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12月17日，“大数据杀熟”又被顶上微博热搜，这一次的主角是美团。打车软件对相同客户采取不同定价，订酒店会员比普通用户花钱更多……近年来，“大数据杀熟”频上热搜。专家指出，《关于平台经济领域的反垄断指南(征求意见稿)》(以下简称《反垄断指南》)细化《反垄断法》规制互联网违法行为条款，促进大平台更好地承担社会责任。要根治“大数据杀熟”乱象，除了完善法律法规、加强执法，督促企业诚信自律必不可少。
“大数据杀熟”频上热搜
12月17日，一篇名为《我被美团会员割了韭菜》的文章在社交媒体上刷屏，该文作者基于自己点外卖的经历发现，在美团上的同一家店铺，用同一个配送地址，在同样的时间点单，会员比非会员的配送费更高。文章中称，本以为开通外卖会员会省钱，但附近几乎所有外卖商户的配送费都比非会员高1元至5元。
一时间，“美团被爆杀熟外卖会员”迅速登上当日微博热搜榜。网友们在微博、知乎、黑猫投诉、朋友圈等“控诉”美团对老会员的差别对待：配送费更高、同一家店吃两三回就涨价、开通了会员反而满减金额减少，甚至续个会员费都感受到了美团的“喜新厌旧”。而且，不仅是美团有这种情况，饿了么同样存在上述问题。
之后，美团外卖方面发声明回应称，配送费差异与会员身份无关，由于软件存在定位缓存，错误地使用了用户上一次的历史定位，与用户实际位置产生了偏差，导致了配送费预估不准。在实际下单时，会按照真实配送地址计算，不受影响。
记者了解到，消费者对“大数据杀熟”的投诉不只是在外卖平台。今年“双11”期间，北京消费者韩女士发现，她通过某App预订一家酒店，“同一时间，不同手机”预订，价格相差约1000元。
9月15日，央视点名在线旅游平台的“大数据杀熟”现象，提到在线旅游平台针对不同消费特征的旅游者对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格。当日，在微博上发起的一个投票显示，有1.5万人认为自己遇到价格明显差异的情况，占所有投票人员的近八成。
2019年3月，北京市消费者协会发布的“大数据杀熟”问题调查结果显示，88.32%的被调查者认为“大数据杀熟”现象普遍或很普遍，56.92%的被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历。同时，被调查者认为网购平台、在线旅游和网约车等消费“大数据杀熟”问题最多，在线旅游高居榜首。
2018年12月20日，“大数据杀熟”当选为2018年度社会生活类十大流行语。
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除此之外，机票、电影等多个平台也出现了类似的“杀熟”现象。
“大数据杀熟”亟须规范
现在大数据算法越来越高级，信息定制化可以满足人们多元化、个性化的需求。大数据与人工智能领域专家刘鹏表示，互联网平台可以通过采集社交数据和行为数据为网民进行精准画像，从而降低用户获取信息成本，提高服务用户质量，为生活增添便利。
在北京交通大学信息安全系主任王伟看来，“大数据杀熟”在技术上没有什么难度。他指出，平台掌握了个人信息、行为习惯等数据后，判断其偏好、用户黏合度、价格敏感度等，利用大数据技术实现“千人千面”，使不同用户看到的不同的价格或搜索结果从而“杀熟”。
中国传媒大学大数据研究中心教授沈浩也有相同观点。他进一步指出，互联网平台通过用户数据量以及数据更新频次，可轻易判断出是“生客”还是“熟客”。结果是平台大赚，商家、消费者利益受损，还容易导致垄断。
沈浩介绍，一般来说平台的“杀熟”套路有两个：一个是针对价格不敏感的用户提高价格，另一个是培养老用户养成了消费习惯，对老用户减少优惠，也就是“对新用户比对老用户更好”。这里的“新用户”不仅仅是指新注册的用户，更多的是指停止使用一段时间后又回归的用户。
从欧美国家的立法实践看，“大数据杀熟”等行为一旦被认定为价格歧视等不公平行为，会被严令禁止。
1914年，美国颁布《克莱顿法》明确了价格歧视、独家交易、会严重削弱竞争的并购活动等不允许的做法。亚马逊曾在2000年时被曝出差别定价，用户删除cookie数据前后所显示的价格不同。亚马逊CEO贝索斯在事后道歉称，这一切只是“实验”。
2018年5月，欧盟《一般数据保护条例》正式生效，互联网组织自由收集、分析和管理用户信息的权限会被严格限定和监管。2020年12月15日，欧盟公布《数字市场法》草案。北京大学法治与发展研究院高级研究员洪延青表示，该草案“解释性备忘录”部分指出，少数大型平台越来越多地充当企业用户和终端用户之间的门户或“守门人”。这些“守门人”对数字市场的准入有实质性的控制，导致许多企业用户对这些“守门人”有较大依赖性，在某些情况下导致对企业用户的不公平行为。该草案第55条对“守门人”使用数据提出明确要求：为确保企业用户能够获取相关数据，“守门人”应根据企业用户的要求，允许其不受阻碍地免费获取数据，还应允许企业用户签约的第三方访问这些数据。“守门人”还应通过适当技术措施，为实时获取这些数据提供便利。
目前，我国规范“大数据杀熟”行为的有《电子商务法》《消费者权益保护法》等法律，但实际上，消费者遇到“大数据杀熟”常常面临举证难题。 共2页 [1] [2] 下一页 搜索更多: 杀熟 |
