广州日报消息，“算法推荐”新规能否堵住“大数据杀熟”漏洞？个人信息保护有没有更好的办法？如何避开“虚假种草”的坑？2022年全国消协组织消费维权年主题是“共促消费公平”，引导“科技向善”价值理念是重要内容之一。“3·15”来临之际，广州日报记者专访了广东省消委会及其法律顾问，为消费者“避坑”支招。
“大数据杀熟” “算法推荐”新规更具针对性
近日，北京市消费者协会发布互联网消费大数据“杀熟”问题调查结果显示，在对16个平台进行的32个模拟消费体验样本中，有14个样本新老账户的价格不一致。其中，大多数样本是因为打折或优惠力度不同导致最后成交价格不同，但个别在线旅游和外卖平台的体验样本显示，新老用户同时购买相同商品（服务）的标价不同，涉嫌侵犯消费者的合法权益。
该调查发现，大数据“杀熟”问题主要集中在网络购物、在线旅游、外卖和网约车等消费领域。
广东省消委会法律顾问陈北元律师认为，互联网平台掌握了海量数据，它对每一个消费者进行了精准画像，基于消费者的消费行为、消费习惯、支付能力或消费需求进行“量身定做”营销方案。这种“量身定做”，好的方面是更有利于资源的有效配置、提供个性化消费产品。但消费者也容易陷入商家提供的“信息茧房”之中，消费者因此丧失了获取更多信息的能力，消费者的知情同意权、选择权、公平交易权等一系列权益因此受到侵害。
若遭遇“大数据杀熟”，消费者有何维权“新招”？陈北元介绍，消费者可及时通过截图或录制视频等方式保存好证据。如果与商家协商不成，可以向消费者协会或有关部门投诉举报，依法维护自己的合法权益。
此外，今年3月1日实施的《互联网信息服务算法推荐管理规定》（“算法推荐”新规）更具针对性，它可对网信部门等部门的行政执法进行具体指导。从消费者的角度来讲，当权益受到侵害时，在与商家协商、向消费者组织投诉、向市场监管部门投诉、向法院起诉等渠道的基础上，现在无疑是多了一个向网信部门投诉的渠道。“现在对于互联网的监管，网信部门的职责越来越健全，遇到相关侵害消费者权益的行为也可以向网信部门进行投诉。”陈北元说。
个人信息保护 商家获取个人信息要遵循三原则
不少商家，通过赠送礼品或优惠券等方式，诱使个人扫码提供个人信息，在陈北元看来，这也是违法行为。“法律已经划了界线：必要、合理、正当，商家获取个人信息要遵循这三个原则。”陈北元指出，个人信息保护法出台后，各方对个人信息保护都有了更有力的“法律武器”。
如消费者个人可基于赋予的权利去提起的权利保护诉求，包括诉讼等方式。消费者组织可基于法律赋权作出消费公益诉讼，检察机关可提起相关公益诉讼，行政主管部门根据法律规定做出行政处罚等等。“市场主体行为规范了，消费者权益的受保护程度也会更高一些。”
那么该如何保护个人信息？广东省消委会和陈北元给出“四个要”建议：一要重视自己的个人信息保护，认真学习个人信息保护法，掌握法律要求规定，学会运用法律手段保护个人隐私安全。
二要养成“非必要不提供”的习惯，不要贪小便宜而随意授权提供个人信息。在接受经营者服务时，要明确经营者收集个人信息的方式、范围、目的和依据，如非必要不轻易提供个人信息给经营者。
三要保护好自己的个人信息。不轻易在网上“晒”与个人信息相关的内容与资料，对于一些容易造成自己信息泄露的资料，如快递、外卖订单，应及时妥善处理。
四要主动用法律武器维护自身权益。如果消费者个人信息权益受到侵害，可拨打12345、12315进行投诉、反映，或登录广东省消委会官网投诉维权。
“虚假种草” 虚假“种草笔记”实则是广告
根据“达人”的“种草笔记”去“打卡”，却发现货不对板……近年一些虚构消费经历的“种草笔记”“网红测评”误导消费，透支了消费者的信任。陈北元指出，过去网购平台由于存在“虚假好评”，让消费者转投一些消费达人的“日记”“测评”，但现在这些打着消费体验旗号的评价文章也出现了虚构的情况。在他看来，这类评价文章如果目的是营销、导购，那么实际上是一则广告。
因此，陈北元认为这类文章也应遵守广告法的规定，包括不能进行误导性陈述，不能虚假宣传等。此外，进行这类评价的网红也应当承担相应的法律责任，如果构成虚假宣传、消费欺诈，可面临“退一赔三”的法律责任。
那么消费者该如何“避坑”呢？陈北元指出，消费者应尽量通过不同方式在不同商家比较，多元化获取信息，“货比三家，挣脱商家营造的‘信息茧房’。”
陈北元指出，若消费者基于评价文章发生了消费行为，后来发现货不对板，消费者可以投诉或起诉商家和网红。“网红往往会告诉消费者是哪个品牌，或者告知购买链接。无论是提供品牌还是链接，一旦发生了货不对板等情况，消费者可以把网红和商家一并起诉，由法庭来判断网红是否存在导购。”
陈北元介绍，对于消费者来说，可以向法庭提供浏览记录、购买记录等证据，还可以向法庭申请调查令，责令相关平台提供相关数据。或者法庭会进行举证责任的分配，若法官认为商家掌握这方面信息，则需要承担举证责任。
原标题：遭遇“大数据杀熟”？这份避“坑”指南请收好
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