“我和同事住在同一个小区，如果不考虑拼车，各自打车回家的话，他总能叫到比我便宜的车。”4月28日，接受采访的“码农”小李对《法人》记者说。

　　小李家住北京北五环外回龙观社区，工作在海淀区西北五环外后厂村。最近，他发觉被某打车平台“杀熟”了。让小李疑惑的是，他在该打车平台上的会员等级高于他的同事，但平台给他的同事派发的优惠券金额更大。

　　2月7日，《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》(以下简称“指南”)将大数据杀熟写入了“差别对待”这一条里。该指南要求，平台不得基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或其他交易条件。

　　然而，一些平台认为，现行规定对大数据杀熟的表述还不够具体。某出行平台一名负责人对记者表示，对非活跃用户发放抵扣金额更高的优惠券，给予更大的优惠激励，是一种再正常不过的运营手段。但在活跃用户看来，他们就是“被杀熟”了。

　　“究竟如何定义杀熟的边界，我们希望看到更多的细则。”上述人士说。

　　用户如何被困在算法里

　　小马是某商业银行一项目负责人，平日里经常与算法工程师打交道，对算法有一定了解。他告诉记者，大数据杀熟是平台追逐利益最大化的一件利器，虽然近年来才受到重视，其实已经存在了很久。从2014年起，各网络零售巨头都在打“千人千面”的概念，也就是针对每个用户定制个性化的推荐页。

　　“算法在掌握人们行为习惯的同时，自然被赋予了杀熟的能力。”小马称，“杀熟”的前提是“熟”，“千人千面”意味着算法在尽一切可能捕捉用户的行为记录。算法设定价格的原则有两个：单笔订单利润最大和转化率最高。根据这个逻辑，非活跃用户比活跃用户接到更大金额优惠券的情况，就很好理解了。这是平台将非活跃用户转为较活跃用户的一个手段。

　　据记者了解，在算法世界里，以不同标签将消费者“演绎”为各种抽象虚拟形象，为了不“惹毛”消费者，又尽可能地攫取高利润，“价格敏感度”标签尤为关键。当算法确定该消费者对价格不敏感时，就会为其制定较高价格。关于算法的“小九九”是：多收点钱没什么，最终还是会买的。一旦遇上价格敏感型消费者，算法会很“识相”地降价。

　　其实，“价格敏感度”判断远没有人们想象得那么复杂。小马告诉记者，平台会跟踪用户的行为记录，如果用户曾对某品类商品反复比对，大概率会是货比三家的价格敏感型用户。如果用户比价过程很简短或几乎不比价，算法就认定其为价格不敏感用户。

　　小马介绍，用户购买过程中不经意间的出手阔绰、雷厉风行，都被算法“看”在眼里，“记”在心上，随时准备“宰一刀”。另外，用户的浏览习惯也会成为算法“杀熟”的依据。比如，年轻男性浏览球鞋、运动器具更多些，浏览服装和饰品会更少些，其对运动品牌价格就会更加熟悉，但对服装和饰品价格一般没什么概念。当用户浏览平时不常看的品类时，优先被推荐的是价格更高商品。浏览经常关注的品类时，算法会把性价比当作推荐的首要指标。

　　美国布兰戴斯大学经济系助理教授Benjamin Shiller曾做过一项基于视频网站Netflix(一家会员订阅制的流媒体播放平台)的调查，发现Netflix基于传统人口统计资料的方式只能增加3%的利润，但基于机器学习技术，通过对用户行为记录的研究来估算用户对价格的最高承受度，能提高14.55%的利润。

　　在强大商业利益驱动下，算法像猎豹一样紧盯所有人，人们的一切行为记录，都在为算法的下一步行动提供依据。即便算法不小心“惹毛”了用户，平台会以各种手段安抚(赔礼道歉、送代金券等)，这一切都被算法看在眼里，它会在下一个更有利的时机再次出手，直至用户失去耐心。

　　“被杀熟”察觉易，取证难

　　对于互联网公司而言，算法是最核心的商业秘密，也是公司最高级别保护对象，大数据杀熟的隐蔽性由此而来。

　　“取证太难了。商家总有各种理由，来说明他们的行为是一种运营策略。他们会说，这些价格的产生机制很复杂，不是我们眼前的那些变量能决定的……”一位法律工作者告诉记者。学法律的他，都觉得维权难，可见一般用户在算法面前是多么无力。

　　首先，很难判定平台在定价过程中是否存在主观恶意。北京邮电大学经济与竞争力研究中心主任曾剑秋对记者表示，大数据是技术潮流，商家以技术手段获利，“杀熟”一词的背后，存在明显的主观恶意。“比如，专门挑老实人欺负，专门对有刚需的用户出高价。但在网络交易中，要想证明这些主观恶意，很难取证。”曾剑秋说。

　　其次，平台会以运营策略作挡箭牌。中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍告诉记者，大数据“杀熟”取证难的原因，最关键一点不在于算法的隐蔽性，而在于平台的营销策略，即同路不同价，或同品不同价。

　　“如果我们留心就会发现，原价都是相同的，但平台给不同用户的优惠券金额不同，实质上是对不同用户的优惠力度不同。”朱巍认为，这说明商家已经让利了，只是给的优惠不同，在司法上不构成价格歧视。按照现有证据去打官司，肯定打不赢。如果监管部门对商家让利幅度不同进行执法的话，会影响商家让利总额，一旦整体优惠幅度下降，吃亏的还是消费者。”

　　值得注意的是，2020年10月，文化和旅游部制定的《在线旅游经营服务管理暂行规定》(以下简称“暂行规定”)，在明确禁止大数据杀熟之后，精明的商家开始在APP上对用户公布服务或商品原价。而原价基本都藏在十几页甚至几十页之后的末尾部分，用户很少能耐心浏览到那一页，但商家借此规避了法律责任。

　　将算法摆在阳光下运行

　　短期内，抑制大数据杀熟的可行办法是什么呢?朱巍对此认为，应使市场充分竞争。如果算法对不同用户定价不同，用户至少也要有“用脚投票”、在不同平台之间货比三家的权利。当用户被一家平台的算法“杀”得快要“熟透了”之后，至少还可以选择其他平台;或者，干脆在多家平台间游走，选择最优价格。

　　有业内人士认为，相比上述指南和只针对旅游产业的暂行规定，最切实有效的行动是要求平台公开算法运行机制，解释其价格形成的来龙去脉，而不再以商业秘密为由，躲在暗处，对消费者“放箭”。

　　“算法不是神秘的黑箱，所有价格生成都是一个个参数计算之后的结果，应当建立起一套机制，平台必须向对价格有异议的用户说明，该用户被收取的价格是怎么形成的，依据是什么?”朱巍对记者表示，只有将算法摆在“阳光”下运行，“杀熟”现象才有可能被逆转。

　　另外，对大数据“杀熟”行为的判定细则和定义边界，也是业内人士的关注焦点。采访中，上述某出行平台负责人所称的“为非活跃用户提供更大力度优惠券”的做法，在指南中似乎有迹可循。指南规定，对新用户进行促销优惠的行为不算“杀熟”，这意味着可以用大于老用户的优惠力度来拉新客。然而，非活跃用户不是新客，而是早就成为平台会员、但活跃度不高的用户，这类用户是否可与新客受到同等待遇?

　　此外，什么样的客户能被称为“新客”?是一个月内还是三个月内?这些都亟待一套更详细更完整的具体规定，使执法部门有法可依。

　　(责编 王茜 美编 刘晓莹)