1、七成多受訪者認為仍然存在大數據“殺熟”現象，六成多受訪者表示有過被大數據“殺熟”經歷。調查結果顯示，七成多（76.77%）受訪者認為存在大數據“殺熟”現象，較去年（99.74%）下降了兩成多（22.97%）；有六成多（64.33%）受訪者表示有過被大數據“殺熟”經歷，較去年（86.91%）下降了兩成多（22.58%）。也就是說，盡管認為仍然存在大數據“殺熟”現象和有過被大數據“殺熟”經歷的受訪者比率均有明顯下降，但目前仍有大部分受訪者認為大數據“殺熟”現象仍然存在，并且表示有過被大數據“殺熟”經歷。

　　2、受訪者在網絡購物時遭遇大數據“殺熟”現象最多，其次是在線旅游和外賣消費。調查結果顯示，五成多（54.89%）受訪者表示在網絡購物過程中遭遇過大數據“殺熟”，過半（50.04%）受訪者表示在在線旅游消費中遭遇過大數據“殺熟”，超四成（41.94%）受訪者表示在外賣消費中遭遇過大數據“殺熟”。此外，還有部分受訪者表示在打車類（29.04%）、票務類（20.68%）、視頻類（11.29%）消費過程中遭遇過大數據“殺熟”問題。這說明，受訪者認為大數據“殺熟”問題主要集中在網絡購物、在線旅游、網絡外賣等消費領域。

　　3、超六成受訪者認為大數據“殺熟”目前主要體現為不同用戶享有不同打折或優惠。調查結果顯示，超六成（61.21%）受訪者認為大數據“殺熟”主要體現為不同用戶享有不同的打折或優惠，四成多（45.76%）受訪者認為體現為多次瀏覽后價格自動上漲，三成多（36.92%）受訪者認為體現為同一時間不同用戶價格不同，兩成多（26.69%）受訪者認為體現為只提供符合用戶特點的商品或服務。此外，針對同時消費在一個平臺消費，有人有消費券而有人卻沒有的現象，八成多（83.95%）受訪者認為發放打折或優惠券的結果不公平，七成多（76.07%）受訪者認為發放打折或優惠券規則不透明。由此可以看出，大多數受訪者認為大數據“殺熟”主要體現為不同用戶享有不同的打折或優惠，大多數受訪者認為目前發放打折或優惠券的結果不公平、規則不透明，均與大數據“殺熟”有關系。

　　4、超七成受訪者認為企業大數據“殺熟”是為了謀取更多經濟利益。調查結果顯示，超七成（71.66%）受訪者認為企業大數據“殺熟”是為了謀取更多經濟利益；只有不到兩成（18.33%）受訪者認為企業利用大數據差別推送是為用戶推薦合適的商品或服務，只有極少數（5.89%）受訪者認為企業利用大數據差別推送是為用戶節省選擇的時間成本?？梢钥闯?，大部分受訪者認為企業大數據“殺熟”是為了謀取更多經濟利益，只有少數受訪者認為企業利用大數據技術進行差別推送是為用戶推薦合適商品或服務，或為用戶節省選擇的時間成本。

　　5、八成多受訪者認為大數據“殺熟”會損害消費者權益，七成多受訪者認為會影響行業信譽。調查結果顯示，八成多（86.12%）受訪者認為大數據“殺熟”會損害消費者的合法權益，七成多（76.20%）受訪者認為大數據“殺熟”會影響行業信譽，六成多（62.82%）受訪者認為大數據“殺熟”會降低用戶忠誠度，只有不到兩成（17.97%）受訪者認為會提升用戶消費體驗。結果表明，大部分受訪者認為大數據“殺熟”會損害消費者的合法權益、影響行業信譽以及降低用戶忠誠度，只有少數受訪者認為會提升用戶消費體驗。

　　6、六成多受訪者認為大數據“殺熟”侵犯了消費者個人信息保護權，但有近半受訪者遭遇大數據“殺熟”后選擇自認倒霉。調查結果顯示，六成多（66.47%）受訪者認為大數據“殺熟”侵犯了消費者的個人信息保護權，有五成多（57.27%）受訪者認為大數據“殺熟”侵犯了消費者的公平交易權，四成多（43.02%）受訪者認為大數據“殺熟”侵犯了消費者的知情權和選擇權。但遭遇大數據“殺熟”問題后，有近半（47.68%）受訪者選擇自認倒霉，只有極個別（4.95%）受訪者選擇通過司法途徑維權。這說明大部分受訪者能夠認識到大數據“殺熟”行為侵犯了消費者合法權益，但由于舉證難、維權成本高等原因，選擇依法維權的人并不多。

　　7、體驗調查沒有發現明顯大數據“殺熟”問題，部分平臺存在新、老用戶同時購買同一商品不同價現象。本次體驗調查在18個平臺完成的63個消費體驗樣本中，有36個樣本新、老用戶價格一致，有27個樣本新、老用戶價格不一致。價格不一致主要體現為新、老用戶享受打折優惠額度不同，或者享受打折優惠種類不同，導致最終實際成交價格不同。有的價格不一致樣本，存在打折優惠促銷規則不透明現象，涉嫌侵犯消費者的知情權和公平交易權。

　　8、體驗調查發現部分平臺關閉個性化推薦后，新、老用戶賬號推薦內容仍然存在較大差異。本次體驗調查的18個平臺中，關閉個性化推薦選項之后，只有3個平臺推薦的內容完全一致，有7個平臺推薦的內容仍然存在差異，也有7個平臺推薦的內容仍然存在個別差異或排序不同。此外，還有個別平臺未設置個性化推薦板塊。

　　9、大部分受訪者認為規范大數據“殺熟”問題的困難在于法規不健全，希望進一步應該健全法律法規并加強監管和加大處罰力度。關于規范治理大數據“殺熟”問題的困難，近八成（78.24%）受訪者認為是法規不健全，近七成（68.80%）受訪者認為是監管手段跟不上，過半（50.59%）受訪者認為是不容易發現，三成多（33.22%）受訪者認為是不容易取證。至于如何規范和治理大數據“殺熟”問題，有超八成（81.05%）受訪者認為應該健全法律法規，對大數據“殺熟”問題進行具體規定；六成多（63.27%）受訪者認為應該加大處罰力度，提高企業違法成本；五成多（52.27%）受訪者認為應該加強監管，通過先進技術手段創新監管方式方法；還有三成多受訪者認為應該加強社會監督（32.48%）和企業自律（35.62%）。

　　結合本次互聯網消費大數據“殺熟”問題調查結果，北京市消費者協會提出以下幾點建議：

　　1、健全落實有關法律法規，加大個人信息保護力度。目前，《電子商務法》、《個人信息保護法》以及《互聯網信息服務算法推薦管理規定》等有關法律法規對用戶信息的讀取和使用、大數據技術算法應用，以及消費者關注的大數據“殺熟”行為進行了相關規定。但由于大數據“殺熟”具有即時性、隱蔽性、模糊性和復雜性，消費者很難發現也很難舉證維權，監管部門也很難查證和處罰。因此，建議在切實貫徹落實現有法律法規的基礎上，進一步健全有關大數據“殺熟”的法律法規和標準制度，規范企業采集、使用個人信息行為，加大消費者的個人信息保護力度。

　　2、創新監管方式方法，探索建立大數據線上監管平臺。鑒于目前有關法律法規尚處于逐步完善階段，大數據“殺熟”行為又很難發現和調查取證，建議有關部門進一步創新監管方式方法，探索建立大數據線上監管平臺，運用大數據抓取審核等方法，實時監控有關電商平臺的價格等相關數據信息，及時對可能存在大數據“殺熟”行為做出預判。積極落實有關規定，有關部門聯合建立算法分級分類安全管理制度，要求大數據服務提供者對其提供的算法及應用等信息進行備案登記，并按照有關規定定期開展安全評估工作。

　　3、督促企業誠信守法經營，主動維護消費者合法權益。有關企業要嚴格落實有關法律法規要求，遵守商業道德和行業規范。在收集和使用消費者個人信息時，應遵循合法、正當、必要的原則，嚴格做到明示收集、使用信息的目的、方式和范圍，并經消費者同意；根據消費者用戶特征推送商品或服務時，應同時向消費者提供不針對其個人特征的選項；向用戶提供便捷的關閉算法推薦服務選項，并向用戶提供選擇或者刪除用于算法推薦服務的用戶標簽功能；制定價格標準以及開展相關促銷活動時，不設置不公平不合理的交易規則、價格標準；定期向監管部門報告個人信息采集和使用情況，如實告知企業使用大數據信息的有關情況，主動接受有關部門的監督管理。

　　4、消費者應不斷提升自我保護意識和依法維權能力。大數據“殺熟”主要通過收集和使用個人信息數據，來完成對用戶的精準“畫像”，然后針對用戶“畫像”進行精準報價或開展針對性的營銷活動。所以消費者要多學習有關法律法規，增強個人信息保護意識，養成仔細閱讀用戶注冊協議和隱私保護協議條款的習慣，盡量減少在互聯網上留下個人信息痕跡，注意關閉個性化推薦、選擇或刪除個人用戶標簽等功能的應用，降低在平臺使用搜索收藏等功能的頻率，在網上購買商品或服務時，盡量通過不同方式在不同商家進行價格比較。如果遇到大數據“殺熟”問題，應及時通過截圖或錄制視頻等方式保存好證據，并依法維權。