抖音怎么开免密支付，抖音怎样开免密支付？

编者按

在《“大数据杀熟”背后：哪些情形属于商业惯例》（超链接处理）一文中，对大数据杀熟等行为中的“例外情形”——商业惯例情形进行了梳理和探讨，本文则从相反的维度——可能构成歧视行为的情形，尝试进行分析。

目前，互联网企业对数据的分析加工，主要是根据用户数据特征进行分析，然后对每类人群“打包”赋予“标签”。因此，媒体中经常提到的“千人千面”，更准确说是“千群千面”。在人群特征分析的过程中，可能出现针对某类人群的歧视行为，比如针对熟客的“大数据杀熟”。对此行为的分析，首先需要刨除商业惯例的因素，其次应该厘清哪些因素可能会被利用来进行歧视行为，以及这些因素被滥用的方式，才能有针对性地找到解决问题的核心节点。本文将可能被用以进行歧视行为的因素称为“歧视因子”，并尝试对这些因子及其可能被滥用的方式进行梳理。

一可能被用以进行歧视的因子

（一）活跃程度

活跃程度主要指用户在商家或平台的活跃程度，包括：登录次数或频率、交易次数或频率、平均消费金额、会员等级、商家依赖程度等单一或综合测算的数据。

这些数据可以反映用户与商家或者平台的互动情况，如果用户活跃程度越高，推荐给他的商品或者服务价格就比同条件下其他用户的要高，就可能涉及针对活跃用户的歧视或大数据杀熟。

这里应考虑排除商家为唤醒不活跃用户“促活”的情形。如对于180天未登录平台的用户给予登陆后1.5倍积分等活动，这是商家或者平台为避免用户流失付出更高重新拉新成本的一种方式，笔者认为属于商业惯例。对于“促活”，业界对于未登录天数、未有消费行为等不活跃因素的构成和周期尚未达成共识，还需进一步讨论。同时也应明确，“促活”中的优惠行为，应该是只针对非活跃用户某个周期重新转为活跃用户后的一次性发放行为，避免滥用“促活”概念。

（二）历史消费习惯

主要包括两类：一是购前、购中的行为习惯。包括经常购买的商品或服务类型，如经常购买的品牌或商品、经常打车的路线等；经常选购的渠道及商家类型，包括线上店铺或线下店铺，目前很多线下店铺与线上店铺的交易数据已经融合。如果对用户经常打车的路线采用正常价格，而对其不熟悉的路线略微提升价格，可能就涉嫌滥用用户数据进行歧视的情形。

二是售后的行为习惯。指消费者在消费实践中形成的较为固定的一些售后行为习惯，如退换货次数、频率，投诉历史，服务质量要求，中差评频率比例等。商家或平台通过对这些数据的分析，可以判断消费者接受服务或商品质量的敏感度。如果商家选择将不想沾惹的“高危”人群，如职业索赔人群体，排除在优惠活动之外，或不与其进行交易；给予对服务或商品质量更敏感的消费者更多优惠，而对那些对商品或服务质量要求不高或退换货次数较少的消费者不给予优惠，就可能涉嫌歧视性的差别待遇，破坏了消费公平。

（三）消费位置

一是不同的收货城市。如对一线大城市与五线县城等的城市等级划分。在数据应用中，某些商家会结合历史消费记录和收货城市的级别，给不同用户发真假不同的商品，如给没有某品牌经销商的城市的消费者发假货，而给设有该品牌城市的消费者发真货。

二是区分常驻城市与差旅城市。通过地理位置区分出用户的常驻城市和差旅城市，当其进入相对陌生城市时，在本地消费、打车等场景中设置各种差别待遇。

三是具有不同特征的场所。如对位于监管机关、媒体机构等地址的消费者进行优待，而对学生等群体集中地址的消费者进行歧视等。

（四）消费水平

一是总体消费能力。如在某商家、品牌或平台的总体交易额度，可以反映出总体消费能力。

二是消费敏感程度。如用户是否经常参与商家或者平台打折、优惠等活动，经常参加的可能属于价格敏感程度高的人群；开具发票时为对公消费的，就可能属于价格敏感程度弱一些的消费者。

三是特殊偏好品消费水平。如对于奢侈品、茶、酒等某一细分品类商品拥有特殊偏好的人群，消费能力较强，。

四是消费习惯显示出的消费能力。如打车时选用豪华专车、普通专车、快车、拼车的消费比例；手机终端型号价格水平；汽车品牌型号价值；高端餐厅就餐频次；支付方式为开通小额免密、极速支付，扣款顺序优先白条等信用购方式；用户经常出现的商圈的平均消费水平等。这些数据都属于间接数据指标证明消费水平。

上述数据主要会反映出消费者对于价格的敏感度和消费能力，如果滥用数据，对不同消费能力、消费敏感程度、消费水平的用户打标签，并进行直接差别定价、优惠券差别发放等行为，都可能涉嫌人群歧视。

（五）消费意愿

通过对用户的商品及相关内容浏览记录，推断其消费意愿。如对某类商品的点击、搜索、浏览、加入收藏夹及购物车、专项优惠券领取的记录（次数、间隔频率、停留浏览时间等数据），提问、对商品进行评论的记录（次数、表达意愿程度等数据），视频观看记录（完播、完看、转发等数据），加入兴趣社群记录等。

上述数据主要指向消费需求度，如果滥用数据分析结果，利用用户对商品或服务需求的紧迫程度进行差别待遇，可能造成大数据杀熟，比如对短期内多次搜索浏览某路线机票的用户，提升机票价格就属于此类情形。

（六）人群的基础属性

针对人群的基础数据，如个人性别、学历、年龄、职业、婚育等，也可能存在滥用数据实施歧视的情形，如针对职位较高的用户定价高或者不发放优惠券。

二人群歧视行为的外在表现形式

一是价格折扣存在歧视。如活跃程度越高，对于同一商品或服务在同一时间的价格越高，造成对于活跃度高用户人群在售卖价格上存在差别，有些是通过直接价格不同表现出来，有些是发放红包、优惠券不同表现出来。

二是展示形式存在歧视。使用可能被用以进行歧视的因子，在页面展示中故意采用不同设置，例如，针对不活跃用户有特惠快车选项，其他群体需要通过搜索或者其他设置方式才能找到该选项。

三是真伪质量存在歧视。针对不同人群所交付的产品质量等级、产品真伪存在差别的情形。

四是以变相拒绝等方式形成歧视。如针对有多次消费投诉的用户或监管地址等，以各种理由拒绝发货。

五是信息误导带来歧视。如用户多次浏览某商品页面后，向其显示优惠活动即将停止；多次浏览订房页面后，显示房价已自动上涨，诱导用户尽快订房。

有些人群数据的标签本身是中性的，关键在于规制对其的使用节点，而有些人群数据的标签本身就是高危的，就需要重点关注其在人群数据标注的生产环节。未来还需要进一步从数据分析、运用规制、商业惯例分析等多个维度进行梳理，找到符合大数据及算法时代的治理方法，保护好消费者合法权益。

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作者 | 中国广告协会法律咨询委员会常务委员杜东为

市场监管总局发展研究中心陈梦缘

审核 | 于成龙张丽娟

文字编辑 | 汪云凤

新媒体编辑 | 陈颖

中国工商出版社新媒体和数字出版部制作出品

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