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                大數據“殺熟”的法律問題研究

                2020-10-28 19:54 來源:www.feuuyq.cn 發布:現代商業 閱讀:

                楊穗豪  北京物資學院法學院

                摘要:大數據時代的到來促進了電子商務的發展,商家可以通過大數據,挖掘有價值的信息,獲得更大的利潤,但是隨之產生的是一些濫用大數據的現象。大數據“殺熟就是最為突出的一類現象。大數據“殺熟”是指經營主體通過將自身收集或者從第三方提供的消費者數據進行分析,將用戶進行分類,對于其中消費次數較高,價格敏感程度低的用戶,對同一商品進行差別化定價,實現其利益最大化。本文通過分析當前法律規制存在的困境,并提出相應的建議。

                關鍵詞:大數據;電子商務法;法律規制

                一、問題的提出

                隨著互聯網時代的到來,可獲取的信息越來越多,平臺上的價格也變得公開、透明,商家均明碼標價,但是一些商家利用大數據的相關技術,將這些價格信息均是通過大數據分析后,精準推送給消費者,對于每位不同的消費者有著不一樣的價格,需求越高的“老客戶”的價格越高。我們將此類現象為大數據“殺熟”。大數據“殺熟”雖然看起來沒有虛假宣傳,以此充好那樣惡劣,但是從深層次上看,其侵犯了消費者的知情權、選擇權、公平交易權和個人信息的隱私保護,并不是簡單的投其所好。對于該行為法律上是如何規制的,是否存在一些問題,本文將一一探討,并提出相應的建議。

                二、大數據“殺熟”的現狀梳理

                (一)大數據“殺熟”的定義

                關于大數據“殺熟”不同的學者有著不同的看法,丁庭威[1]認為所謂大數據“殺熟”,是指經營者所提供的相同商品或服務,老用戶看到的價格反而比新用戶要高出許多的現象。張云云指出,大數據“殺熟”是利用互聯網進行商業活動的經營者通過大數據統計、檢索和分析技術對不同用戶的價格敏感程度以及消費能力進行分析,最后實現對消費者精準畫像,實現千人千面的定價形式的行為。[2]劉超凡則將大數據“殺熟”定義為互聯網平臺的經營主體通過一系列大數據技術,收集挖掘大量的消費者個人消費數據,對于不同主體的消費習慣、消費能力等進行分析,從而構建出不用的用戶畫像,并將通過不同的畫像將用戶區分成不同的等級,對于不同等級的客戶采用不同的價格,進而導致老用戶的價格反而比新用戶高的現象發生。[3]

                通過多方觀點的綜合,我們發現均有以下特征。大數據“殺熟”首先要收集、挖掘并處理大數據。其次,通過消費習慣、消費能力等了解到不同客戶的價格敏感程度,將客戶進行區分。最后,對針對價格不敏感的客戶實施不同程度的加價實現利益最大化。

                通過以上的特征,大數據“殺熟”應定義為經營主體通過將自身收集或者從第三方提供的消費者數據進行分析,將用戶進行分類,對于其中消費次數較高,價格敏感程度低的用戶,對同一商品進行差別化定價,實現其利益最大化。

                (二)《電子商務法》出臺前大數據“殺熟”的發展歷程

                大數據“殺熟”的開始并沒有明確的時間點,當消費者發現這一現象時,大數據“殺熟”已經被商家,成熟的應用在了平臺之上。

                大數據殺熟的現象最早發生于加拿大,在20171124日,加拿大的新聞媒體CBC NEWS發布了一份調查報告,報告中顯示,調查人員通過普通的瀏覽器與匿名瀏覽器對同一酒店搜索出的價格是不同的,在普通的瀏覽器中顯示為734加元,匿名瀏覽器顯示的價格為712加元。與此同時,調查者在手機上用瀏覽器搜索出的價格也為712加元。如果瀏覽器發現,你曾經登錄過美國的購物網站,你購買的商品均會比別的國籍貴。也就是說,瀏覽器、搜索設備、國籍的不同都會影響商品的價格。[4] 報道一出引起了國外廣大消費者的關注,同時國內的消費者也逐漸的注意到了這一情況,2018 年的 3 月開始,國內陸續有許多網友稱其也有過被“大數據殺熟”的相關經歷。網友廖師傅廖師傅經常通過某一旅行網站預訂酒店,一般在該網站上預訂的價格為380400元左右,在一次偶然的機會中,其發現,對于同一酒店同一房型,不經常使用該網站的朋友居然可以用300元的價格進行預訂。同樣的情況發生在滴滴熟客張女士身上,通過對比試驗她發現,自己打車的錢確實比不怎么打車的丈夫多出很多。[5]此后,經過多家媒體的報道與消費者投訴,北京市消協在2019年,啟動了關于大數據殺熟的問題調查,其中發現了在旅游、住宿行業存在著較多“殺熟”的行為引發了輿論的關注。[6]

                三、大數據“殺熟”法律規制

                (一)《價格法》

                《價格法》第十四條第五款中規定,在提供相同的商品服務時,經營者不得對具有同等交易條件的其他經營者進行價格歧視。雖然在大數據“殺熟”的行為中,同樣也是在提供相同的商品時,對同等交易條件的平等主體之間,實施價格歧視,但是《價格法》規定的客體為其他經營者,而大數據“殺熟”的行為中的客體為消費者。因此,盡管在其他條件一致的情況下,由于法律規定的客體不同,大數據“殺熟”的行為仍然沒有在該法條規定的范圍之內。也即可認為《價格法》不能夠制約該行為。

                (二)《消費者權益保護法》

                   《消費者權益保護法》(以下簡稱《消法》)第二十條第三款規定經營者向消費者提供的商品或者服務應當明碼標價。在平臺中,經營者對于相關商品的質量、價格等信息均是真實的,消費者在付款時的價格也與平臺上所標注的價格一樣,做到了明碼標價。但是對于明碼標價的理解,是否僅限于在商品上標明價格,商家對于不同的顧客采取不同的價格是否違法了明碼標價。本文認為,對于“老客戶”與新客戶所作出的標價不同,實際上是違反了《消法》第二十條第三款。在網絡購物沒有出現前,人們都是在現場進行選購,商家在《消法》的規定下,對商品進行明碼標價,對于消費者來說,在同等的條件購買該商品應當為商家在商品上標明的價格,每位消費者均享有平等的權益。這樣的情況可以類推至網絡購物,在如今的大數據“殺熟”中正是對不同的消費者,采取了不同的定價,損害消費者均享有平等的權益,實際上也沒有履行法律中規定“明碼標價”的義務。同時雖然《消費者權益保護法》中規定,消費者對購買的商品如不滿意的可以7天無理由退貨,但是平臺上所銷售的商品時常是無形商品,如打車、購買電影票、旅行服務等,具有時效性,當消費者使用之后,即使發現已經被殺熟,由于商品的不可退換性,七天無理由退貨的權利也就無法行使。[2]對于打車、購買電影票這類消費者經常需要使用的服務即使知道自己被大數據“殺熟”,也不可能為了優惠從而更換一個新號碼或手機,只能任由其系統將其判定為“老客戶”不斷的提升其使用價格。

                (三)《網絡安全法》

                  《網絡安全法》第二十二條規定,若運營者提供的網絡產品與服務具有收集用戶個人信息功能的,應當向用戶明示并取得其同意。在大數據“殺熟”的過程中,商戶也運用到了個人信息,但是大數據“殺熟”所用的個人信息與《網絡安全法》指的個人信息是否相同?通過《網絡安全法》中第四十二條可以得出二者所指代的個人信息并不相同,《網絡安全法》第四十二條規定,運營者載未經用戶同意的前提下,不得篡改、毀損、泄露用戶的個人信息,但如果該信息經過處理后無法識別個人且不可復原除外。[7]基于同一部法律《網絡安全法》第四十二條的與第二十二條對于個人信息的界定應當是一致的,第二十二條關于個人信息內容,可以在第四十二條中體現,在第四十二條中法條規定了經過處理無法識別特定個人且不能復原的不屬于這里的個人信息,由此可以推論出,《網絡安全法》所認為的個人信息指的是帶有姓名、省份證、出身年月等這類具有身份識別特征的信息。然而,商戶在區別定價的時候,根本不需要這類具有身份識別特征的信息,他們只需要知道消費者所使用的賬號與這個賬號的消費習慣、消費能力即可進行區別定價。若是那些根據手機型號的不同進行區別定價的商家就更加不涉及消費者的個人信息了。所以,“殺熟”過程中所使用的信息不在《網絡安全法》第二十二條的監管范圍之內,所以對于這類數據的使用商家也不需要經過消費者的同意,也可以將信息提供給第三方,進而會使更多的消費者被“殺熟”。

                (四)《電子商務法》

                   “大數據”殺熟中,商家利用自身的在信息上的優勢地位,對廣大消費者進行“殺熟”,嚴重影侵犯了消費者的合法權益。然而,上述的《價格法》、《消法》、《網絡安全法》由于法律出臺較早、法律規制范圍未確定等原因,使得大數據“殺熟”的行為得不到規制,使得大數據“殺熟”現象屢禁不止,不斷侵害者消費的權益。[8]因此在考慮到了當前互聯網交易中出現的大數據“殺熟”現象,我國在2019年頒布的《電子商務法》第十八條針對該現象進行了規制。第十八條規定在電子商務經營者基于消費者的消費習慣、興趣愛好等特征的分析下,針對消費者定向提供搜索結果的,應同時提供可以不針對個人特征的選項。基于上述的法條可以了解到,《電子商務法》是允許電商收集消費者的特征并向其定向推送商品的行為,其中的可提供不針對個人特征的選項,一定程度上可以減少消費者被大數據“殺熟”的風險,消費者選擇了不針對個人特征的選項后與第一次進行消費的消費者的價格是完全一致的,商家在此種每個人完全一致的消費頁面上,實施差別定價被發現的可能性更大,更加難以實施“殺熟”行為。

                四、改善大數據“殺熟”的對策與建議

                隨著大數據時代的到來,不僅給人們帶來了便利,同時也帶來了新的問題。商家利用大數據技術精準定位描摹消費者,為其“量身定制”商品或服務,原本是件好事。但如果商家只顧謀取私利,而不惜損害消費者的合法利益,就應該依法受到應有的規制。為此,本文提出了以下的建議。

                (一)擴大價格歧視的對象

                對于《價格法》第十四條第五款當中的規定,其規制的主體只限制在不同經營主體之間。由于《價格法》立法的期限較早,對于大數據“殺熟”現象的出現,難免會脫離其規制的范圍,《價格法》的立法目的在于。通過規范價格行為,發揮其合理配置資源的作用,進而達到保護消費者與經營者的合法權益,促進市場經濟發展的目的。對于當前大數據“殺熟”的現象,消費者只因為其較多的購買類似的產品,進而要支付更高的價格,這顯然是不符合商業道德的,無疑是經營者對于消費者的一種侵害行為,不符合《價格法》的立法目的,因此建議在《價格法》第十四條第五款將價格歧視的對象擴充為經營者與消費者,即在同等交易條件下不能對其他經營者與消費者實行價格歧視,這樣既沒有改變原有的內容,同時也使得大數據“殺熟”的行為得以規制。符合《價格法》的立法目的。

                (二)明確《消費者權益保護法》中“明碼標價”的適用情形

                通過上文的分析,可以了解到,大數據“殺熟”的行為違反了《消法》第二十條第三款中經營者需要“明碼標價”的義務,對此應當出臺相關的司法解釋明確“明碼標價”的適用情形,將商家對老客戶與新客戶作出不同的標價的“殺熟”行為列為“明碼標價”的適用情形。一旦通過司法解釋將該種情形確認下來,對于一些由于商品具有不可退換性,七天無理由退貨的權利無法行使的情形的問題就可以得以解決。基于司法解釋的前提下,對于商家利用大數據“殺熟”的方式售出了不可退換性的商品,其行為即可認定為違反《消法》第二十條第三款,進而消費者可以向經營者要求其賠償。

                (三)擴大《網絡安全法》中對于個人信息的理解

                對于《網絡安全法》中第四十二條談到網絡運營者不得泄露、篡改、毀損其收集的個人信息;未經被收集者同意,不得向他人提供個人信息。但是,經過處理無法識別特定個人且不能復原的除外。其中的個人信息界定過于狹隘,應當對于一些只處理了姓名,省份證等的相關信息也禁止收集。在信息大量共享的今天,只要知道生日、郵政、性別或3個與個人相關的少量基本信息,就可以在短時間內通過大數據識別到個人,所以對于信息處理情況較弱的,去識別化較差的信息,并且未經用戶同意的情況下,利用該信息進行大數據“殺熟”行為的,網絡監管部門應當認定該信息仍然屬于《網絡安全法》中的個人信息,其行為違法《網絡安全法》第二十二條與第四十二條規定。

                (四)完善《電子商務法》的相關規定

                通過2019年北京市消協關于調查中提及到,當下大數據“殺熟”的概念具有主觀性和模糊性,形式具有多樣性和隱蔽性,消費者越來越難發現大數據“殺熟”問題。《電子商務法》出臺后,許多商戶雖然向消費者提供與是否推送個人特征相符的選項,但是這一選項往往通過將選項放置在多級設置選項下或通過是不顯眼的小字體讓消費者難以發現,所以《電子商務法》在要求商戶推送個人特征相符的選項的同時,應當出臺相關的司法解釋,對于其如何提供其個人特征相符的選項的方式也應當給予相關的說明,要求其明確的告知消費者可以選擇此選項。

                《電子商務法》第十八條雖然使得需要電子商務經營者提供不針對個人特征的選項,但是同時也允許經營者收集消費者的特征并向其定向推送商品的行為,這樣一來即為經營者提供了數據基礎,會一定程度上加大“殺熟”的風險,因此在該問題上,應當強調經營者不得違反與個人信息保護有關的法律與行政法規的規定,加大侵犯個人信息的處罰力度,從源頭處遏制大數據“殺熟”行為。

                參考文獻:

                [1]丁庭威.論大數據“殺熟”行為的法律規制[J].河南財政稅務高等專科學校學報,2018(6):49-52.

                [2]張云云.大數據“殺熟”行為的法律規制研究[J].智庫時代,2018(49):106-109.

                [3]劉超凡.大數據“殺熟”現象下公民隱私權保護研究[J].新聞研究導刊,2018(23): 6,77.

                [4]How companies use personal data to charge different people different prices for the same product[EB/OL].(2020-2-28). https://www.cbc.ca/news/business/marketplace-online-prices-profiles-1.4414240

                [5]三問互聯網價格歧視:現狀如何?有何問題?未來何在?[EB/OL].(2020-2-28). http://www.woshipm.com/operate/1009346.html.

                [6]北京陽光消費大數據研究院開展大數據“殺熟”問題調查[EB/OL].(2020-2-28)http://sun-c.cn/case/117.html.

                [7]胥雅楠,王倩倩,董潤,等.“大數據殺熟”的現狀、問題與對策分析[J].改革與開放,2019(01):15-20.

                [8]李飛翔.“大數據殺熟背后的倫理審思、治理與啟示[J].東北大學學報(社會科學版),2020,22(01):7-15.

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