“大數據殺熟”:平臺經濟原罪或是合規佯謬?——兼評其適法性與該當性(上)

發布時間:2021-08-16

文丨沈澄 匯業律師事務所 合伙人

引言:從“大數據殺熟”判賠首案說起

1. 國內OTA平臺首案

2021年7月7日,浙江省紹興市柯橋區人民法院開庭審理了胡女士訴上海攜程商務有限公司侵權糾紛案(以下簡稱“攜程案”)。胡女士以攜程采集其個人非必要信息以進行“大數據殺熟”等為由訴至法院,要求退一賠三并要求攜程APP為其增加不同意《服務協議》和《隱私政策》時仍可繼續使用的選項。經審理,柯橋區人民法院當庭作出宣判,判決:[1]

  • 被告上海攜程商務有限公司賠償原告胡女士投訴后攜程未完全賠付的差價及訂房差價的三倍支付賠償金;

  • 被告應在其運營的攜程旅行APP中為原告增加不同意其現有《服務協議》和《隱私政策》仍可繼續使用的選項,或者為原告修訂攜程旅行APP的《服務協議》和《隱私政策》。

“攜程案”也由此宣告《民法典》生效后,“大數據殺熟消費者維權第一案”的誕生,引發了廣泛的關注與討論。據公開消息顯示,攜程方目前已準備針對該判決結果提起上訴,案件后續的進展情況和最終的法律適用結論尚不得而知,我們將對此保持持續關注。

2. 亞馬遜案

早年間亞馬遜的“差別定價實驗”被許多人認為是“大數據殺熟”的“始祖”。2000年,有用戶反映其在亞馬遜購物平臺上瀏覽一款產品后將其刪除,再次瀏覽時卻發現相同的產品價格由原來的26.24美元下降為22.74美元。相似的遭遇引起了很多用戶跟進反映遭遇亞馬遜平臺的區別定價。一時間,亞馬遜成為眾矢之的,CEO貝索斯則針對此事公開道歉,稱這只是平臺進行的一項差別定價實驗,并非專門針對某一用戶,也絕不存在竊取用戶數據信息的行為。

3. “大數據殺熟”:在適法性與該當性之間

我們的確可以聽到或看到不少打車平臺、在線旅游平臺、電影購票平臺備爆出“大數據殺熟”現象。為了調研近年來消費者針對“大數據殺熟”現象的維權現狀,我們的律師團隊通過裁判文書網、威科先行法律數據庫等以“大數據殺熟”為關鍵詞進行檢索,所得結果僅有“鄭育高與被告上海攜程商務有限公司其他侵權責任糾紛案”[(2020)滬0105民初9010號](以下簡稱“鄭育高案”)及“劉權與北京三快科技有限公司侵權責任糾紛案”[(2019)湘01民終9501號]兩例,且均以法院駁回原告方全部訴訟請求告終。

總的來看,進行“大數據殺熟”維權的案例很少,且成功率較低。站在消費者的角度觀察,可能是由于“大數據殺熟”涉及的算法黑箱、行為隱蔽、取證困難或者存在仲裁安排等特性,導致了實踐中對“大數據殺熟”現象難以進行有效的訴訟維權;但另一方面看,案例實證的缺少是不是表明了另外的可能:大數據殺熟沖突雖然以消費者個人感受的不適或憂慮為起點,但這種不適或憂慮感是否足以產生對“殺熟”行為該當性的責難是有研討空間的?現有規則真的不允許或否定了“大數據殺熟”行為的適法性嗎?

我們認為有必要從多角度對“大數據殺熟”的行為性質、該當性等問題進行詳細梳理,對其中的部分誤區加以闡釋,以期為平臺經濟領域合規與訴訟風險管理提供有益參考。

一、“大數據殺熟”行為性質

“大數據殺熟”是源于電子商務領域中對所謂“同物不同價”、“千人千價”、乃至“熟客”比“生客”購買價更貴等現象的概括性描述。為了方便進行探討,我們將“大數據殺熟”的內涵明確為:平臺經營者以其廣泛收集到的數據信息為基礎,輔以算法技術而實施的、對有購買經歷的平臺消費者所采取的個性化價格策略。

從過程來說,它是由“數據采集——用戶畫像——區別定價”三個環節實現,即經營者以明示或默示方式收集消費者包括但不限于商品瀏覽記錄、購買記錄、使用設備、地理位置在內的信息,再對消費者進行消費偏好的精準畫像,進而根據所掌握的信息進行個性化定價。

在上述三個環節中,“數據采集”和“用戶畫像”是消費數據的收集和使用行為,而“區別定價”則是對消費者剩余進行挖掘的定價行為。從“損害”后果與“殺熟”行為的直接相關性上來說,“區別定價”才是那個直接將作用傳導到消費者端的行為,因此本文中所探討的“大數據殺熟”將重點從“區別定價”的角度入手分析。這一行為性質大體上有價格欺詐說、差別定價說與價格歧視說三種觀點。

(一)差別定價說

有觀點認為,“大數據殺熟”即指商品經營者利用自己收集數據信息或者與其他經營者交換的數據信息,利用大數據技術分析消費者的消費偏好,對其消費習慣進行精準刻畫,從而根據其消費水平,對不同的消費者實施差別定價的方式。[2]這種觀點將“大數據殺熟”定性為經營者實施差別定價的價格策略。

這種價格策略本身是中性而不應受貶抑的。在傳統市場沒有網絡和電子商務的年代里,商家“看人下菜”的情形是相當多見的,這種“套路”在保險、信貸等領域甚至是更符合市場規律的。

而且這種價格策略有時候還受到消費者的歡迎。比如,有另一種典型的差別定價方式我們可以稱之為“大數據喜生”:當新用戶首次注冊或使用某一應用程序時,商家往往會對其贈以大量優惠券、滿減、折扣等優惠舉措,以此獲得新用戶的使用黏性?!吧汀痹诖诉^程中獲得了相比于“熟客”更低的交易價格,亦屬差別定價的表現。而引起消費者憂慮的地方可能在于——“喜生”的政策或措施往往公開透明,引人“喜聞樂見”;而“殺熟”則像是藏在暗處的冷箭,令人“暗箭難防”。

(二)價格欺詐說

主張價格欺詐說的觀點持否定性的看法,它認為,“大數據殺熟”行為的本質是經營者基于故意的主觀態度對消費者作出的、違背消費者真實意愿的價格欺騙行為。經營者利用大數據技術,使“熟客”對商品價格陷入誤解而做出購買選擇,涉嫌價格欺詐,違背了經營者明碼標價的法定義務,同時侵害了消費者的合法權益。[3]

“攜程案”中柯橋區法院的觀點就是一個典型代表。該案中,法院認為攜程APP作為中介平臺對標的的實際價格有如實報告義務,其未如實報告且向原告展示了一個溢價100%的失實價格,屬價格欺詐行為,進而判定支持原告退一賠三的訴訟請求。

(三)價格歧視/算法歧視說

“價格歧視”則是一個經濟學術語,指商品或服務的提供者在向不同的消費者提供相同級別、性能和質量的產品或服務時,所索取的價格或制定的收費標準存在差異。經濟學理論中將價格歧視分為三類:

經濟學理論認為,若要實現一級價格歧視,經營者必需具備如下條件:[4]

1. 擁有將價格提高至邊際成本或競爭性價格水平之上的能力;

2. 經營者能夠根據對同一產品的不同需求彈性,準確區分購買者群體;

3. 實施價格歧視的利潤增量高于用需求差別來區分購買者所需的交易成本,并且能夠有效識別不同類別購買者并根據其支付意愿制定不同價格;

4. 購買者相互之間被有效區隔,不存在轉售套利現象。

在傳統市場中,由于商家不可能準確獲取每個消費者的全部信息以制定不同的價格策略,“阡陌交通、雞犬相聞”的小型社會中購買者之間也并未被有效區隔,因此一級價格歧視就像物理學中的“光滑表面”一樣僅具有理論意義,而不存在于現實中。直到大數據與算法的聯袂出席,將這一理論模型推入了生活現實。

值得單獨說明的是,經濟學理論中的“歧視”一詞并不具有否定性含義,“歧視”僅指市場競爭過程中產生的以價格為標準的分化,通過“價高者得”保證資源利用效率的最優化?!?strong>價格歧視”可理解為某種價格機制的同義詞,與法律意義上的公平價值無涉。

可以看到,不同的觀點對“大數據殺熟”或者說經營者的價格策略手段在價值評判上的差異是顯著的,既有中立者也有反對者。我們正可借此擴展研討其適法性與該當性問題。

二、“大數據殺熟”:在適法性與該當性之間的合規佯謬

(一)“技術中立”是否構成經營者的有效抗辯?

“技術中立”作為抗辯事由被大家所熟知,是在2016年的“深圳市快播科技有限公司、被告人王欣等人涉嫌傳播淫穢物品牟利罪案”(以下簡稱“快播案”)中。庭審過程中,辯方以“技術本身并不可恥”等事由,主張快播公司只是提供視頻播放軟件,是軟件技術提供商,而不應對其他人上傳的淫穢視頻承擔刑事責任。概言之,“菜刀能殺人,但菜刀無罪”。

實際上,技術中立原則(又稱“實質性非侵權用途原則”)是舶來于美國知識產權領域的司法實踐。根據該原則,“如果產品可能被廣泛用于合法的、不受爭議的用途,即能夠具有實質性的侵權用途,即使制造商和銷售商知道其設備可能被用于侵權,也不能推定其故意幫助他人侵權并構成幫助侵權”。[5]

如果技術中立原則應用到“大數據殺熟”領域,我們認為,法律評價的對象既不能是算法,也不能是大數據,畢竟二者皆可被廣泛用于合法且積極的用途。法律評價的對象只能是經濟主體的歧視性定價行為。[6]正如前文所述,從“損害”后果與“殺熟”行為的直接相關性上來說,“區別定價”才是那個直接將作用傳導到消費者端的行為,而“大數據殺熟”過程中的數據采集和用戶畫像只是自動化定價決策前的“規定動作”,是“大數據殺熟”邏輯展開前的“預備行為”,這些行為是受數據法規制的。

經營者進行數據采集和用戶畫像的結果無疑可以作為“傷人的刀”,用于對消費者實施價格歧視;但亦可以僅僅作為“剁菜的刀”,單純用于對消費者進行商業營銷推送。后者在滿足法律規定的使用條件的情況下被允許使用。比如:

  • 《個人信息保護法(草案)》(二次審議稿)第二十五條第二款規定,個人信息處理者通過自動化決策方式進行商業營銷、信息推送,應當同時提供不針對其個人特征的選項,或者向個人提供拒絕的方式。

  • 國家標準化委員會發布的《信息安全技術—個人信息安全規范》(GB/T 35273-2020)(以下簡稱“《信息安全規范》”),則對于個人信息使用的合法性原則做出了更為詳盡的規定。在《信息安全規范》7.4條中,“為準確評價個人信用狀況,可使用直接用戶畫像,而用于推送商業廣告目的時,則宜使用間接用戶畫像”。

由此可見,在利用數據采集和群體用戶畫像結果對消費者進行商業營銷推送的過程中,經營者妥善按照相關法律規范嚴格執行,滿足“允許拒絕”、“授權同意”、“使用間接畫像”等要件時,算法應用是允許的。

基于算法與歧視行為的二分,我們認為發生技術中立原則應用的情形只是針對“算法”本身,但算法可以用于營銷推送廣告,也可以直接用于進行價格歧視,其設計意圖體現了運營者的意志,是指向行為后果的第一原因力(主觀要件)。因此,技術中立原則雖然保護了“算法”,但不一定能夠保護運用算法的人,畢竟舉著“菜刀”剁菜還是傷人是取決于持刀人的一念之間的。不當運用算法有可能引發相應的法律合規風險,技術中立原則在類案中的抗辯維度仍顯單薄。

(二)對“價格歧視/算法歧視”做價值判斷的再討論

消費者聚訟最烈者首推經營者所實施的“價格歧視/算法歧視”,這種定價策略似乎沖擊了大多數人在熟人社會中所習慣的商業倫理。不過,作為一種經濟行為,“大數據殺熟”的本質在于經營者借助算法技術而實施的無限趨近于一級價格歧視的個性化定價策略,最大化將消費者剩余轉化為生產者剩余。這種定價策略是否真的存在行為該當性而必須作為某種規則的調整或規制對象呢?我們認為有兩點是需要交代的:

1. 價格差異不等于價格歧視

如前所述,“殺熟”行為在經濟實踐中早已有之。典型例如保險行業中,保險公司對不同保險人收取的保費向來無“統一定價”一說,其福利效果具有不確定性;再如,根據范里安在《微觀經濟學:現代觀點》中的說法,最接近一級價格歧視模型的例子是小鎮上的醫生[7](首先,小鎮只有一家診所,所以該醫生處于醫療服務的壟斷地位;其次,醫療服務一般不可轉讓,不同的服務對象實際上處于不同的市場;再次,不同的病人由于收入、教育、家庭背景等原因,各自擁有不同的需求價格彈性。上述原因使得小鎮醫生實施高級別的價格歧視成為可能),其得以對每一病人收取不同的診療費用。

但站在“殺熟”的對立面來看,加價的同時往往是伴隨著其他消費者享受到折扣的,而這種折扣后的獲得感與殺熟加價之間產生的不公感在宏觀上可能是足夠抵消的。這樣的價值判斷是允許立法者或執法者在這一問題上保持謙抑的一個重要原因。

2. 消費者能夠利用“微市場”結構反制經營者

從經濟學的定價理論來看,無論是細分市場或非細分市場,經營者的定價方案都以“利益最大化”的目標為根本遵循。在傳統(線下)市場中,一個賣家同時對應無數買家,商家只能針對全市場進行統一定價,以獲得市場均衡價格。

但在算法的助推下,經營者有能力將傳統的“大市場”以個人為單位拆分成無數“微市場”。在“微市場”中,一個賣家于同一時刻僅對應一個買家,消費者有能力在獨立的市場中與商家進行平等對話,商品或服務價格的高低取決于買賣雙方的博弈,而過程中自然會達成不同于先前統一定價的新價格。

從經營者角度出發,其通過“大數據”所獲得的最優方案在于將“微市場”中的消費者剩余盡數轉化為生產者剩余,以謀求利潤最大化;而對于消費者來說,“微市場”的出現同樣也降低了談判成本,因為消費者成為了市場中唯一的買家,其價格主導地位也決定了其有能力利用不同“微市場”的商品/服務提供方進行比價并最終發掘有效的價格。換言之,化解“大數據殺熟”最好的辦法其實是進行多于一戶賣家的詢價。如果老顧客為了節省時間,而跳過了“貨比三家”的過程直接下單,也可以解讀為其是用更多的消費者剩余和更高的價格為其免于繁瑣的詢價時間成本買單。

篇幅所限,本篇主要聚焦于“大數據殺熟”的行為性質,從“區別定價”行為出發不同觀點分別梳理,并圍繞“大數據殺熟”的適法性與該當性問題,從技術中立原則與經濟學視角進行辨析。我們認為,對“大數據殺熟”的科學結論需結合技術理性與市場結構等多重視角進行深度分析,經營者的差異定價對市場競爭、消費者福利的影響也證實了其經濟效果的復雜性,簡單的“一禁了之”似乎并非明智之舉。

囿于實證案例的缺乏,在下篇中,我們將重點從法律文本的解釋論角度,圍繞現有法律規則如何適用于“大數據殺熟”現象展開論述。

參考文獻:

[1]來源:柯橋法院微信公眾號《個人信息保護丨柯橋法院對APP“不全面授權就不給用”說“不”》(
https://mp.weixin.qq.com/s/DZ7RCKCd6sbsqka26gfRKw),鏈接最后訪問日期:2021年8月12日。

[2]王曉潔.淺析大數據“殺熟”背景下的消費者權益保護[J].大陸橋視野,2021(06):86-87.

[3]鄧智超.從“殺熟”看大數據的法律邊界[J].懷化學院學報,2018,37(08):93-95.

[4]鄒開亮,彭榕杰.大數據“殺熟”的法律定性及其規制——基于“算法”規制與消費者權益保護的二維視角[J].金融經濟,2020(07):51-57.

[5]陳興良. 在技術與法律之間:評快播案一審判決[N]. 人民法院報,2016-09-14(003).

[6]王潺.“大數據殺熟”該如何規制?——以新制度經濟學和博弈論為視角的分析[J].暨南學報(哲學社會科學版),2021,43(06):52-64.

[7]哈爾?R.范里安, 范里安, 費方域,等. 微觀經濟學:現代觀點[M]. 格致出版社[等], 2015.

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