算法“開箱”讓“殺熟”曝光

“同一場直播，老用戶下單貴30元”“優惠券電影票比線下還貴6元”……近期，多名消費者向《法治日報》記者反映，在直播間購物時遭遇“大數據殺熟”。

讓我們先來看看“大數據殺熟”的分解動作。首先是違規收集個人信息，這是“殺熟”前的準備動作。平臺根據收集到的用戶信息，分析其消費習慣與偏好，為其精準畫像，以便對其實施差別定價。這些用戶信息囊括了用戶個人資料、訂單特征、網站搜索痕跡。其次是差異化營銷，這是“殺熟”中的實質性動作。在高度不透明的情況下，經營者對消費者提供針對個人特征的選項，并為這類營銷冠以“個性化推薦”“會員優惠”等名義；消費者對不同收費標準不知情，常常誤以為自己的付款價格與他人無異。

這一連串隱蔽而復雜的動作，不僅侵犯了用戶隱私，還侵犯了其知情權與公平交易權。對此，消費者辨別難，舉證也難，維權更難。原因何在？根源在于算法存在一定的不透明性。而算法黑箱的牢不可破，關鍵是因為有算法權力護體，外界難以洞悉算法運作的機理。平臺擁有了這種權力，用戶便要接受算法的檢視，并無條件地遵守平臺規則。一句“算法涉及商業秘密”的辯解，仿佛就可以讓平臺輕易地規避責任、逃離監管。

然而，算法不應游離于治理之外。基于算法的每一次推送，實際上都隱含著平臺的價值判斷。一旦算法的設計與應用出現價值偏差，違背以人為本的原則，就會對維護網民合法權益構成挑戰，進而影響網絡信息安全和市場交易公平。平臺只有秉持開放的姿態，通過多元共治推動算法公開，才能有效遏制大數據“殺熟”，最終找到多方共贏的最優解。從權利保護的角度來看，要把信息推薦的按鈕交還給用戶，強化對老年人等特殊群體的權益保護。從行業治理的角度來看，要建立健全行業準則，推動平臺企業提高算法透明度。從協同監管的角度來看，要創新監管技術及平臺，完善算法問責機制，加強多部門協作聯動，使監管覆蓋算法的全生命周期。