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导读：揭露算法背后的秘密——大数据“偏爱”何以成真？

中国消费者协会最近揭示了消费领域中不合理的算法现象，特别是大数据“偏爱”的六大表现形式。在这篇文章中，我们将深入了解大数据如何在无形中影响消费者的权益，以及它背后隐藏的机制。

大数据“偏爱”的新面貌

近年来，关于大数据“偏爱”的讨论日益增多，主要聚焦于互联网平台如何利用用户的消费行为来设定价格差异。例如，某些在线票务公司通过监控用户搜索频率，为常访问特定航线的旅客提供更高的票价，而同一航线在其他账户上搜索时则提供更低的价格。

然而，中消协的调查揭示了大数据“偏爱”的多样性和复杂性：

• 推荐算法：互联网平台通过分析用户浏览历史、兴趣点等信息，进行针对性的商业推广，这常被称为“个性化推荐”或“千人千面”。

• 价格算法：不同用户面对的售价不一，包括新老用户、会员与非会员价格差异，以及地区、浏览次数等因素对价格的影响。

• 评价算法：平台或其商家通过制造虚假好评，操控评价系统，误导消费者，破坏市场公平。

• 排名算法：平台利用各种指标进行商品和服务排名，但排名的真实依据模糊不清，有时甚至混淆了竞价与自然排名，影响了消费者的决策过程。

• 概率算法：抽奖活动公示的概率与实际中奖概率之间可能存在巨大差距，缺乏有效的监管机制。

• 流量算法：平台利用自身优势，通过算法控制流量分配和搜索结果，影响着市场的公平竞争。

“精准推荐”的争议

在中消协列举的几种“大数据偏爱”现象中，对“精准推荐”的讨论尤为引人关注。一些人疑惑，“精准推荐”不是为了更好地满足个性化需求吗？为何会被视为不合理的做法？

实际上，问题在于“精准推荐”可能会侵犯消费者的知情权，限制选择范围，从而误导消费者。电子商务法强调，经营者需全面、准确、及时地披露商品信息，保障消费者知情权和选择权。因此，平台在使用算法推荐商品时，应确保信息的客观性和透明性，避免只提供“千人千面”的推荐，忽视了消费者的选择需求。

个性化与公平性的平衡

尽管“精准推荐”能提升用户体验，增强效率，但个性化与公平性并非非此即彼的关系。关键在于平台如何实现二者之间的平衡：

• 透明化：平台应明确告知用户推荐结果是基于算法的筛选，而非完全客观的结果。
• 选择权：提供多样化的推荐选项，让用户根据自己的偏好选择。
• 合规性：遵守相关法律法规，禁止利用数据画像实施价格歧视和不公平竞争。

结论

大数据“偏爱”的现象挑战了公平竞争的原则，需要通过立法和监管手段加以规范。中消协建议在法律框架内增加对算法应用的规定，确保其透明、公平、诚信，维护消费者权益。通过建立专门机构监督算法伦理，明确算法应用的一致性要求，以及强化举证责任，可以有效应对这一挑战，促进市场的健康发展。