大數據不僅“殺熟”，還能“殺生”？

　　同樣的商品，對老用戶的價格比新用戶更高的大數據“殺熟”已不新鮮。近日，有消費者向《工人日報》記者反映，相同的連結、同樣的産品，新用戶收到的商品品質卻遠低於老用戶，該消費者懷疑自己被大數據“殺生”了。這又是怎麼一回事？

　　“我和男友在同一家店舖買了兩條一模一樣的項鍊，品質卻有天壤之別。”今年8月份，來自廣東的張女士在某珠寶旗艦店網購了一條珍珠項鍊，收到後很滿意。接著，她的男友為了孝敬“準岳母”，在同一家店舖下單了一條款式、尺寸、價格完全相同的項鍊。然而，張女士表示：“兩條項鍊的珍珠完全不同，明顯一大一小。”

　　張女士仔細對比發現，兩條項鍊的連結、發貨單完全一致，可品質、品相、尺寸都有明顯差異，這讓她很不理解：“客服説這是珍珠天然生長導致的,但用以解釋如此大的差異難以服人。”張女士堅持認為，商家利用大數據分析出自己是女性，在首飾選品方面有一定的經驗，同時分析其男朋友未搜索了解過相關産品，缺乏甄別能力。“我懷疑遇到了大數據‘殺生’。”張女士説。

　　記者調查了解到，一些消費者在電商平臺購買商品時遇到過與張女士類似的經歷。消費陷阱難道披上了新的“外衣”？大數據“殺生”真的存在嗎？

　　北京大學國家發展研究院教授、北京大學數字金融研究中心副主任沈艷認為，大數據“殺生”並不符合數字時代的商業邏輯。“對於商家而言流量很重要，沒有理由對慕名而來的新顧客潑冷水。消費者觀察到的大數據‘殺生’，可能是用戶畫像中一部分客戶被認定為高端客戶，而另一部分不是高端客戶。”沈艷説。

　　“無論是大數據‘殺熟’還是‘殺生’，都是平臺經營者基於演算法等技術手段分析出消費者的偏好，對相同的商品差別定價或者區別服務。”沈艷表示，在一定程度上，數字技術優勢的副産品就是基於滿足多樣化需求的差別定價。但電子商務平臺作為生産商和消費者的中間平臺，如果資訊不對稱、規則不明晰，就容易給消費者造成商家利用大數據“殺熟”或者“殺生”的印象。

　　北京大學網際網路發展研究中心聯合360集團發佈的《中國大安全感知報告(2021)》顯示，有七成公眾感覺演算法能獲取自己的喜好、興趣，從而“算計”自己。

　　沈艷建議，面對演算法等技術手段分析消費者偏好可能産生的違規行為，要推動演算法審計，評估演算法中一些參數和權重的設定是否合理，是否存在通過調整權重而侵害消費者權益的行為。同時，也要讓消費者、平臺方、監管方等各方理解演算法規則，盡可能降低資訊不對稱帶來的風險。