算法推薦與大數(shù)據(jù)殺熟中的消費(fèi)者

羅克研

84年前的《摩登時(shí)代》里，工人在機(jī)器轟鳴的流水線上工作，重復(fù)又繁重的操作，壓得人喘不過(guò)氣?，F(xiàn)如今，大多制定各行業(yè)流水線的，是一種叫做算法的東西。

算法時(shí)代，學(xué)術(shù)界有一個(gè)“5秒鐘原則”的說(shuō)法：如果一個(gè)場(chǎng)景的決策時(shí)間在5秒內(nèi)，這份工作機(jī)器人完全能由算法和機(jī)器替代。

細(xì)心的消費(fèi)者經(jīng)常會(huì)注意到，當(dāng)在某家電商或者購(gòu)物平臺(tái)上瀏覽了一些商品，之后當(dāng)你開(kāi)始瀏覽一些其他社交軟件時(shí)發(fā)現(xiàn)，里面的廣告跟你之前在購(gòu)物平臺(tái)里瀏覽的商品幾乎一樣。

當(dāng)瀏覽的東西一下被算法抓住，你會(huì)覺(jué)得某種“隱私”一下子變得透明，同時(shí)也會(huì)感到，這些正逐漸變得習(xí)以為常。

在專業(yè)領(lǐng)域有個(gè)說(shuō)法叫“算法拷問(wèn)”，把算法比作人，設(shè)計(jì)者制定的規(guī)則、條件、假設(shè)，也可能變成拷問(wèn)的刑具，讓算法只會(huì)吐露他們想要的結(jié)果。

在阿里爾.扎拉奇和莫里斯.斯圖克所著的《算法的陷阱》中，提到了互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)環(huán)境下的隱私風(fēng)險(xiǎn)的問(wèn)題。

在許多情況下，人們對(duì)于私人信息的流失是沒(méi)有意識(shí)的。有的時(shí)候，用戶在手機(jī)或其他移動(dòng)設(shè)備上安裝APP時(shí)，可能大部分時(shí)間都不會(huì)去仔細(xì)閱讀偶爾彈出的窗口中關(guān)于隱私條款的內(nèi)容，而是習(xí)慣性的選擇按“同意”直接安裝APP。殊不知，這一動(dòng)作，其實(shí)就是把獲取你隱私的權(quán)利拱手交給了APP的開(kāi)發(fā)者。這些APP會(huì)在你不知不覺(jué)的時(shí)候，掌握你的個(gè)人信息，甚至你手機(jī)里通訊錄等關(guān)于你所熟悉的聯(lián)系人的資料，從而使得這些APP的數(shù)據(jù)量進(jìn)一步擴(kuò)充。

不可否認(rèn)，算法推薦在追求商業(yè)利益之外，本質(zhì)上是為用戶服務(wù)的，很多人的感受是，在一些APP頻繁輸入興趣關(guān)鍵詞，算法就能夠逐漸了解甚至摸透自己的興趣和喜好，進(jìn)而持續(xù)推薦自己感興趣的內(nèi)容。

另一方面，在這樣的“信息繭房”中，全部都是感興趣的內(nèi)容，很容易致癮，讓人停不下來(lái)。特別是在一些視頻娛樂(lè)平臺(tái)上，算法推薦在似乎一味地迎合用戶的口味的過(guò)程中，不可避免地造成了趣味圈層化、品味低俗化和選擇被動(dòng)化的弊病。長(zhǎng)此以往，可能會(huì)使用戶盲目自信甚至走向極端。

如果說(shuō)用“不登錄”、“不點(diǎn)贊”、“不評(píng)論”來(lái)對(duì)抗劣質(zhì)的算法推薦還算是一種方法的話，面對(duì)這幾年的大數(shù)據(jù)殺熟，似乎已不是單純的靠抵抗就能夠解決得了。

從旅游酒店的訂票、到打車軟件上的路費(fèi)、再到外賣飯菜的價(jià)格。近年來(lái)，一些商家通過(guò)收集、分析個(gè)人信息并進(jìn)行“大數(shù)據(jù)殺熟”，受到社會(huì)各界詬病，這種行為也令消費(fèi)者感到憤怒。

消費(fèi)者的投訴并不能解決問(wèn)題，平臺(tái)方面更多的是當(dāng)成單起投訴給予一定賠償。但之后，平臺(tái)客服會(huì)以“軟件”或“系統(tǒng)”問(wèn)題無(wú)法人工解決為借口進(jìn)行搪塞，會(huì)員或熟客繼續(xù)消費(fèi)時(shí)仍難逃被殺熟的套路。

北京市消協(xié)此前的一項(xiàng)調(diào)查顯示，約56.92%的受訪者表示，曾有過(guò)被大數(shù)據(jù)“殺熟”的經(jīng)歷。在對(duì)14個(gè)App或網(wǎng)站進(jìn)行的57組模擬消費(fèi)體驗(yàn)樣本中，有23組樣本新老賬戶的價(jià)格不完全一致，占比40.35%。

相較于以往顯而易見(jiàn)的差異化定價(jià)，如今消費(fèi)者在下單時(shí)，會(huì)收到復(fù)雜算法臨時(shí)生成的各類優(yōu)惠券、價(jià)格組合，實(shí)際上，不同賬號(hào)的價(jià)格差異其實(shí)比以前更大。越來(lái)越多的消費(fèi)者在基于算法個(gè)性化推送下的被一些平臺(tái)精確殺熟。

對(duì)消費(fèi)者利好的是，“大數(shù)據(jù)殺熟”已經(jīng)擬立法。個(gè)人信息保護(hù)法草案（以下簡(jiǎn)稱草案）在8月17日提請(qǐng)全國(guó)人大常委會(huì)會(huì)議第三次審議。

與此前的草案二審稿相比，草案三審稿進(jìn)一步完善個(gè)人信息處理規(guī)則，對(duì)包括外界關(guān)注的App過(guò)度收集個(gè)人信息、大數(shù)據(jù)殺熟、非法買賣、泄露個(gè)人信息作出有針對(duì)性規(guī)范，對(duì)不滿十四周歲未成年人的個(gè)人信息作出特別保護(hù)等。

據(jù)了解，草案三審稿充分賦予個(gè)人自主選擇是否接受自動(dòng)化決策的權(quán)利，明確規(guī)定：個(gè)人信息處理者通過(guò)自動(dòng)化決策方式向個(gè)人進(jìn)行信息推送、商業(yè)營(yíng)銷，應(yīng)當(dāng)同時(shí)提供不針對(duì)其個(gè)人特征的選項(xiàng)，或者向個(gè)人提供拒絕的方式。這意味著，法律賦予了網(wǎng)絡(luò)用戶“同意”“不同意”的選擇權(quán)。

任何事物都有兩面性，算法推薦和大數(shù)據(jù)分析幫助用戶降低信息成本和用戶選擇的同時(shí)，也帶來(lái)了一些列新的問(wèn)題，如定價(jià)共謀，價(jià)格歧視，超級(jí)平臺(tái)的壟斷以及個(gè)人信息的泄露等問(wèn)題。而這些問(wèn)題如果不得到重視，將會(huì)使用戶和公眾的利益受到損害。

在信息泛濫的時(shí)代，用戶仍需要不斷保持獨(dú)立思考的能力。