▲资料图。图/IC photo

同一家电影院、同一场次电影，非但不同平台购买的价格可能不同，而且不同的人在同一平台购买的价格可能也会不一样。

据《法治日报》报道，四川成都的罗女士与朋友一起买电影票时发现，二人都办理了某购票平台的VIP，但同一座位，朋友手机显示每张电影票23.9元，她的手机却显示每张电影票34元，相差10.1元。

线上一个价线下另一个价，不同的时段不同的价格，不同的平台不同的价格，而且显示的价格还不一定就是实际的售价……不得不说，在当下，“薛定谔的电影票价”经常让很多影迷摸不着头脑。

虽然说，颇显混乱的价格体系跟观影位置、购买时段和第三方售票平台的技术服务费等不无关系，但当这些因素都排除在外，不同的人在同个时段同个平台购买同个座位价格仍然有别，这就不免有些离谱了，这其中，显然有大数据“杀熟”的嫌疑。

事实上，早在几年前，就有媒体聚焦电影票价、飞机票价、酒店房价大数据“杀熟”乱象——新老用户，不同手机型号，经常都是“一客一价”。这引发了公众对大数据“杀熟”的不忿。

借助“用户画像”和“千人千面”的算法，通过隐蔽性的差别定价对高意愿消费者收取更高的价格，非但可能侵犯消费者的隐私权，还涉嫌侵犯消费者的知情权、公平交易权，背离市场公平原则。

正因如此，法律法规层面也在对大数据“杀熟”问题做出规制。2021年11月1日起正式施行的《个人信息保护法》规定，利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。

而2022年3月1日起施行的《互联网信息服务算法推荐管理规定》，也明确将箭头对准了算法歧视、“大数据杀熟”等算法不合理应用问题，要求“不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇”。

法律法规掷地有声，大数据“杀熟”乱象一度有所收敛。但就眼下看，必须防止大数据“杀熟”在某些领域的死灰复燃。

就拿电影票被差异化定价来说，其本质上就是利用信息不对称和消费者信任去赚取不当利润。

对售票平台和电影院方面而言，算法可以用来助力商业营销精准化，但绝不该用于大数据“杀熟”。大数据“杀熟”短期内或许有效，长期里却可能遭到自我反噬。

北京大学教授沈艳就此表示，“弱势的消费者对于杀熟的厌恶，带给相关企业的负收益会超过优势消费者享受个性化定制所带来的正收益。长久来看，个性化定价可能会导致消费者对平台的信任度降低。”

但要彻底根除大数据“杀熟”问题，不能光靠那些售票方的自觉，还得靠算法治理的在线。从算法治理角度看，大数据“杀熟”反映的，其实是算法运作缺乏透明度和算法黑箱问题。

鉴于此，要求售票方建立更清晰的票价定价规则，以“算法审计”来倒逼平台增加算法透明度，势在必行。

电影票价定价可以有市场化规则，但不能成“玄学”，更不能成“坑学”。电影票价领域的大数据“杀熟”，也该被重视起来了。

撰稿/京客（媒体人）

编辑/迟道华

校对/刘越