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                          【智庫思享】張欣:以強有力監管引導數據向善

                          來源:法治日報 | 作者:張欣 | 時間:2021-07-08 | 責編:申罡

                          文 | 張欣 對外經濟貿易大學法學院副教授、數字經濟與法律創新研究中心執行主任


                          飽受用戶詬病的大數據殺熟等價格違法現象,正在引發監管部門的密切關注和重拳出擊。7月2日,國家市場監管總局就《價格違法行為行政處罰規定(修訂征求意見稿)》公開征求意見。此意見稿指出,電商平臺經營者如利用大數據分析、算法等技術手段“殺熟”,可給予警告、并處上一年度銷售總額1‰以上5‰以下的罰款,有違法所得的,沒收違法所得;情節嚴重的,責令停業整頓,或者吊銷營業執照。此外,近期公布的《深圳經濟特區數據條例》也對大數據殺熟現象予以重罰。


                          所謂大數據殺熟,是指平臺企業通過收集、追蹤用戶數據,在利用數據挖掘技術對用戶進行分類和預測的基礎上,對具有特定屬性的用戶進行歧視性定價,從而獲得差額利潤的行為。有調查顯示,目前容易被大數據瞄準的“殺熟”對象分別是老用戶、活躍用戶、會員用戶和使用較高價位移動設備的用戶。除此以外,依據用戶地理位置、生活場景甚至瀏覽行為進行的隱秘“殺熟”的行為亦不鮮見。


                          大數據殺熟的產生原因可能來自多個方面。首先,從技術視角看,作為大數據殺熟底層技術的用戶畫像技術早已實現了從設備到用戶、從靜態到動態、從評估到預測的三維躍遷。例如,有研究文章稱,微軟僅通過分析用戶搜索引擎的交互行為,就可以預測使用者患有阿爾茨海默癥的幾率。這種技術進步可以為平臺賦能,使其能夠為用戶提供更為精準化、個性化的商品和服務。但在用戶畫像技術不斷升級換代之時,據此實行歧視性定價也變得廉價易行。


                          其次,從資本視角看,企業通過差別定價實現利益最大化的行為早已有之。早在1920年,英國經濟學家庇古就在《福利經濟學》一書中對企業實行的價格歧視策略進行了類型化歸納??梢哉f,通過信息優勢賺取更多的消費者剩余是資本的內驅動力之一。而算法與資本的深度耦合,將企業的信息優勢不斷放大,加之其逐利的特性,對特定用戶實行歧視性定價,從而獲得最大化差額利潤的現象也就不難理解。此前就有研究表明,某在線視頻平臺如果采用傳統人口統計資料的個性化定價方法,只可以增加0.3%的利潤;但如果根據用戶瀏覽歷史,結合機器學習技術預測用戶支付最高意愿后定價,可以為平臺增加14. 55%的利潤。


                          最后,從私權救濟的視角看,在算法技術加持、平臺逐利傾向驅使下,消費者常常無計可施、無力招架,很難通過個體化的方式實行有效反制。例如,近期有用戶在就某外賣平臺實行配送費差異化定價提起侵權訴訟時,就遭遇了舉證困境。在這起訴訟中,法院認為,根據平臺提供的后臺日志,配送費是動態調整的,由于兩位用戶的下單時間存在差異,故無法認定平臺存在外賣配送服務歧視性定價的行為。


                          有鑒于此,面對大數據技術日趨復雜、資本對平臺運營強力驅動、消費者屢遭歧視無力反抗的局面,在私權救濟路徑之外提供強有力的公力救濟機制勢在必行。此次《價格違法行為行政處罰規定》就是彌補監管空白、強化公力救濟、推動“數據向善”的有力舉措。


                          但與此同時,還需注意行政處罰作為事后監管方式,僅能在特定時點提供救濟和威懾,難免存在應對遲滯的局限。而大數據殺熟是動態性、全周期的數據分析和應用行為,因此還應遵循數據利用和運作邏輯,積極挖掘公法視角以外的多元治理路徑。一方面應當明晰大數據殺熟的認定和研判標準,審慎區分利用算法技術侵犯消費者知情權、選擇權的價格欺詐和價格歧視行為與企業基于成本或者正當營銷定價策略享有的自主定價行為,確保強力監管的同時不會扼殺行業發展。同時適度更新舉證責任和歸責原則,充實和完善私權救濟路徑。另一方面,還應當鼓勵督促平臺加強誠信自律,積極踐行與“數字守門人”相配套的社會責任和治理義務,從技術向善和完善治理兩個層面限制數據濫用行為,營造公平良好的市場環境。


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