摘要: 算法推荐技术作为数字时代的新型产物，在优化电商消费效率的同时，其引发的认知偏差、决策干预及价值观异化问题，客观上限制了消费者选择权。本研究基于治理现代化的视角，针对现行治理中法律规制滞后、平台责任模糊与协同效能不足等缺陷，构建“技术–制度–监管”的协同治理框架。在技术规制层面，构建涵盖透明度与责任化双重治理约束机制；在权利保障维度，确立包含消费者知情权与平台责任权的复合型权利束；在治理实施层面，形成政府主导的监管与社会力量参与的协同治理网络。本研究旨在通过多维制度的联动，实现技术应用与权利保护的动态平衡。
Abstract: Algorithmic recommendation technology, a significant innovation of the digital era, has reshaped e-commerce consumption patterns while inadvertently constraining consumer choice rights through mechanisms of cognitive limitation, decision-making manipulation, and value distortion. This research, from the perspective of governance restructuring, addresses the inadequacies in current governance mechanisms, such as the lag in legal regulations, the ambiguity in platform responsibilities, and the deficiency in collaborative efficiency. It proposes a holistic “Technology-Institution-Regulation” governance framework. Within this framework, a dual governance mechanism is suggested at the technological regulation level, emphasizing transparency and accountability. For rights protection, a multifaceted rights framework is outlined, incorporating the consumer’s right to information and the platform’s responsibility rights. At the governance implementation level, a collaborative network is proposed, led by the government and involving various social entities. The study aims to achieve a symbiotic balance between technological application and rights protection through a coordinated approach across multiple institutional dimensions.
1. 引言
在新一轮科技革命的浪潮中，算法推荐技术作为代表性成果渗透于各大领域。推荐算法是一种借助大数据分析和信息过滤机制从而将信息内容和用户进行精准匹配的技术，已广泛应用于资讯、电商、搜索引擎、短视频等互联网平台中[1]。其中，在电子商务平台的消费者选择权的影响上表现最为典型。算法推荐技术的主要目标是满足消费者的个性化需求，它利用核心的协同过滤和内容分析技术，精准推荐和匹配消费者的偏好，从而持续优化用户点击率，在提升消费者的购买意愿，满意度和平台使用的忠实度上都发挥了重大作用[2]。但是另一方面，过度依赖平台的算法推荐技术对消费者的权益也带来了消极影响。如算法推荐技术侧重于分析历史行为数据，刻画的消费者心理和行为具有滞后性和狭窄性。因此，算法推荐技术诱发的“信息茧房”“算法歧视”等问题引发社会各界的广泛关注。如何实现算法推荐技术的工具理性与价值理性的统一，造福于消费者的日常生活，达到技术应用和权利保护双重平衡成为当前亟待解决的问题。
国务院《“十四五”数字经济发展规划》明确提出“建立算法审查制度，防范算法滥用风险”[3]。然而，当前算法技术的迭代速度已远超治理规则的更新能力，电商平台消费者权益保护正面临三方面难题：技术上，原本用于优化服务的个性化推荐系统，逐渐演变成操控用户消费行为的隐形推手；权利保障上，用户对算法的知情权、自主选择权等基础权利在数据洪流中被持续削弱；制度设计上，传统市场监管手段难以应对算法带来的新型风险。这些困境揭示了数字经济中更深层的矛盾——当算法从服务消费者的工具转变为掌控市场规则的力量时，其引发的消费者选择受限问题已不仅是传统意义上的市场失灵，而是涉及技术伦理、法律监管与数字社会治理的系统性挑战。
我国2022年实施的《互联网信息服务算法推荐管理规定》虽然首次明确了算法透明化要求，但在实际操作中仍存在细则不清、维权渠道不畅等问题。本研究基于数字时代算法治理升级的现实需求，通过分析算法如何影响消费者的选择空间，尝试构建既能规范技术应用又具备落地可行性的治理方案，为平衡数字经济发展与消费者权益保护提供新的思路框架。
2. 算法推荐对电商平台消费者选择权作用机制分析
2.1. 算法操控的选择偏向机制
算法推荐技术通过基础的消费者信息数据的收集，数据处理分析，最后隐蔽化地将电商平台的购物信息推荐给消费者。接下来，我们来细看这一系列的处理。首先，算法推荐技术就像是三百六十度无死角的监控，通过记录用户的注册信息、浏览轨迹甚至于敏锐捕捉用户对某一商品浏览的停留时间和滑动的快慢这样细微的行为，构建出精准的推荐系统，这种无死角的数据捕捉，使消费者在平台面前近乎于透明。接着，平台利用基础数据进行个性化识别，将基础数据整合分析出个人喜好、特点等，也可整合出其他平台的特色、缺点，更能整合出国家重点战略资源的“隐蔽点”[4]。基于核心的协同过滤和内容分析技术，算法从海量数据中提炼出用户的消费倾向，用户的每次点击都会强化算法对其偏好的判断，形成“越点击越推荐，越推荐越点击”的闭环，这种貌似贴心的服务实则限定了消费者的选择范围。最终呈现的推荐列表并非客观中立的选项，而是经过平台利益加权后的诱导性排序。例如，拼多多常以“限时秒杀”“爆款直降”等标签引导用户点击特定商品，实质是算法对消费者注意力的定向收割。
2.2. 平台利益导向的算法推荐机制
电商平台的算法设计本质是商业利益最大化的工具，其设计本身是以平台流量的分配为主要目标。算法以大量数据流为基础，按照被赋予的逻辑运算规则，进行数据处理分析，调动数据资产以达到特定目的[5]。在消费平台上，竞价排名机制(如淘宝直通车)使商家付费购买推荐位的现象已经成为潜规则，而不是以商品的质量，销售量抑或是评价这些因素来衡量率先出现的商品，而这些商品又恰恰首当其冲抓住消费者眼球，好奇心。因而，付费商户的成交额也会随之大大增加。而中小商家因资金劣势难以获得曝光，形成强者愈强的垄断格局。“算法即权力，作为一种能实现社会信息资源再配置的新型力量，算法推荐的本质是通过流量分割对有限的信息资源进行精准再分配的互联网技术工具。”[6]平台、商家与消费者存在着典型的“非对称权力”，平台通过算法掌握流量分配权，既向商家收取推广费，又向消费者推送付费内容。商家为获取流量被迫参与算法游戏，甚至通过刷单、虚假好评等扭曲市场真实需求。消费者在算法构建的信息围城中，看似拥有选择自由，实则只能在平台设定的选项池中做有限选择。此外，算法通过“无限下滑”界面延长用户停留时间，将消费者注意力转化为可量化的商业资源，而用户的时间消耗与平台广告收益呈正相关，这种模式被学者称为“数字劳工”的新型剥削形态。
2.3. 消费者决策模式的转化机制
算法推荐正在重塑消费者的决策模式。在传统电商时代，用户通过关键词搜索主动寻找商品；如今，抖音、小红书等内容平台通过“种草视频”直接向用户推送商品，决策前置化导致消费者更依赖算法提供的“消费指南”。用户未产生明确需求前，算法已通过内容渗透诱导其购买。算法还常常展示虚高原价与现价对比利用价格锚点刺激消费者非理性购买。“仅剩3件”“10万人已买”等提示语触发消费者的损失厌恶心理，促使其快速下单。这些算法操控手段促使用户逐渐从“选择主体”沦为“数据客体”，其偏好被算法定义甚至创造。消费者在被频繁推荐某类商品后，用户可能误认为这是自己的真实需求。
3. 算法推荐视域下电商消费者选择权限缩的困境
3.1. 算法技术驱动下的用户权益偏差
算法推荐通过用户画像与协同过滤技术，持续推送同质化内容，导致消费者陷入“信息茧房”与“过滤气泡”的认知闭环[7]。在此机制下，消费者接触的商品信息被限制在算法预设的偏好范围内。消费者逐渐被困在由相似商品构成的“数字回音壁”中，他们看到的多是符合过往喜好的推荐，而小众品牌或新品类商品则被系统悄然过滤，最终使手机屏幕变成了单一品类的陈列橱窗。
此外，算法推荐系统通过深度学习与行为预测技术，将消费者的购物行为数据转化为偏好模型，进而反向塑造其需求结构。平台利用“曝光–点击–转化”的反馈链条，通过高频次、高精准的推荐策略，将消费者潜在需求转化为对特定商品的符号化认同[8]。更值得警惕的是，算法正在重新定义人们的消费需求。系统通过分析数千万用户的购物数据，总结出“爆款公式”：将商品与网红同款、精致生活必备等标签绑定，用短视频营造使用场景，再通过直播间的倒计时弹窗制造紧迫感。在这个过程中，一双普通拖鞋被包装成“中产生活方式符号”，一包零食被赋予“打卡城市味觉记忆”的叙事。消费者逐渐从我需要什么转向算法认为我应该要什么，甚至为获得社交平台点赞而购买并不需要的商品。这种技术驱动的消费异化已形成自我强化的闭环。平台如同精明的魔术师，既创造消费欲望，又提供即时满足的渠道，最终将购物行为异化为追逐流量符号的数字游戏。
3.2. 平台权力结构对选择权的制约
推荐算法的技术复杂性与商业秘密属性，导致消费者无法知晓商品排序逻辑、权重参数等关键信息。即使《电子商务法》要求平台公示搜索结果规则，但多数企业仅以“优化用户体验”等模糊表述敷衍披露义务。例如，某平台宣称其推荐系统综合考量用户偏好与商品质量，却拒绝公开价格权重、广告竞价排名等实质性规则，使得消费者知情权沦为形式化条款。电商平台通过“无限下拉刷新”“沉浸式瀑布流”等界面设计，制造选择自由的虚假表象。个性化推荐标签下的商品列表虽看似量身定制，但其排列组合实为平台利润最大化目标的产物，消费者自主选择空间被压缩至算法划定的狭窄通道。当消费者因算法歧视或误导性推荐遭受权益损害时，往往面临责任认定与举证的制度性障碍。一方面，算法决策的自动化特征导致侵权行为与主观故意的因果关系难以追溯；另一方面，消费者缺乏技术能力获取算法运行证据，司法实践中超过80%的相关诉讼因证据不足被驳回[9]。这种“技术鸿沟”使得消费者救济权陷入“有权利无救济”的结构性困境。消费者既难以证明平台存在主观恶意，又缺乏技术能力获取算法歧视的证据，最终只能无奈接受“技术霸权”的现实。
3.3. 现行监管体系的滞后性挑战
虽然针对消费者权利保护已经出现了《消费者权益保护法》《反不正当竞争法》等法律法规，但是尚未建立针对算法推荐特殊技术的条款。传统的决策框架难以应对算法动态决策的复杂性，对“隐形价格歧视”“偏好操纵”等新型侵权行为的界定存在法律判定真空。在针对算法诱导未成年人过度消费的案例，法院仍沿用传统合同法裁决，未能体现算法权力的特殊性。在平台的自我规制上，电商平台虽普遍制定算法要求准则，但其内容多聚焦于技术中立性而回避价值导向问题。在“流量变现”的商业逻辑驱动下，平台更倾向于优化成交总额指标而非保障消费者权益。电商的算法伦理委员会由技术部门主导，缺乏独立的外部监督，导致“算法公平性审查”流于形式，商业利益凌驾于公共责任之上。更重要的是，就目前治理体系存在着政府、平台、第三方机构与消费者的角色错配，政府部门受限于技术能力难以实施有效监管；第三方审计机构缺乏法定权限与标准操作规范；消费者则因信息不对称沦为治理客体。当市场监管部门要求平台提交算法备案材料，但因缺乏专业技术人员，最终仅进行形式审查，暴露出协同治理的机制性缺陷。
4. 算法推荐视域下电商消费者选择权限缩的治理路径
4.1. 重构伦理导向的技术治理
在算法推荐技术深度介入消费决策的背景下，电商平台需通过技术透明的技术治理机制，加强透明化与责任化，重塑消费者权利保障体系。透明化治理的核心在于打破算法的“黑箱效应”，建立有助于消费者理解和接受的解释框架。平台应主动公开算法运作的基本规则，例如以简明图表呈现商品推荐的主要影响因素，像浏览记录、购买偏好或促销策略，使消费者能够直观理解推荐逻辑的生成依据。
同时，平台需设计动态反馈系统，当用户发现推荐内容明显偏离个人需求时，平台应实时显示算法调整参数的过程，解释为何减少某类商品曝光或调整排序权重，形成决策过程的可追溯性。在价值导向上，平台须在服务协议中明确标注算法优化的目标排序，说明推荐机制是否优先考虑商业合作、用户画像匹配或消费多样性，避免隐性价值操纵对选择权的侵蚀。
责任化治理则要求将伦理准则转化为技术设计的内在约束，算法推荐所体现的歧视原则，实则是算法设计在一开始就没有遵守公平性原则，因此，在算法开发阶段嵌入公平性校验原则至关重要。例如通过数据清洗技术消除性别、地域等潜在歧视因素，确保推荐结果不因用户身份特征产生系统性偏差。在运行过程中构建隐私保护屏障，对用户行为数据进行脱敏处理，防止个性化推荐演变为数据过度采集的借口，同时建立算法纠偏响应体系，当监测到特定群体出现消费选择趋同化、信息茧房固化等现象时，系统应自动触发推荐策略优化，通过引入人工审核干预恢复选择多样性。这种治理路径通过技术透明赋予消费者知情权，借助责任机制约束算法的价值偏向，最终在工具理性与人文关怀的平衡中实现消费者自主选择权的实质性回归。
4.2. 重构权力本位的制度治理
在构建算法治理的权利路径时，需以权力制衡为理论根基，通过制度分层实现技术权力与个体权益的动态平衡。具体而言，消费者权利保障体系应基于国务院《意见》提出的数据产权“三权分置”理论框架即数据资源持有权、数据加工使用权和数据产品经营权，展开梯度设计：在基础权利层面，用户可通过全域关闭按钮一键退出所有个性化推荐系统，实质行使数据资源持有权，如同关闭电视电源般彻底切断算法干预；在场景应用层，针对电子产品、奢侈品等高溢价商品及短视频、社交内容等易引发认知偏差的领域，用户可激活定向屏蔽功能，限制平台对特定数据类型加工使用权的行使，例如屏蔽所有标价超过5000元的电子设备推荐；在行为干预层，当系统监测到用户连续点击同类商时，将触发智能冷却机制，暂停算法推荐24小时，通过冻结数据产品经营权帮助用户跳出非理性决策循环。
平台责任体系则需构建双轨制治理框架：一方面引入经国家认证的独立数据信托机构，数据信托属于数据协助的一种新兴形式，是数据中介的一种。因而可以借鉴欧盟的数据中介模式，以独立可信的第三方保障作为数据主体的消费者的数据安全，并使消费者因为自身数据而获益，建立可信、安全的数据流通环境[10]。由其负责用户数据的匿名化处理与收益分配。另一方面强化平台过程性义务，要求每月发布包含三大核心指标的透明度报告——运用价格波动曲线图呈现是否存在“熟客加价”现象、通过内容分类图谱展示推荐内容跨领域分布情况、依据用户点击反馈数据计算推荐匹配度；对于调整商品搜索排名权重、用户标签规则等重大算法修改，需在实施前及时提交变更说明至监管部门备案审查，并同步在平台设置“规则调整公示专区”供用户查阅。这种权利–责任双向规制的制度设计，既赋予用户对抗算法支配的实质性工具，又通过透明化、可追溯的问责机制约束平台权力，为破解算法黑箱困境提供了兼具理论深度与实践操作性的解决方案。
4.3. 重构多元参与的监管体系
针对算法推荐引发的消费者选择权限缩问题，治理框架的设计需要兼顾技术特性与权益保护的平衡。基于国际经验与我国实践，研究建议构建“政府主导–平台担责–社会协同”的三元治理体系。“为保证其专业性和中立性，算法影响评估通常应由行业协会或者第三方平台完成。”[11]在公共规制层面，政府应当建立动态分级的算法监管制度，依据数据敏感性、用户规模等维度划分电商推荐算法的风险等级，配套差异化的备案审查机制。尤其需要引入经认证的独立审计机构，对推荐系统的透明度、公平性进行年度合规审查，并将审计结果与企业信用评级挂钩。同时，设立数字消费者权益保护专项机构，统一处理算法歧视、价格操纵等新型侵权投诉。
在平台自治层面，企业需将伦理准则内化为技术标准，开发可视化操作界面，使消费者能够自主关闭个性化推荐、调整数据使用范围，并设置算法参数调解沙盒，建立用户代表、技术专家与法律顾问共同参与的争议解决机制。
在社会监督维度，需着力培育公众的算法认知能力，通过基础教育课程与社区数字素养项目，帮助消费者理解推荐系统的运作逻辑与潜在风险。对于普遍存在的“信息茧房”效应与差别定价现象，应支持消费者协会发起示范性诉讼，形成司法裁判指引。这种融合制度约束、技术纠偏与社会制衡的治理模式，不仅实现了监管精准度与治理效率的提升，更通过赋权消费者构建了动态平衡的权益保障机制，为数字经济时代的交易公平提供了切实可行的解决方案。
5. 结语
在电商平台与算法推荐深度绑定的今天，消费者看似拥有海量选择，实则被无形之手推向更狭窄的决策空间。研究发现，算法通过分析用户行为、放大平台利益诉求，逐渐将主动购物转化为被动接受推荐。这种变化不仅让消费者陷入“信息茧房”，削弱了自主选择能力，还暴露出平台权力扩张与监管滞后的矛盾，技术成为商业利益的工具，用户权益保护在创新浪潮中频频失守。面向未来，要让技术真正为人服务，需要各方共同发力。本文提出的“技术–制度–监管”协同治理框架，从算法透明化、权利保障体系重构和多元主体协同监管三个维度，为平衡技术效率与消费者权益提供了可行路径。这一治理模式既突破了传统监管的滞后性，又避免了单一依赖平台自律的局限性，在理论上拓展了算法治理的权力制衡视角，在实践上为政策制定提供了系统性思路。
然而，本研究仍存在一定的局限性。一方面，研究主要聚焦于头部电商平台的算法逻辑，对中小平台及新兴业态，像直播电商、社交电商的差异化影响探讨不足；另一方面，算法技术迭代迅速，生成式人工智能等新趋势可能进一步改变消费者与算法的互动模式，需持续关注其权利影响。未来研究可深入探讨文化差异对算法治理的调节作用，并探索更具适应性的动态监管机制，以应对技术变迁带来的治理挑战。技术不能只顾聪明更要保持“透明”，让普通人也能看懂推荐逻辑；规则制定要跟上技术脚步，为消费者和平台划清责任红线；而每位用户也要学会在数字时代清醒消费，不被算法牵着鼻子走。只有让技术进步与人的权利保障同频共振，才能构建更公平的数字消费生态，使算法真正服务于人，而非支配人的选择。