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個性化算法本身利弊各半真正的“個性化推薦”必須保證用戶選擇的自由

發布日期： 2021-08-19 14:43:43 來源：羊城晚報

針對人們擔憂的個性化推薦問題，個人信息保護法草案三審稿明確自動化決策應當遵守個人信息處理的一般規則，包括應遵循合法、正當、必要和誠信原則，目的明確和最小化處理原則，公開透明原則，信息質量原則，責任原則等;自動化決策，包括用戶畫像、算法推薦等，應當在充分告知個人信息處理相關事項的前提下取得個人同意，不得以個人不同意為由拒絕提供產品或者服務。(8月18日《南方都市報》)

個性化推薦在網絡廣泛應用，如果你經常瀏覽幾個固定類別的信息，那么平臺更新推薦的都將集中在這些類別;而在電商平臺，如果用戶經常購買一些類別的商品，如書籍、書法用品等，那么這些類別的商品會是高頻推薦的對象。

諸如此類，這些推薦是基于用戶消費習慣信息數據算法產生的信息推送結果，應該說與用戶的個體有較高的重合度。當這些數據中包含了個人消費能力判斷時，不同用戶搜索同一商品，出現推薦商品價格方面的差異，并不會令人意外。

客觀來說，算法是一柄雙刃劍，有利的一面是提高信息推薦與用戶需求的匹配度，提高用戶搜索的效率，幫助用戶節約時間;不利的一面則會加劇用戶“信息繭房”的困局，進而弱化信息選擇的能力。如購物，買的東西越貴、喜好傾向越固定，那么獲得推薦并購買不符合喜好、突破風格習慣的商品就會越難，無形中給自身的消費思維上了道枷鎖。

更關鍵的是，當機器算法有人為算計的加持，算法推薦的“個性化”便很可能變成“被個性化”，“信息蠶房”則可能變成薅羊毛的暗箱，如同樣的商品，可以不同的價格策略來匹配不同人群的信息推薦，便不可避免地出現“大數據殺熟”。

可見，算法雖然不是壞東西，但其本身也利弊各半，況且還容易被劫持和利用，這就應要求其應用謹守邊界，能用而非濫用。個性化是用戶選擇的結果，真正的“個性化推薦”必須保證用戶選擇的自由，而非強制。因此，必須首先賦予用戶對“個性化推薦”功能用或不用的權利，禁止平臺替用戶“做主”。其次，“個性推薦”商品不能與用戶消費能力掛鉤，使得消費者喪失對商品充分的知情權和選擇權。

此次個人信息保護法草案相關規定，對這些作了進一步的明確，旨在給個性化推薦的應用劃出清晰的紅線，進一步織密大數據時代個人權利的保護網。

當然，防止“個性化推薦”損害公平，在完善立法的同時，更需要加強監管，如針對個性化推薦，應當督促平臺落實標識提示和“一鍵關閉”功能，同時，針對“個性化推薦”可能發生的“價格捆綁”，明確將其納入到“大數據殺熟”行為內進行管理和監督。（作者：房清江）