算法推荐与大数据杀熟中的消费者

罗克研

84年前的《摩登时代》里，工人在机器轰鸣的流水线上工作，重复又繁重的操作，压得人喘不过气。现如今，大多制定各行业流水线的，是一种叫做算法的东西。

算法时代，学术界有一个“5秒钟原则”的说法：如果一个场景的决策时间在5秒内，这份工作机器人完全能由算法和机器替代。

细心的消费者经常会注意到，当在某家电商或者购物平台上浏览了一些商品，之后当你开始浏览一些其他社交软件时发现，里面的广告跟你之前在购物平台里浏览的商品几乎一样。

当浏览的东西一下被算法抓住，你会觉得某种“隐私”一下子变得透明，同时也会感到，这些正逐渐变得习以为常。

在专业领域有个说法叫“算法拷问”，把算法比作人，设计者制定的规则、条件、假设，也可能变成拷问的刑具，让算法只会吐露他们想要的结果。

在阿里尔.扎拉奇和莫里斯.斯图克所著的《算法的陷阱》中，提到了互联网和大数据环境下的隐私风险的问题。

在许多情况下，人们对于私人信息的流失是没有意识的。有的时候，用户在手机或其他移动设备上安装APP时，可能大部分时间都不会去仔细阅读偶尔弹出的窗口中关于隐私条款的内容，而是习惯性的选择按“同意”直接安装APP。殊不知，这一动作，其实就是把获取你隐私的权利拱手交给了APP的开发者。这些APP会在你不知不觉的时候，掌握你的个人信息，甚至你手机里通讯录等关于你所熟悉的联系人的资料，从而使得这些APP的数据量进一步扩充。

不可否认，算法推荐在追求商业利益之外，本质上是为用户服务的，很多人的感受是，在一些APP频繁输入兴趣关键词，算法就能够逐渐了解甚至摸透自己的兴趣和喜好，进而持续推荐自己感兴趣的内容。

另一方面，在這样的“信息茧房”中，全部都是感兴趣的内容，很容易致瘾，让人停不下来。特别是在一些视频娱乐平台上，算法推荐在似乎一味地迎合用户的口味的过程中，不可避免地造成了趣味圈层化、品味低俗化和选择被动化的弊病。长此以往，可能会使用户盲目自信甚至走向极端。

如果说用“不登录”、“不点赞”、“不评论”来对抗劣质的算法推荐还算是一种方法的话，面对这几年的大数据杀熟，似乎已不是单纯的靠抵抗就能够解决得了。

从旅游酒店的订票、到打车软件上的路费、再到外卖饭菜的价格。近年来，一些商家通过收集、分析个人信息并进行“大数据杀熟”，受到社会各界诟病，这种行为也令消费者感到愤怒。

消费者的投诉并不能解决问题，平台方面更多的是当成单起投诉给予一定赔偿。但之后，平台客服会以“软件”或“系统”问题无法人工解决为借口进行搪塞，会员或熟客继续消费时仍难逃被杀熟的套路。

北京市消协此前的一项调查显示，约56.92%的受访者表示，曾有过被大数据“杀熟”的经历。在对14个App或网站进行的57组模拟消费体验样本中，有23组样本新老账户的价格不完全一致，占比40.35%。

相较于以往显而易见的差异化定价，如今消费者在下单时，会收到复杂算法临时生成的各类优惠券、价格组合，实际上，不同账号的价格差异其实比以前更大。越来越多的消费者在基于算法个性化推送下的被一些平台精确杀熟。

对消费者利好的是，“大数据杀熟”已经拟立法。个人信息保护法草案（以下简称草案）在8月17日提请全国人大常委会会议第三次审议。

与此前的草案二审稿相比，草案三审稿进一步完善个人信息处理规则，对包括外界关注的App过度收集个人信息、大数据杀熟、非法买卖、泄露个人信息作出有针对性规范，对不满十四周岁未成年人的个人信息作出特别保护等。

据了解，草案三审稿充分赋予个人自主选择是否接受自动化决策的权利，明确规定：个人信息处理者通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销，应当同时提供不针对其个人特征的选项，或者向个人提供拒绝的方式。这意味着，法律赋予了网络用户“同意”“不同意”的选择权。

任何事物都有两面性，算法推荐和大数据分析帮助用户降低信息成本和用户选择的同时，也带来了一些列新的问题，如定价共谋，价格歧视，超级平台的垄断以及个人信息的泄露等问题。而这些问题如果不得到重视，将会使用户和公众的利益受到损害。

在信息泛滥的时代，用户仍需要不断保持独立思考的能力。

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