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    大数据杀熟调查:首汽约车飞猪旅游等新老用户价差大

    北京赛车赢彩科技 www.6ipr.com.cn 2019-03-28 10:06:47  来源:北京日报

    摘要:北京市消费者协会发布大数据“杀熟”问题调查结果:过半被调查者表示有过被“杀熟”的经历,而网购平台、在线旅游和网约车等消费大数据“杀熟”嫌疑最多。
    关键词: 大数据
      互联网技术迅猛发展,消费者的兴趣爱好、消费习惯等信息,在大数据技术面前已毫无隐私可言。同样的商品或服务,老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多,这就是人们常说的大数据“杀熟”。昨天上午,北京市消费者协会发布大数据“杀熟”问题调查结果:过半被调查者表示有过被“杀熟”的经历,而网购平台、在线旅游和网约车等消费大数据“杀熟”嫌疑最多。

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      调查还显示,由于举证难,只有不到三成被“杀熟”者选择投诉。对此,北京市法学会电子商务法治研究会会长、汇佳律师事务所主任邱宝昌建议,有关部门可规定相关问题需举证责任倒置,让经营方首先自证清白。
     
      逾两成老用户比新用户价更高
     
      今年1月实施的《电子商务法》明确规定,电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的,应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项,尊重和平等?;は颜吆戏ㄈㄒ?。
     
      这一规定,被普遍认为会对大数据“杀熟”问题起到遏制作用。但实际落地效果如何?市消协开展了这一调查。
     
      本次体验调查共选取14个消费者常用的APP或网站作为体验对象,包括携程旅行、去哪儿旅行、同程艺龙、飞猪旅游,天猫、淘宝、京东、当当,美团和饿了么,猫眼和淘票票,滴滴出行和首汽约车。
     
      结果显示,在对14个APP或网站进行的57组模拟消费体验样本中,有35组样本新老账户的价格完全一致,占比61.4%;23组样本新老账户的价格不完全一致,占比40.35%。其中,有12组老用户比新用户的价格高,占比超过了两成。
     
      首汽新老用户价差最大
     
      在对飞猪旅游的5次体验调查过程中,有2次新老用户价格不一致,2次推送酒店不一致。价格不一致表现为新老用户标价不同,优惠也不同。如同样入住丽枫酒店昌平体育馆店的高级大床房,老用户价格为291元1间,新用户最终仅需282元1间。体验结果发现,同一房间新老用户标价不同,优惠也不同,老用户价格高且不享受优惠。
     
      调查中,飞猪旅游对新老用户推送酒店不一致表现为,平台会根据用户之前浏览过的价位推荐价格接近的酒店,新用户第一次登录,推荐的酒店价格普遍较低,比老用户都低。但体验人员只要浏览一次五星级酒店后,页面推送的基本都是高价酒店。
     
      飞猪方面就此回应称,同一商品不同人购买时价格不同、同一人在不同时间购买同一商品时价格不同等情况,往往是由于促销红包、新人优惠、酒店和航班库存变化带来实时价格变动等原因造成的,并非大数据“杀熟”。
     
      而在针对首汽约车的3次体验调查样本中,有2次老用户打车费用比新用户高。其中一次同样时间从地铁长阳站到中国人民抗日战争纪念馆,老用户花费了74.86元,新用户仅需46.94元。导致打车费不同的原因,最主要是优惠券力度不同。当日首汽约车相关工作人员也回应,这并非大数据“杀熟”。
     
      应明确消费者“遗忘权”
     
      市消协方面强调,2018年以来,有关大数据“杀熟”现象的报道时有发生,但每次涉事企业都否认利用大数据技术“杀熟”,最后均不了了之。这次不少相关企业也均否认其存在大数据“杀熟”问题。
     
      上海市金融与法律研究院研究员刘远举分析,所谓大数据“杀熟”古已有之,也就是商家传统的“看人下菜碟”,对不同购买力的用户设置不同价格,只是在大数据时代,这一问题更加普遍和隐蔽。
     
      如何约束经营方?邱宝昌认为,当消费者遭遇大数据“杀熟”问题并向有关部门投诉后,举证者应为经营者。如经营者应提供同时段至少10个新老用户的价格数据给有关部门比对,以检验其是否存在大数据“杀熟”的问题。
     
      两位专家均表示,由于企业数据不仅隐蔽而且可消除、可调整,目前确实没有消费者直接取证的更好办法。不过刘远举也表示,客观上为了赢得新用户,确实经常存在新用户优惠力度大于老用户的问题。他介绍,在欧洲一些国家已经立法明确了消费者拥有“遗忘权”,即老用户注销自己用户资料后企业不得保留其资料。当消费者用原有手机号等资料重新注册后,企业也应视同其为新用户,并给予其新用户的各种优惠。
     
      市消协方面也建议,政府监管部门要加大执法力度,严惩通过大数据“杀熟”损害消费者公平交易权的行为,建立诚信激励和失信黑名单制度,限制企业利用大数据“杀熟”的行为。

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    责编:pingxiaoli
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