关闭“个性化推荐” ， 就能遏制“大数据杀熟”吗？
生活中 ， 经常有网络用户吐槽被“大数据杀熟” 。 由北京大学互联网发展研究中心与互联网公司联合发布的《中国大安全感知报告（2021）》显示 ， 有七成受访者感到算法能获取自己的喜好、兴趣从而“算计”自己 ， 近五成受访者表示 ， 在算法束缚下想要逃离网络、远离手机 。
法治网研究院在黑猫投诉平台输入“大数据杀熟”关键词搜索 ， 页面显示共有2317条结果 。 随机浏览有关投诉内容 ， 当中涉及外卖平台、电商、网约车、共享单车、旅游电商平台、票务平台等 。

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《规定》提出 ， 算法推荐服务提供者向消费者销售商品或者提供服务的 ， 应当保护消费者公平交易的权利 ， 不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征 ， 利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等违法行为 。
那么 ， 关闭“个性化推荐” ， 是否能遏制“大数据杀熟”呢？
对此 ， 张凌寒分析 ， 首先 ， 利用算法进行不合理不公平的决策 ， 损害消费者利益是法律所禁止的 。 大数据优新和杀熟是一个硬币的一体两面 。 而在我国法律法规中 ， 为了吸引新顾客、为了促销等目的 ， 是可以进行差异化定价的 。 但是“凡事有度” ， 如果电商平台利用对用户的数据优势、技术优势使用户遭受了不公平不合理的定价 ， 是受到法律规制的 。 如去年浙江绍兴柯桥法院的一起判例 ， 在某平台企业熟客在“最低价协议”的承诺下遭受双倍定价的案件中 ， 支持了原告即用户的诉讼请求 。
其次 ， 遏制大数据杀熟 ， 关闭个性化推荐只是体系化治理的一个环节 。 关闭个性化推荐的作用是给算法“断粮” ， 即不将自己的数据提供给算法进行差异化定价 ， 而想实现“大数据杀熟”仍有许多其他的数据来源和方法 。 因此要从根子上治理“大数据杀熟” ， 关键还是要揭开技术中立的面纱 ， 去审视算法推荐服务提供者的主观意图 。
此外 ， 还要构建算法审计制度 ， 使得用户有更为有效的方式去举证自己遭到了大数据杀熟 ， 也使监管部门的行政执法有据可依 。
专家：规范算法推荐乱象 ， 需要落地细则
对于未来如何加大力度规范相关APP算法推荐乱象 ， 对外经济贸易大学数字经济与法律创新研究中心执行主任张欣认为 ， 首先 ， 应进一步依据《规定》尽快推进落地细则 。 目前对于互联网企业而言 ， 算法合规框架仅初步建立 ， 不仅缺乏相应的参考样本 ， 对于一些原则性的法律法规规定理解也存在困惑 。 因此建议监管机构、行业组织以及各平台企业等利益相关主体 ， 协同推进算法推荐管理规定中需要落地的细则 ， 尽量给企业以较为清晰的合规指引 。
其次 ， 企业内部应当加强业务部门和合规部门的有效沟通 ， 尽快建立算法合规和风险管理框架 。 从企业隐私政策、APP功能设计、算法机制机理审核等环节尽快推进算法推荐的合规实践 。
最后 ， 建议广大用户也积极行使算法新型权利 。 例如针对算法推荐获得解释和说明 ， 要求尚未提供算法推荐关闭功能的APP ， 尽快提供便捷易行的算法推荐关闭功能等 。