互联网平台的算法、个性化设置与反垄断风险防控.docx
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1、互联网平台的算法、个性化设置与反垄断风险防控在数字经济下的诸多细分领域,平台经营者运营平台时,利用所收集的数据和算法进行个性化设置并不鲜见,如针对不同的用户进行的个性化定价,搜索结果的个性化排序,根据用户偏好进行的个性化推荐等等。应当承认,算法的运用和个性化设置经常能够产生诸多积极效果,提高商业运行效率。举例而言,各类互联网平台上的个性化推荐能够提供给用户最为相关的信息,节省用户的搜索时间;商户可以利用算法优化其经营行为以及与用户的交互,提高其产品或服务的质量;利用算法进行个性化定价的第三方解决方案还可以降低小企业的市场进入门槛,间接促进市场竞争和创新。在承认前述效率的同时,近年来,许多法域的
2、竞争执法机关也愈发担心,算法带来的个性化设置,在某些情况下可能会削弱市场竞争,损害消费者利益。具体而言,互联网平台能够分析用户的行为和特征,通过机器学习技术(如聚类算法)的使用将用户进行有意义的分类,进而在呈现给用户的选项、排序、价格和折扣、通知时间、内容和提醒等方面,针对不同类别的用户区别对待。取决于不同的行为类型,在特定的市场结构下,这种差别待遇可能产生剥削性竞争损害,也可能产生排他性竞争损害。个性化定价个性化定价,俗称为“大数据杀熟”,是近年来理论界和实务界讨论较多的行为类型之一。个性化定价一般指针对不同的用户展示不同的价格,以及能够产生相同效果的行为,比如针对不同用户提供不同的折扣或优
3、惠券。从经济学的角度,出于利润最大化的目的,企业有动机根据不同客户的付费意愿区别定价。在传统市场,囿于难以识别客户付费意愿的差别,区别定价往往不具有现实可行性。然而,对于数字经济领域,互联网企业可以使用广泛的用户数据和算法来揣测用户的付费意愿(willingness to pay),因此,数据的收集和算法的使用使得个性化定价存在可能性。例如,根据有关研究显示,Uber曾尝试将用户分为“时间敏感性”和“价格敏感性”,并且Uber发现,如果用户的手机接近没电时,其往往更愿意支付更高的车费溢价。又如,Staple网站曾基于“用户位置离最近的实体店铺有多远”这一信息来向不同用户展示不同的商品价格。除了
4、以上的“差别待遇”竞争担忧,许多法域的执法机关还担心,与算法的运用相结合,个性化定价也可能帮助拥有市场力量的企业更好地实施 “掠夺性定价”,排除竞争对手。这是因为,算法能够帮助企业识别哪些用户最可能转换供应商,从而帮助其更有针对性地实施有效的掠夺性定价。个性化排序在注意力经济下,互联网平台经常向用户根据特定顺序呈现一系列选择或者与其搜索有关的结果。根据用户特征的不同,平台呈现出个性化的排序较为常见。欧盟委员会2018年的一项研究显示,其秘密访问的160个电商网站中的61%对搜索结果进行了个性化排序。基于用户主动输入的搜索关键词,根据搜索结果的相关度进行排序属于再合理不过的安排。然而,执法机关也
5、存在担心,互联网平台能够使用广泛的用户信息(如位置、搜索历史、浏览历史和购买行为等)来决定展示结果和排序。而用户的交易决定很大程度上又受到“位置偏爱”(position bias)的影响,即在排序结果中,排在前面的结果通常能获取更高点击率和交易率。尤其是在移动网络时代,手机的广泛使用和屏幕尺寸的限制进一步增强了这一效果。因此,在承认个性化排序能够带来效率的同时,许多执法机关担心,拥有市场力量的平台企业可能通过对排序算法和排序结果的操控来影响消费者选择,从而使得自己获得竞争优势或者更高的利润,产生限制市场竞争的效果。例如,如果某一平台与个别商户存在更高的佣金安排或收入分成协议,则该平台可能有动机
6、通过优先展示这类商户而获得更高的利润。澳大利亚竞争和消费者委员会(ACCC)和英国竞争和市场管理局(CMA)曾对部分线上酒店预订平台的搜索结果排序进行调查。CMA发现,某些线上酒店预定平台的搜索结果展示受到酒店支付网站的佣金水平影响;而ACCC则发现,酒店比价网站Trivago的排序算法将“哪些酒店预订平台向其支付更多费用”这一因素在排序中分配较大权重。此外,如果某一平台同时存在自营业务时,其也可能存在动机通过优先展示自己而获得竞争优势。在欧盟委员会2017年处罚的谷歌“比较购物案”中,谷歌在搜索显示页面优先展示自营比价网站,通过专门算法使竞争对手比价网站的结果排名降低,将流量引向自营比价网站
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- 关 键 词:
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