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“大数据杀熟”的法律问题研究

2019-05-19 13:26     来源:网络整理     编辑:中国网络法律信息网小编    人气:

中国消费者的消费习惯已完全网络化,消费者可通过PC终端、移动终端在各电商平台购买生活所需的各种商品和服务。可以说中国已经进入了“电子商务时代”,传统的消费市场已逐步向“网络消费市场”蜕变。最近网上开始热议部分网约车平台、在线旅游平台就同样的商品和服务对老客户、忠诚客户高价营销,很多网友认为这是一种互联网平台利用大数据工具损害消费者权益的违法行为,俗称“大数据杀熟”。事实上,所谓“大数据杀熟”在电子商务发展之初就存在,亚马逊、雅虎、谷歌等平台收集、累计、分析、挖掘用户的交易数据,创造出“利用强关联趋势判断个性化推送信息”的商业方法,大幅提升商业效率,其中就包括涉嫌“大数据杀熟”的价格优化策略。本文从法律的视角,通过说明“大数据杀熟”的基本技术机理和商业逻辑,分析“大数据杀熟”商业场景的法律关系。

大数据的技术背景和大数据思维

大数据的英文表述为BIG DATA,而非LARGE DATA,LARGE的中文意思是“巨大的”,BIG的中文意思是“不小的,比小更大的”,大数据的“大”不是单指数量大,而是指具有完备性和多维性。如通话记录、人口信息等,虽然记录数是LARGE的,但因不具备完备性、多维性,并非是真正的大数据。大数据是一种非结构化数据(结构化数据指有统一字段(如名字、性别、年龄)的记录),但包含的信息量远远大于结构化数据。大数据技术的数学基础是统计学和概率论,最核心的数学公式是车比雪夫不等式(也称“大数定理”),所有大数据应用系统的数学模型基础都是这个大数定理,包括在围棋领域战胜人类的AlphaGo。计算机科学家根据不断优化的数学模型设计出算法,进而开发出各种应用系统。摩尔定律直至今日还有效,即计算机的计算能力还可以大幅提高。越来越强大的计算机集群处理越来越多的数据,不断优化数学模型(也称“机器学习”),不断提升取得最优形态的最高概率的效率,也就越来越“智能”。可见,“人工智能问题”实质上是“处理大数据的问题”。

大数据的数学方法和大数据的计算机系统设计方法也改变了人们进行科学研究、文学历史研究、商业运作的思维模式。我们原来传统的思维模式系“寻找、推理事物之间的因果关系”,即“先因后果”;而大数据的思维方式完全不同——“从大量的数据中的关联性发现答案,即便不知道原因”,即“先果后因”。大数据思维的判断结果是基于数据的关联性而来的,是模糊的趋势判断,即最优结果概率最高的选择。

从技术上看“大数据杀熟”的运行机制:用户通过电子商务平台与或者平台上的商户(以下统称“平台商”)进行交易,包括浏览、收藏、磋商交易条件、下单、发货收货、确认收货、付款、评价等常规行为,也包括秒杀、抢优惠券、平台抢单、退货、投诉等非常规行为,以上一系列行为的记录在交易平台形成了交易数据。经过时间、用户数量的累积,加上交易平台的数据融合(不同交易平台的数据互通和共享),平台上的数据便发展成为了“大数据”。这时平台商开发大数据分析系统,对取得的交易大数据进行数据挖掘,按照效益最大化的商业目的,设计优化数学模型(或者叫机器学习),大数据分析系统输出价格优化策略——对老客户、价格不敏感客户、忠诚客户(统称“白名单客户”)采取非优惠价格政策,而对新客户、价格敏感客户(统称“灰名单客户“)采取优惠价格政策,以促使其转变为“白名单客户”。

“大数据杀熟”的法律问题研究

图自视觉中国。

分析“大数据杀熟”法律关系的基础

大数据杀熟为电子商务平台交易的商业场景之一,在法律上属于买卖合同法律关系。区别于在交易过程中用户有无还价的机制,平台商在平台上出示商品和服务价格的行为分别为要约邀请或要约。分析平台商的要约或要约邀请有无违法、有无损害消费者权益,笔者认为应首先分析交易数据所有权及用户隐私权两大基础法律问题。

交易数据所有权的归属

交易数据包括两类,一类为用户个人信息,另一类为交易行为记录。用户个人信息指用户的姓名、联系电话、地址、邮箱甚至性别、年龄、个人生物识别信息等与用户人身有强关联性的信息,属于用户人格信息,此类信息的所有权毫无疑问属于用户。依据《民法总则》第111条的规定,平台商在交易的过程中取得了用户的个人信息,有责任有义务确保此类信息的安全,不得非法使用。《网络安全法》也详细规定了泄露个人信息的法律后果。

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