云存儲、大數(shù)據(jù)分析、無損壓縮等新興互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)改變了傳統(tǒng)商業(yè)社會無法記錄、無法追蹤的交易形式?，F(xiàn)在只要連接到網(wǎng)絡(luò)，就必然會留下“面包屑”，即用戶行為信息。在如今的互聯(lián)網(wǎng)2.0時代，人們的衣食住行都離不開網(wǎng)絡(luò)。包括在線選購衣物、訂購美食、預(yù)訂酒店、預(yù)約出行等，從搜索到下單再到評價服務(wù)，每一步操作都可以線上完成。事實(shí)證明，天下沒有免費(fèi)的午餐，在用戶行為信息的商業(yè)價值已然凸顯的大背景下，用戶在利用網(wǎng)絡(luò)享受便捷生活的同時，代價正是其行為痕跡不斷地被采集、保存，繼而被整合、分析，甚至可能因數(shù)據(jù)中間商的加入而流入市場。各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)傾向于開發(fā)利用其掌握的用戶行為信息，以最大化實(shí)現(xiàn)用戶行為信息的商業(yè)價值。在此過程中，難免引發(fā)侵犯用戶個人隱私、濫用用戶行為信息、自動化決策不公正等現(xiàn)實(shí)問題。由此可見，用戶行為信息的商業(yè)化運(yùn)用，在具有提高企業(yè)服務(wù)能力和價值收益上的正外部性的同時，還帶有信息安全上的負(fù)外部性，可能引發(fā)企業(yè)泄露用戶信息、濫用用戶信息的風(fēng)險。如何在大數(shù)據(jù)時代背景下對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)實(shí)施的用戶行為信息的商業(yè)化運(yùn)用行為進(jìn)行規(guī)制，以最大程度避免其可能帶來的負(fù)外部性，已然成為互聯(lián)網(wǎng)用戶和企業(yè)等多方主體共同的利益訴求。

一、用戶行為信息的概念與特征

提到個人數(shù)據(jù)信息，人們首先想到的通常是姓名、聯(lián)系方式、身份證號碼、居住地址等可以直接識別特定自然人身份的數(shù)據(jù)信息。這些信息可以直接關(guān)聯(lián)到特定自然人，因此能夠輕易識別其身份。[1]此類數(shù)據(jù)信息，可謂信息社會中的個人數(shù)字代號，只要掌握這個數(shù)字代號，任何人都可以找到其對應(yīng)的個體，故其對于維持個體人格獨(dú)立、保障私人空間不受侵犯具有重要意義。然而，在互聯(lián)網(wǎng)時代，除了此類可識別的個人數(shù)據(jù)信息，由個體的網(wǎng)絡(luò)行為而產(chǎn)生的另一類數(shù)據(jù)信息也逐漸開始備受關(guān)注。這些信息包括瀏覽網(wǎng)頁而生成的歷史記錄，注冊網(wǎng)站或手機(jī)應(yīng)用而生成的賬號和密碼，使用購物網(wǎng)站進(jìn)行消費(fèi)而生成的消費(fèi)記錄，使用手機(jī)地圖或旅游應(yīng)用而生成的位置和行蹤信息，以及安裝智能家電時提供的電器配備信息和生活起居信息等多方面的內(nèi)容。毫無疑問，這些信息對應(yīng)的是獨(dú)立的個體，但此時的個體不僅是具有一般民事主體身份的自然人，同時還是網(wǎng)絡(luò)活動的參與者，是使用企業(yè)提供的商品和服務(wù)的用戶。本文將記錄了用戶網(wǎng)絡(luò)行為軌跡的信息統(tǒng)稱為用戶行為信息，在概念層面與可直接識別特定自然人身份的個人信息以作區(qū)分。

用戶行為信息，可以被定義為用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品或者接受互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)的過程中，因檢索、瀏覽、下載網(wǎng)絡(luò)信息資源等行為而產(chǎn)生的一系列信息。該信息能夠直接或者間接地反映用戶的知識需求度，包括知識關(guān)注度和價值度兩個層面的內(nèi)容，從而為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)刻畫用戶數(shù)據(jù)畫像提供直接且重要的數(shù)據(jù)支持。例如，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以利用云計算等信息技術(shù)統(tǒng)計分析用戶對相關(guān)知識的評論、收藏、問答等隱性行為，了解用戶的關(guān)注重點(diǎn)和偏好，從而建立用戶需求的個性化模型，并為用戶提供個性化的服務(wù)，如直接過濾與用戶需求無關(guān)的信息，為其推送與其需求相符的特定化信息；又如，依據(jù)用戶需求程度的高低，對推薦給用戶的各類信息予以綜合排序，以提高用戶接收信息的有效性。大體而言，用戶行為信息可以被劃分為訪問數(shù)據(jù)、檢索數(shù)據(jù)、下載數(shù)據(jù)、評分?jǐn)?shù)據(jù)等幾類，其來源渠道主要包括兩種，即由用戶主動提供和在用戶無意識狀態(tài)下由企業(yè)的自動信息抓取工具采集生成。[2]所謂由用戶主動提供，強(qiáng)調(diào)用戶行為信息直接根據(jù)其線上行為生成，譬如用戶注冊會員時填寫的用戶名、密碼、感興趣的內(nèi)容等，又如用戶使用社交服務(wù)時主動發(fā)布的個人簡介和地理定位，亦包括用戶使用媒體服務(wù)時發(fā)表的時事評論等。至于另一來源渠道則側(cè)重于依靠企業(yè)通過cookie等工具，跟蹤、采集用戶的線上行為而獲取用戶行為信息，如用戶輸入的關(guān)鍵詞和歷史記錄，又如用戶使用運(yùn)動手環(huán)時被記錄下的運(yùn)動軌跡、作息時間、健康狀況等信息。

用戶行為信息的核心內(nèi)容亦須圍繞用戶行為軌跡衍生，實(shí)踐中，用戶通過鼠標(biāo)、鍵盤、手機(jī)、智能手環(huán)、語音識別設(shè)備、智能化觸控設(shè)備等信息輸入設(shè)備訪問網(wǎng)頁或其他界面，或者通過諸如點(diǎn)擊鏈接、滑動瀏覽、輸入信息、搜索關(guān)鍵詞、發(fā)表評論、上傳圖片、提供定位、在線交易、下達(dá)指令、個性化設(shè)置等具體行為，均可生成用戶行為信息。與個人信息相較而言，用戶行為信息具有動態(tài)性、集聚性和敏感性三大特征，具體如下：

第一，用戶行為信息具有動態(tài)性。用戶行為信息不同于姓名、證件號碼等一成不變的個人信息，具有較強(qiáng)的動態(tài)性的物理特征。這是因為，隨著時間推移，人們的內(nèi)心思想在不斷變化，其表現(xiàn)出來的外部行為也隨之產(chǎn)生變化?？梢?，用戶行為信息的價值具有一定的時效，即用戶行為信息的更新速度直接關(guān)系到其商業(yè)價值，由于人們每時每刻都在進(jìn)行活動，使用網(wǎng)絡(luò)的過程中也必然如此，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)只有持續(xù)收集用戶行為信息，方能實(shí)現(xiàn)商業(yè)用途。

第二，用戶行為信息具有集聚性。用戶行為信息的數(shù)量非?？捎^，完全可以稱為“大數(shù)據(jù)”。即使單條行為信息僅能反映部分行為片段，但當(dāng)海量的用戶行為信息聚集起來，借助云存儲、大數(shù)據(jù)計算等新興技術(shù)，就可以有效挖掘出特定用戶與相應(yīng)用戶群體的諸多行為特征，其具有的商業(yè)價值也隨之大幅提升。用戶行為信息商業(yè)價值的實(shí)現(xiàn)并非一勞永逸，歷史信息具有比對分析的重要意義，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)往往會長期保存用戶的初期行為軌跡，不斷累積信息的商業(yè)價值。

第三，用戶行為信息具有敏感性。用戶行為信息對于自然人的人格而言，具有特殊的敏感性。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以利用其掌握的用戶行為信息繪制出一個反映用戶行為偏好、性格特征甚至心理特質(zhì)的“內(nèi)在人格”。事實(shí)上，對用戶進(jìn)行數(shù)據(jù)造像，正是復(fù)刻用戶的內(nèi)在人格。無論用戶行為信息能否準(zhǔn)確識別用戶的真實(shí)身份，這些行為信息已足以感知用戶的內(nèi)心想法。[3]因此，即使單一的用戶行為信息并不與宗教、民族等個人信息具有同等敏感度，但基于此繪制出的個體“內(nèi)在人格”畫像，已經(jīng)足以反映出用戶并不想表露于外的敏感信息，因此具有特殊的敏感性特征。

二、用戶行為信息的商業(yè)化運(yùn)用及風(fēng)險

互聯(lián)網(wǎng)浪潮下各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的競爭愈演愈烈，用戶行為信息的巨大商業(yè)價值也開始備受關(guān)注。為充分挖掘用戶行為信息的商業(yè)價值，各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)力求詳細(xì)地記錄用戶的行為細(xì)節(jié)，并以數(shù)據(jù)化的形式使其具象化。用戶行為信息在互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)活動中的普遍化運(yùn)用，正是大數(shù)據(jù)時代下高新技術(shù)改造商業(yè)形態(tài)的一大例證。對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言，雖然采集、儲存和處理用戶行為信息增加了額外的成本，但推進(jìn)商業(yè)化運(yùn)用所帶來的收益亦蔚為可觀。在巨額收益的驅(qū)使下，建立用戶行為信息檔案庫①已經(jīng)成為各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)秘而不宣的通用規(guī)則。在實(shí)踐中，用戶行為信息的商業(yè)化運(yùn)用主要通過以下幾種方式實(shí)現(xiàn)。

第一，沉淀用戶行為信息，優(yōu)化用戶體驗。用戶行為信息的沉淀主要體現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)總是能夠自動記憶用戶的歷史消費(fèi)選擇，并為所有用戶保留其個性化的設(shè)置。例如，再次登錄同一網(wǎng)站或打開同一手機(jī)APP時，用戶不再需要重復(fù)輸入復(fù)雜的賬戶名和密碼；瀏覽網(wǎng)頁時點(diǎn)擊查看交易過的歷史訂單，甚至是瀏覽過、收藏過或放入購物車預(yù)備交易的商品，不會因為退出登陸而無法得見；點(diǎn)餐平臺上所購買的餐品或提交的評價，可以在事后再次查看等。可以作出這樣一個大膽的推論，即用戶行為信息的點(diǎn)滴積累使得網(wǎng)絡(luò)的記憶遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)過了用戶的記憶，且此種網(wǎng)絡(luò)記憶還會伴隨用戶行為信息的持續(xù)累積而不斷更新，充分掌握用戶行為信息的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)甚至可能要比用戶更了解自己。在此推論上，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)可以有針對性地優(yōu)化自身提供的產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，提升商務(wù)運(yùn)營效益，以獲取行業(yè)競爭優(yōu)勢地位；用戶則能夠擁有更優(yōu)質(zhì)的互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)體驗，避免不必要的時間消耗，提升交易效率。

第二，進(jìn)行用戶行為化定位，提供定制化的互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品或服務(wù)。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在累積了足量的用戶行為信息后，即能夠利用人工智能等數(shù)據(jù)挖掘工具，提取并匯總涉及用戶的價值觀、生活方式、行為模式、生活需求、選擇偏好等各項特征，以構(gòu)建一個嶄新且完整的消費(fèi)者數(shù)據(jù)畫像。這一畫像的終極目標(biāo)，是以類似360度全方位鏡像反射的方式，對用戶性格和生命進(jìn)行數(shù)據(jù)塑像。[4]掌握著這樣的用戶數(shù)據(jù)畫像，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)就可以將用戶按照需求、偏好、購買力等消費(fèi)特征進(jìn)行分類，從而向不同類別的用戶提供區(qū)別化、定制化的產(chǎn)品或服務(wù)。由此，用戶所瀏覽的網(wǎng)頁終端或手機(jī)客戶端，將逐漸僅顯示互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)基于對用戶行為信息的分析，認(rèn)為用戶會感興趣或是希望接收到的內(nèi)容。例如，電商網(wǎng)站根據(jù)用戶搜索、瀏覽、點(diǎn)擊、交易等相關(guān)行為信息不斷調(diào)整客戶端首頁推薦的產(chǎn)品類目和搜索結(jié)果的排序方式；餐飲類APP通過用戶的定位、訂餐時間、訂單內(nèi)容等歷史行為信息，在不同就餐時段向用戶展示符合其口味且處于其經(jīng)濟(jì)承受能力范圍內(nèi)的餐廳；新媒體網(wǎng)站根據(jù)用戶的定位、可閱覽的時間和興趣領(lǐng)域，就推薦內(nèi)容做出相應(yīng)的安排與調(diào)整；社交網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供商則基于其對用戶行為信息的分析結(jié)果，為用戶推薦其可能認(rèn)識的人、感興趣的人或相關(guān)公眾號。

第三，開展個性化廣告推薦，提升經(jīng)營效益。如何將廣告推送給真正具有消費(fèi)需求，且擁有購買能力的客戶，從而以最小的成本促成交易，是廣告學(xué)上有待解決的核心命題之一。由于缺失對個體消費(fèi)者的全面了解，傳統(tǒng)的廣告投送模式往往只能以數(shù)量取勝，即通過漫無目的的“廣而告之”模式，提升交易成功率。但此種廣告投送模式存在成本高、準(zhǔn)確率低等弊端，投放廣告的效益難以得到保障。用戶行為信息定位廣告的出現(xiàn)，將廣告向消費(fèi)的轉(zhuǎn)化率提升到了新的層次。企業(yè)能夠利用算法技術(shù)對海量的用戶行為信息進(jìn)行深入挖掘分析，判斷用戶的消費(fèi)需求、選擇偏好甚至購買力，進(jìn)而基于產(chǎn)品特性向潛在的客戶投送符合其需求、偏好和能力的定向廣告。[5]精準(zhǔn)的廣告投送，能夠完美消除產(chǎn)品和服務(wù)從生產(chǎn)者到消費(fèi)者之間的信息壁壘，由此大幅減少生產(chǎn)商、經(jīng)銷商的銷售成本，提升經(jīng)營效益；對于用戶而言，接收符合其行為愛好分析結(jié)果的廣告，亦提高了獲得所需產(chǎn)品或服務(wù)的可能性，降低了用戶的選擇成本。

在用戶行為信息商業(yè)化運(yùn)用的過程中，須警惕人工智能技術(shù)運(yùn)用和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不當(dāng)行為所帶來的系列風(fēng)險。具體而言，用戶行為信息商業(yè)化運(yùn)用的風(fēng)險可以大致概括為以下三點(diǎn)，未來法規(guī)規(guī)制的思維亦應(yīng)當(dāng)由此切入。

首先，用戶隱私空間遭受侵犯的風(fēng)險。人工智能技術(shù)運(yùn)用下的用戶行為信息挖掘，已經(jīng)使得用戶行為信息與隱私之間的界限越發(fā)模糊。正如美國佛羅里達(dá)國際大學(xué)法學(xué)院的Andrew J.McClurg教授所言，數(shù)據(jù)挖掘所取得的成果已經(jīng)等同于對人們的生活進(jìn)行完整的相片式記錄，這與有人整天拿著相機(jī)隨時攝錄你的生活簡直別無二致[6]。海量集聚的用戶行為信息在經(jīng)充分挖掘后刻畫出的立體數(shù)據(jù)人像與自然人具有極其類似的性格特質(zhì)，即使互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)只能將該數(shù)據(jù)人像連接到特定智能設(shè)備，從而針對用戶偏好進(jìn)行個性化推薦，也會使用戶感受到隱私被窺探，并引發(fā)不安。因為用戶行為信息與自然人真實(shí)身份之間由可識別性構(gòu)筑的界限并不具有絕對性，在用戶行為信息充足，或者有其他的外部可識別性信息加以輔助的情形下，可以準(zhǔn)確識別自然人的真實(shí)身份。正是由于用戶行為信息與自然人真實(shí)身份間的連接具有現(xiàn)實(shí)可行性，所以互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過用戶行為信息侵蝕用戶隱私空間成為可能。因此，有必要對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采集、處理、共享用戶行為信息的行為進(jìn)行有效規(guī)制，以保障用戶隱私空間的安全性。

其次，用戶行為信息遭到濫用的風(fēng)險。在運(yùn)用領(lǐng)域上，濫用用戶行為信息主要指互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)將用戶行為信息用于政治、輿論引導(dǎo)等非商業(yè)領(lǐng)域，背離了其采集用戶行為信息的初衷。以2016年的美國大選為例，一家英國數(shù)據(jù)分析公司不當(dāng)利用從Facebook獲取的近8700萬用戶的個人資料以提升政治性廣告投放的精準(zhǔn)度，有針對性地向用戶推薦候選人的相關(guān)信息，從而影響選舉結(jié)果。②在運(yùn)用方式上，濫用用戶行為信息主要表現(xiàn)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)直接買賣用戶信息以實(shí)現(xiàn)營利目標(biāo)。通過直接買賣用戶行為信息獲利的行為，與在知情同意原則下合法采集用戶行為信息的原則不符，必將造成用戶信息的廣泛泄露，從而擾亂信息商業(yè)化運(yùn)用的市場秩序。在運(yùn)用目的上，濫用用戶行為信息，常指互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)依據(jù)用戶行為信息對用戶進(jìn)行區(qū)別對待以獲取超額利潤。典型者為“大數(shù)據(jù)殺熟”行為，即互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)依據(jù)用戶的消費(fèi)能力、消費(fèi)偏好、消費(fèi)意愿等內(nèi)容對其進(jìn)行標(biāo)簽化處理，同時使用協(xié)同過濾等分類算法計算用戶購買概率并將其進(jìn)行分類，以便預(yù)測出不同用戶所能接受的商品價格，并據(jù)此對新老用戶進(jìn)行區(qū)別化定價。[7]

再次，自動化決策結(jié)果不公正的風(fēng)險。自動化決策是人工智能的本質(zhì)，旨在通過人工智能算法，結(jié)合用戶大數(shù)據(jù)進(jìn)行打分、評價或者推薦，從而在商業(yè)領(lǐng)域提高用戶點(diǎn)擊率、增加企業(yè)交易利潤率。一般來說，產(chǎn)生不公正的自動化決策結(jié)果的原因，可以從算法程序設(shè)計、算法數(shù)據(jù)輸入和算法黑箱當(dāng)中尋找。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的自動化決策依賴算法程序，若程序本身是不公平的，必然直接影響決策結(jié)果，而算法程序的形成過程必然帶有主觀色彩，即程序設(shè)計者的主觀價值潛移默化地融入算法程序的設(shè)置之中。此外，用戶行為信息的采集大多以注冊賬戶或特定的客戶端為中心，而注冊賬戶、客戶端背后的自然人并不具有唯一對應(yīng)性，在多人使用同一賬戶或同一客戶端的情形下，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)輸入的數(shù)據(jù)將會不可避免地出現(xiàn)錯誤，由此導(dǎo)致自動化決策結(jié)果的背離。與此同時，由于自動化決策本身具有高度的復(fù)雜性，即使決策程序的設(shè)計者客觀上也難以完全掌控決策過程中每一個邏輯數(shù)據(jù)的來源，算法中的技術(shù)壁壘亦使得用戶客觀上無法全面了解決策的全過程，故算法黑箱不可避免，決策結(jié)果可能因此出現(xiàn)偏差。

三、商業(yè)化運(yùn)用的法律規(guī)制路徑

正如上文所述，當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所掌握的用戶行為信息涵蓋了用戶生活的方方面面，如興趣愛好、政治傾向、健康狀況、起居作息、交易習(xí)慣等，具有數(shù)量大、范圍廣、程度深之特點(diǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)能夠利用豐富的用戶行為信息復(fù)刻出一個在價值觀念、思維模式和行為傾向上都與自然人別無二致的虛擬形象，若其對用戶行為信息的采集、利用不當(dāng)，將直接侵害用戶的人格、財產(chǎn)上的利益，或者使用戶陷于諸多難以預(yù)知的窘迫、不便或者不公平的情境中。為此，必須在推進(jìn)用戶行為信息商業(yè)化運(yùn)用的過程中，通過法律規(guī)制手段來消解商業(yè)化運(yùn)用所伴生的風(fēng)險，注重保護(hù)用戶的隱私空間、防止用戶行為信息濫用，并盡量保障自動化決策的公平性。

（一）保護(hù)用戶隱私空間

第一，積極落實(shí)知情同意原則。用戶的知情同意是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采集用戶行為信息應(yīng)遵守的一項原則，亦是信息采集的合法性基礎(chǔ)。[8]實(shí)踐中，大多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的用戶行為信息采集協(xié)議存在篇幅長、專業(yè)術(shù)語多、重點(diǎn)不突出等問題，使得該原則流于形式。為了切實(shí)滿足知情同意原則的兩個構(gòu)成要素“知情”和“同意”，一方面須明確互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的告知義務(wù)，即將用戶“知情”的權(quán)利轉(zhuǎn)化為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的義務(wù)，另一方面應(yīng)推進(jìn)用戶“同意”方式的規(guī)范化。當(dāng)前，大多以用戶點(diǎn)擊“同意協(xié)議”按鍵的方式表明其對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)采集自身行為信息的有效承諾，然而此種承諾方式的規(guī)范性不足，帶有一定的隨意色彩。為此，建議使用電子簽名作為用戶明示同意的外在表現(xiàn)形式。如此一來，不僅能夠進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“同意”方式的規(guī)范化，而且可以在一定程度上提升用戶對于行為信息采集協(xié)議內(nèi)容的關(guān)注度。

第二，賦予企業(yè)信息財產(chǎn)權(quán)?？紤]到用戶行為信息的單個原始數(shù)據(jù)的價值極低，并不具有商業(yè)化運(yùn)用的可能性，因此，只有經(jīng)由互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)通過技術(shù)性手段對海量原始數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析、加工后，所形成的數(shù)據(jù)分析結(jié)果才具有商業(yè)化運(yùn)用的價值。正如學(xué)者所言，算法技術(shù)實(shí)現(xiàn)了低價值的原始數(shù)據(jù)向高價值衍生數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化。[9]因而有必要明確企業(yè)對用戶行為信息的權(quán)屬，賦予互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對用戶行為信息的財產(chǎn)權(quán)。如此一來，一方面能夠避免出現(xiàn)因權(quán)屬分散于自然人個體而導(dǎo)致用戶行為信息的商業(yè)化運(yùn)用難以實(shí)現(xiàn)的問題，調(diào)動企業(yè)開發(fā)信息的商業(yè)價值的積極性，另一方面可以在特定情形下為用戶提供相應(yīng)的請求權(quán)基礎(chǔ)，促使互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合法、合理地開發(fā)、運(yùn)用用戶行為信息。

第三，推行數(shù)據(jù)匿名化處理技術(shù)。推行用戶行為信息匿名化處理技術(shù)，可以最大限度地模糊用戶行為信息與自然人之間的聯(lián)系，降低可能對自然人權(quán)益造成的損害，并促進(jìn)用戶行為信息的市場流轉(zhuǎn)。2017年6月1日開始實(shí)施的《中華人民共和國網(wǎng)絡(luò)安全法》第四十二條指出匿名信息應(yīng)滿足“無法識別特定個人”且“不能復(fù)原”兩個基本特征。在未來，有必要為用戶行為信息的匿名化處理確立統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，包括明確用戶行為信息匿名化處理的適格主體、信息內(nèi)容、技術(shù)手段、基本方法等內(nèi)容，以增強(qiáng)用戶行為信息匿名化建設(shè)的規(guī)范性、標(biāo)準(zhǔn)性和有效性。需要注意的是，匿名化信息并非意味著絕對無法識別出特定主體，隨著相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，在數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù)充足的情形下，有可能實(shí)現(xiàn)對于信息主體的反向追蹤。因此，企業(yè)不能將匿名化技術(shù)作為用戶行為信息商業(yè)化運(yùn)用的擋箭牌，而應(yīng)不斷對相關(guān)技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化，以保護(hù)用戶隱私空間免受侵蝕。

（二）防止企業(yè)信息濫用行為

第一，強(qiáng)化互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的信息披露義務(wù)。增強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)應(yīng)履行的信息披露義務(wù)，提高用戶行為信息處理過程的公開透明程度，是推動企業(yè)這一信息控制者形成有效的內(nèi)生治理機(jī)制的重要條件。[10]互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對用戶行為信息的披露應(yīng)當(dāng)遵循真實(shí)性、完整性、及時性原則，即信息內(nèi)容符合“真實(shí)”情況、披露環(huán)節(jié)契合“完整”程序，且披露時間滿足“及時”要求?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)應(yīng)當(dāng)披露的信息內(nèi)容需與用戶行為信息的處理密切相關(guān)，主要涉及信息采集、存儲和利用環(huán)節(jié)。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)信息披露的重點(diǎn)在于涉及信息交易、信息共享等會引發(fā)用戶行為信息流轉(zhuǎn)的相關(guān)內(nèi)容，對該內(nèi)容的充分披露將成為防止企業(yè)濫用用戶行為信息的有力枷鎖。

第二，保障用戶的監(jiān)督權(quán)。從用戶視角而言，企業(yè)披露的相關(guān)信息是其行使監(jiān)督權(quán)的直接且重要的依據(jù)。用戶作為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)所提供產(chǎn)品、服務(wù)的接受者，由其負(fù)責(zé)監(jiān)督互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的行為最為直接、高效。在監(jiān)督過程中，企業(yè)應(yīng)當(dāng)為用戶提供暢通的監(jiān)督渠道，如在其信息披露的官方頁面增設(shè)用戶專欄，供用戶提出疑問或者發(fā)表意見，并在企業(yè)內(nèi)部設(shè)置專員負(fù)責(zé)處理用戶專欄內(nèi)的反饋信息。又如，企業(yè)專設(shè)用戶熱線，由內(nèi)部專員負(fù)責(zé)與來電用戶對接。當(dāng)然，用戶的監(jiān)督渠道開放期限應(yīng)當(dāng)由企業(yè)在法律規(guī)范范圍內(nèi)，結(jié)合自身經(jīng)營狀況或者人員安排等因素進(jìn)行靈活設(shè)置，不能由法律進(jìn)行“一刀切”，但是一經(jīng)確定即應(yīng)當(dāng)借助信息披露途徑向社會公開。

第三，完善用戶的損害賠償請求權(quán)。互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)與用戶間信息不對稱現(xiàn)象較為嚴(yán)重，相較于用戶而言，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)處于信息優(yōu)勢地位，控制著作為關(guān)鍵證據(jù)的定價算法與數(shù)據(jù)信息。此時，若遵循以雙方主體平等條件為基礎(chǔ)而構(gòu)建起的一般舉證規(guī)則，則對用戶明顯不公。因此，應(yīng)采取舉證責(zé)任倒置，即由該企業(yè)負(fù)責(zé)證明其并未存在信息濫用行為。賦予互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)這一義務(wù)并不會對其造成過重負(fù)擔(dān)，因為其本就應(yīng)當(dāng)履行在一定期限內(nèi)保存相關(guān)數(shù)據(jù)的法定義務(wù)，且已具備相應(yīng)的數(shù)據(jù)保存技術(shù)條件。此外，由于僅依靠用戶信息采集協(xié)議的約定，可能很難使用戶獲得合理的賠償數(shù)額，有必要通過強(qiáng)制性立法引入懲罰性賠償制度。懲罰性賠償制度的適用條件可以設(shè)定為：企業(yè)實(shí)行了違約行為；用戶一方有損害事實(shí)；行為和損害間存在因果關(guān)系；企業(yè)主觀惡意嚴(yán)重，即基于故意或者惡意傾向而泄露、傳播、使用用戶行為信息。懲罰性賠償?shù)幕緲?biāo)準(zhǔn)，則須結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的主觀惡意程度、行為的情節(jié)嚴(yán)重程度、用戶所受的損害程度等因素進(jìn)行個案判斷。

（三）維護(hù)自動化決策的公正

第一，規(guī)范算法設(shè)計者的行為。算法程序作為人為設(shè)計的工具，其運(yùn)行結(jié)果雖然由技術(shù)自動生成，但是必然留有設(shè)計者的主觀印記。因此，為了保障算法自動化決策的公正性，在算法程序被投入應(yīng)用之前，應(yīng)當(dāng)盡量減輕設(shè)計者給算法程序帶來的不當(dāng)價值取向。為此，法律規(guī)范應(yīng)當(dāng)增強(qiáng)對算法程序設(shè)計者的約束，促使其在設(shè)計算法程序時盡量秉持中立、無歧視的態(tài)度。若算法設(shè)計者在算法程序設(shè)計過程中存在利益沖突，其應(yīng)主動回避；若算法程序存在價值取向上的歧視或不公平，應(yīng)當(dāng)依據(jù)法定程序進(jìn)行人工干預(yù)、改正。在算法程序投入應(yīng)用后，亦須持續(xù)進(jìn)行維護(hù)、優(yōu)化，積極開發(fā)可以預(yù)防、糾正算法偏見的有效工具。如谷歌即已經(jīng)研發(fā)了“閾值分類器”，以改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來避免算法歧視的出現(xiàn)。[11]

第二，提高算法運(yùn)行機(jī)制的透明度。在算法運(yùn)行過程中，可以通過提升算法運(yùn)行機(jī)制透明度，以增強(qiáng)自動化決策的公正性。透明化的算法運(yùn)行機(jī)制是破除算法黑箱的重要武器。雖然，自動化決策信息可能會涉及商業(yè)秘密，但是在特定情形下，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)仍應(yīng)當(dāng)承擔(dān)相應(yīng)的信息披露義務(wù)，即在用戶對決策公平性具有合理懷疑時，可以要求企業(yè)依據(jù)法定程序披露與其利益相關(guān)的自動化決策信息，以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和用戶之間的利益平衡。在未來，我國還可以借助相關(guān)法律規(guī)范推動具有算法研制的企業(yè)共享算法技術(shù)，以盡可能地降低算法設(shè)計中的技術(shù)壁壘，有效限縮算法獨(dú)裁的空間，保障自動化決策的公正性。

第三，明確算法解釋請求權(quán)。當(dāng)用戶認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的算法決策不公正時，應(yīng)當(dāng)行使算法解釋請求權(quán)，要求企業(yè)以用戶能夠理解的方式對相關(guān)事實(shí)予以解釋。此時，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)不得以事前已經(jīng)提供詳盡的說明、解釋或者向用戶提示了可預(yù)見的相關(guān)風(fēng)險為由，排除其向相對人的解釋義務(wù)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)的解釋內(nèi)容應(yīng)當(dāng)包括兩項：一是決策系統(tǒng)的運(yùn)行原理、一般功能等；二是決策產(chǎn)生的原因、直接導(dǎo)致決策結(jié)果的數(shù)據(jù)信息等。在解釋的過程中，若互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)囿于自身知識、技術(shù)能力而無法對相關(guān)事項予以說明，則應(yīng)當(dāng)尋求算法設(shè)計者的幫助，后者有義務(wù)協(xié)助其向用戶進(jìn)行解釋。若發(fā)現(xiàn)不公正的決策系由算法本身錯誤引起，用戶可以要求互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)對自動化決策系統(tǒng)進(jìn)行修正，而后重新決策；若發(fā)現(xiàn)該決策系因數(shù)據(jù)使用錯誤導(dǎo)致，則可以要求互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)更新數(shù)據(jù)或者修正數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行重新決策。

注釋

① 譬如，淘寶網(wǎng)的個人“成就清單”能顯示出用戶首次使用該APP的時間、自初次使用至今的總消費(fèi)金額、瀏覽購買比率以及購物車的物品類別。網(wǎng)易云音樂APP的年度總結(jié)能夠全面展示用戶收藏、播放的歌曲、聆聽次數(shù)甚至具體的聽歌時點(diǎn)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)試圖通過實(shí)時搜集和挖掘信息，為每位用戶構(gòu)建起詳細(xì)的網(wǎng)絡(luò)行為信息檔案，完整地記錄其網(wǎng)絡(luò)活動軌跡。通過分析上述檔案，企業(yè)能夠更加了解每位用戶需求，并預(yù)測其行為傾向，以便為其提供更為個性化的服務(wù)，最終實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品、服務(wù)生產(chǎn)端與消費(fèi)端的精準(zhǔn)對接。

② Alvin Chang， The Facebook and Cambridge Analytica scandal，explained with a simple diagram， May 2， 2018， https：//www.vox.com/policy-and-politics/2018/3/23/17151916/facebookcambridge-analytica-trump-diagram.