計量正確等公平交易條件，有權拒絕經營者的強制交易行為。

相關律師表示，根據消費者權益保護法，如果對客戶實施了價格欺詐，客戶可以主張 3 倍賠償，最少也是 500 元的賠償。

另外，除了尋求法律層面的保障，消費者也可以自行采取措施避免被坑，根據網友給出的“反殺熟”策略，雷鋒網整理如下：

采用多個賬號/不同移動設備交叉認證。下單之前，先通過不同賬號不同設備進行比價，最終選定一個最低價賬號進行下單。

反向操作，模糊用戶數據畫像。既然機器是通過數據構建用戶畫像，那么如果無關數據增多，畫像精準度也會隨著降低。也就是說，如果你要買水，先搜索可樂、玩具等無關信息，刻意改變購買或搜索習慣，騙得過機器，也就少被坑了。

偽裝成價格敏感用戶。這實則是前面兩種方法的結合體，如果能被定義為價格敏感用戶，那么利用“大數據殺熟”的平臺定價也會有所不同。

最后一點，也是最重要的一點是要注重個人隱私保護。雖然在使用平臺資源會被要求授權部分個人信息，但要注意權限設置。另外在公共場景下要更注重個人信息的保護，包括地理位置、通訊錄、相冊、語音信息等。

Do not be evil

事實上，智能設備識別、采集信息已成為生活常態，在科技產品的包圍下，個人數據被各方收集，甚至是共享，人們越來越向著“透明人”方向靠近。

但基于數據進行的用戶畫像分析應當是了解用戶需求，進行服務優化，而不是定價差異化，利用大數據殺熟。

技術是中立的，但人有善惡，技術的價值觀實質是人的價值觀。

雖然個人數據的所有權和應用范圍依然是大數據時代里懸而未決的難題，但無論何時，利用科技的首要前提都應當是——

Do not be evil !

關鍵詞： 大數據殺熟