時間社論：大數據殺熟疑雲，應靠法律重構用戶信任

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近日，由滴滴報價問題引發的「大數據殺熟」的話題引發關注，網民稱測試發現同一段路程打車，老用戶比新用戶的價格高。而滴滴方面則聲稱，「從未有過任何『大數據殺熟』的行為」。

北京時間認為，此事之所以爭執不下，在於網民並沒有實際的「殺熟」證據，而滴滴也缺乏一個足以為自己背書的法律環境機制。

從網民角度說，雖然有人證明不同賬戶在同一位置打車價錢不同，但即便認為這個結果真實且具有相當代表性，也無法排除是由於軟體定位誤差導致，還是滴滴有「殺熟」行為。

區別是，前者是由於技術水平或者產品水平所限，並非有意為之，而後者則是滴滴故意利用技術手段對用戶區別對待，賺取不當利益。

問題就在於，滴滴的主觀意志如何無法論證，而客觀上是否「殺熟」不能僅從結果判斷，需要對滴滴整個系統進行檢視，偏偏用戶既沒有能力也沒有機會進行這種檢視，於是無法得出確定的結論。

從滴滴方面看，此事也難言順利過關，網民大量質疑並沒有得到足夠的解答和回應，因為滴滴就是此事中存在利害關係一方，自證清白對於滴滴來說可謂難於登天。

對此，有媒體認為應該建立第三方檢測機制，在滴滴和用戶之間構建更加穩固的信任。但這種想法其實僅僅從技術角度思考問題，恐怕並不能解決問題。

試想，如果真的有這樣一個機構，其本身可能牽涉的利益，既要試圖與滴滴方面保持密切合作，又需要進行必要的切割來保持中立，且這種中立必須可以向用戶證明，這恐怕未必比滴滴自證清白更容易。

北京時間認為，技術調查和監控從來就不是問題，而是目前的政策法律環境沒有對滴滴與用戶之間的不對等關係做出必要的糾正。

一個滴滴的用戶，通常根本說不清自己從某地打車到某地需要的具體金額，而最終呈現的金額則更加難於計算核對。特別是其加價機制基於大數據，而大數據只有滴滴能了解，甚至在滴滴內部也不是人人能說清。這就導致了大數據實際上對用戶來說是不可知的，但卻可以直接影響用戶的經濟利益，反過來引起了用戶對大數據的不信任。

這種不信任，如果純粹指望技術手段消解，等於要求用戶或者其代表像滴滴一樣對大數據情況進行全面掌握，顯然這是不可能的。

但實際上，當人類社會步入工業社會之後，企業尤其是具備高技術的企業，早就存在這種過度強勢地位，大數據不是第一個，也不會是最後一個遇到這樣質疑的。

而消解這種不對稱帶來的不信任，以往是靠構建政策法律環境實現的，比如儘管用戶不需要對電視機製造技術了如指掌，但首先是有一整套官方認定的產品質量標準約束企業；其次如果購買了劣質電視機，則可以索要超過電視機本身價格的賠償；第三這個過程中的「舉證責任倒置」原則，保障用戶即便是小白也同樣可以維護自己的權益。

那麼如果想約束像滴滴這樣的企業，國家權威部門或行業管理機構首先應該制定相應的技術標註，比如定位誤差允許在多大範圍內，同一位置不同金額差距應該在多少數量之內，這樣才有判斷其提供服務本身質量的標尺。

其次要對賠償機製做出更加嚴格的規範，由於滴滴用戶單次消費金額都不大，即便真的有「大數據殺熟」行為，對於用戶來說維權成本明顯大於維權收益。因此應該通過立法工作，將賠償金額大幅度提升，增加其懲罰性賠償、精神損害賠償等方面的成本，這樣才讓「大數據殺熟」的成本大幅度提升，同時也讓用戶維權更「值得」。

同時，由於滴滴這樣的企業佔據技術、數據優勢，因此當用戶提出質疑時，應通過程序法律規範規定由滴滴方面舉證，比如定位誤差是否符合標準，金額收取是否符合公平，這樣才能確保用戶的權益真正得到保護。

如此構建的法律環境，表面上看加大了企業的風險和成本，特別是增加了處理潛在爭議的成本，但卻可以將滴滴與用戶之間不對稱進行糾正，進而重新構建企業和用戶之間的信任關係，從全局和長遠看更加有利於企業的發展，也有利於大數據可以更好地被運用到社會服務等更多領域，方便人們的生活。

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