摘要: 在算法时代，电商平台信用评价机制的法律规制已成为亟待解决的重要问题。深入探讨这些法律问题，寻求合理的法律对策，对于保障电商市场的公平竞争、维护消费者和商家的合法权益、促进电商行业的健康可持续发展具有重要的理论和现实意义。本文针对信用评价机制的公平性、数据安全及权利救济三大核心问题，分别提出透明化算法治理、全生命周期数据管理及多元化争议解决的应对策略。这些对策旨在通过法律制度的完善、监管机制的创新以及技术手段的辅助，规范算法权力运行，保障用户与商家的合法权益，维护电商市场的健康生态。
Abstract: In the era of algorithms, the legal regulation of credit evaluation mechanisms for e-commerce platforms has become an important issue that urgently needs to be addressed. Exploring these legal issues in depth and seeking reasonable legal countermeasures is of great theoretical and practical significance for ensuring fair competition in the e-commerce market, safeguarding the legitimate rights and interests of consumers and merchants, and promoting the healthy and sustainable development of the e-commerce industry. This article proposes strategies for addressing the three core issues of fairness, data security, and rights remedies in credit evaluation mechanisms, including transparent algorithmic governance, full lifecycle data management, and diversified dispute resolution. These measures aim to standardize the operation of algorithm power, safeguard the legitimate rights and interests of users and merchants, and maintain a healthy ecosystem in the e-commerce market through the improvement of legal systems, innovation of regulatory mechanisms, and assistance of technological means.
1. 引言
在当今数字化浪潮中，算法已深度融入社会经济生活的各个角落，电商领域也不例外。算法技术在电商平台的广泛应用，极大地改变了传统的商业模式和交易方式。信用评价机制作为电商平台维护交易秩序、降低交易风险的重要工具，对于确保交易双方的权益和市场的公平交易环境至关重要。它通过收集、整理和展示双方的信用信息，为用户在海量的交易选择中提供参考依据，从而在一定程度上保障了交易的顺利进行。但电商平台发展的同时也对相关信用评价机制带来了新的挑战，这一机制实际运行过程中面临着诸多亟待解决的法律问题。一方面，信用评价的生成过程涉及大量数据的收集与处理，因此可能引发相关隐私保护和数据安全的问题，消费者和商家的个人信息在评价体系中被广泛使用，如何确保这些信息被合法地收集、存储和使用，避免个人信息的泄露和滥用，是当前法律需要重点关注的问题。另一方面，信用评价的公正性与准确性难以完全保证。恶意差评、刷单等行为时有发生，这些行为不仅损害了商家的合法权益，也扰乱了正常的市场交易秩序，对电商平台的公信力造成了一定的冲击。并且虚拟性和匿名性使得电子商务交易双方难以直接了解对方的信用状况，而信用评价机制的完善能够有效降低交易风险，提高交易双方的信任度。我国《反不正当竞争法》《消费者权益保护法》《电子商务法》等法律虽然对电商平台信用评价有所涉及，但部分法条存在规定不够全面、系统等问题，这使得电商平台信用评价制度在实践中暴露出一些问题。
因此，在当今算法时代下，电商平台信用评价机制的法律构建与优化显得尤为重要。制定科学合理的信用评价标准规范，建立统一的电子商务信用评价体系，不仅对于完善相关法律法规、规范电商平台的运营具有重要意义，而且对于保护消费者和商家的合法权益、促进电商行业的健康发展也具有一定深远的现实价值。
2. 算法时代下电商平台信用评价失真的表现形态及法律规制现状
2.1. 电商平台信用评价失真的表现形态
2.1.1. 商家诱导好评
对于卖家而言，“好评”有助于吸引客源，带来大量交易机会和潜在经济效益。因此平台商家通过好评返现和好评送礼等特殊方式，给予消费者一定的物质利益，诱导其给出好评。例如，在商品包裹内夹带“好评返现”的卡片，或者通过电话、短信、客服私信等方式告知消费者好评可获得现金返现或礼品。消费者在购买商品或服务时，往往依赖其他消费者的评价来做出决策。而诱导好评使得评价信息失真，消费者难以获得真实准确的商品信息，这种行为不仅侵犯了消费者的自主选择权，误导后来消费者的消费决策，还破坏了电商平台信用评价体系的公正性和透明度。
2.1.2. 商家刷单炒信
刷单炒信是平台商家采用虚构交易、伪造评价等方式，蓄意提升商品或店铺的销售数据的一种行为。根据炒信效果的差异，刷单炒信行为可被划分为两类：其一为正向刷单炒信，即商家自行或指使他人虚假购买自身商品，并给予好评，以此提升店铺销量与信誉；其二为反向刷单炒信，即商家自行或指使他人购买同行业竞争者的商品，并恶意给予差评，制造竞争者刷单的假象，致使竞争者被电商平台认定为虚假交易而遭受信誉处罚[1]。刷单炒信行为可能在短时间内使得店铺的信誉和销量有所提升，但这一行为并不具备可持续性。长期来看，刷单炒信行为会影响消费者对商家的信任度，以及店铺的信誉。并且大量的刷单炒信行为的存在，会降低电商平台的公信力，严重破坏市场的公平竞争环境，从而在电商平台中形成一种负面循环。
2.1.3. 消费者虚假评价
虚假评价数据违背了平台评价机制的设立初衷，导致其可信度显著下降，对电商市场的正常经营秩序造成了一定的干扰。我国《电子商务法》明确指出，电子商务经营者不得以虚构交易、编造用户评价等方式进行虚假或者引人误解的商业宣传，欺骗、误导消费者。电子商务平台经营者应当建立健全信用评价制度，公示信用评价规则。消费者的虚假评价可大致分为恶意差评与虚假好评两类。电商平台信用等级的高低、信用评价的好坏可能影响潜在消费者的购买选择[2]。消费者的恶意差评直接影响商家的店铺评分以及商品排名，导致商品在搜索结果中的曝光率下降，其提供的虚假好评会对其他消费者产生误导。二者都会导致部分诚信经营、提供优质商品与服务的商家，无法获得与依靠虚假好评的商家同等的评价优势，进而可能在电商市场竞争中处于不利地位。
2.1.4. 平台算法操纵
算法操纵是电子商务信用评价失真的一种隐蔽且极具破坏力的形式。电商平台通常会运用复杂的算法来聚合和呈现信用评价信息，以便消费者在海量的商品与商家中做出决策，比如某些电商平台会根据商品的销量、好评率等因素进行搜索排名和推荐。因此有不良商家为了获取更好的排名和曝光机会，在短时间内模拟真实购买力，制造出虚假的销量和好评数据。平台算法在不知情的情况下，根据这些被扭曲的数据将该商家的商品排名提升，从而使其他消费者在搜索结果中优先看到这些商品。除此之外，还有一些电商平台可能为了自身商业利益而对算法进行操纵，这可能发生在商家与平台内部人员相互勾结的情况中。比如，与某些商家存在合作关系时，平台可能会对算法进行调整，偏向展示合作商家的商品评价和排名。这种行为存在巨大的利益冲突，平台作为评价体系的管理者，本应保持中立，却利用算法这一工具为特定商家牟利，进一步加剧了信用评价的失真。
2.2. 电商平台信用评价机制的法律规制现状
2.2.1. 立法的配套规制
我国已形成以《电子商务法》为核心，《反不正当竞争法》和《消费者权益保护法》等法律协同的规制体系。《电子商务法》作为电子商务领域的专门法律，明确禁止虚构交易、编造用户评价等行为，并要求平台建立信用评价制度。该法从主体责任层面划定了法律红线，在规范电子商务活动中发挥着关键作用。其中第十七条明确禁止电子商务经营者通过虚构交易、编造用户评价等方式进行虚假或引人误解的商业宣传，直接针对刷单炒信等典型的导致信用评价失真的行为，为打击此类违法行为提供了关键依据；《反不正当竞争法》从维护市场公平竞争秩序的角度进行规制，将虚假用户评价纳入不正当竞争行为范畴，其第八条规定，经营者不得对商品的用户评价作虚假宣传，也不能通过组织虚假交易等手段协助其他经营者进行虚假宣传，对电商平台中商家通过不正当手段提升自身信誉、打压竞争对手的虚假信用评价行为有着直接的约束作用；《消费者权益保护法》则通过保障消费者知情权间接规制失真评价，其第八条赋予消费者知悉其购买、使用商品或接受服务真实情况的权利。第二十条规定经营者向消费者提供商品或服务时，应当真实、全面，不得作虚假或引人误解的宣传，电商商家通过虚假信用评价误导消费者购买商品，便违反了此项义务。
2.2.2. 执法的专项实践
市场监管等执法部门以《电子商务法》为核心依据开展执法工作。该法明确禁止电子商务经营者虚构交易、编造用户评价等虚假宣传行为，以及平台经营者删除消费者评价等不当行为。执法环节作为法律实施的关键枢纽，在整治信用评价失真问题中承担重要职责。市场监管部门近年来开展的“网剑行动”等专项整治，通过跨区域联合执法、大数据监测等手段，查处了多起刷单炒信典型案件，通过大数据监测、跨区域联合执法等手段，查处了一大批典型案件，对违法者形成了一定的威慑力。比如借助电子商务经营者第三方信用评价的工作模式，深圳市市场监管局已对重点交易型网站及天猫、淘宝、京东等大型电商平台上的众多网店进行了信用评价。监管部门通过购买服务、合作共享、信用评价机构主动推送等方式获取评价结果，并以评价结果为参考依据实施分级分类监管，网络监管工作效能显著提升。并且通过大数据监测、跨区域联合执法等手段，查处了一大批典型案件，对违法者形成了一定的威慑力。
2.2.3. 司法的裁判适用
司法裁判是解决信用评价失真纠纷的核心环节，其作为法律实施的最后防线，在化解信用评价纠纷中发挥着价值指引作用。最高人民法院发布的网络消费典型案例，明确了平台责任认定、虚假评价赔偿标准等裁判规则。并且通过确立“虚假评价构成欺诈”“平台未尽审核义务需担责”等裁判规则，为类案审理提供参考。各级法院在审理相关案件时，也在积极探索电子证据认定、损害赔偿计算等难点问题的解决路径。比如，在消费者诉商家或平台关于虚假评价索赔纠纷案件中，消费者因信赖失真评价购买商品后主张欺诈。法院通常在查明事实后，依据《消费者权益保护法》的要求判定三倍赔偿；在商家投诉平台关于评价不公引发的权益纠纷的案件中，商家因平台信用评分降低导致流量减少、交易机会损失，可能起诉平台违约或侵权。法院通常倾向于尊重平台自治，但要求平台举证证明评分调整符合公示的规则且不存在恶意；在平台诉刷单团伙关于不正当竞争与数据侵权纠纷案件中，平台通过民事诉讼追究刷单者的法律责任，法院依据《反不正当竞争法》第二条“一般条款”认定刷单行为破坏市场竞争秩序，并明确算法防刷评技术属于商业秘密，对刷单者的技术破解行为适用惩罚性赔偿。
3. 算法时代下电商平台信用评价机制面临的挑战
3.1. 评价机制公平性与透明度有待提高
算法嵌入信用评价机制的过程中，程序正义的结构性缺陷集中表现为评价机制的公平性与透明度危机。具体表现为算法黑箱问题和平台滥用问题。一些电商平台往往以商业秘密为由拒绝披露算法逻辑、训练数据与决策规则，使得商家仅能获取笼统的信用评分结果。因算法误判被归入“高风险商家”无法证明技术瑕疵，并且用户也无法验证信用评分的客观性。这种黑箱化导致程序正义的“看得见的正义”落空。虽然从法律规范看，《个人信息保护法》中虽然要求自动化决策保证透明度与结果公平，但实践中算法解释权的落实缺乏技术标准与操作指引，司法裁判亦因“技术不可知论”陷入举证困难。在现实实践中，信用评价机制的规则制定权高度集中于电商平台，其通过用户协议保留随时修改评分标准的权力。这导致商家缺乏对规则制定的参与权，平台算法更新无需经过利益相关方协商，甚至无需向监管部门备案，形成“技术垄断”下的程序失灵。当规则变更与算法黑箱叠加时，商家将面临“双重压迫”：既无法预见规则变动的影响，也无法理解新规则如何作用于评分结果，权利救济陷入“技术–法律”双重盲区。
3.2. 信用评价数据安全与隐私存在风险
算法驱动的信用评价机制依赖大规模数据采集、存储与分析，其信息处理全流程暗藏安全与隐私风险，集中表现为个人信息过度采集与交易数据泄露隐患两个方面。信用评价场景中，一些电商平台会要求用户授权读取通讯录、通话记录、地理位置等与信用评价无直接关联的信息，实则将用户社交数据用于精准营销甚至转售第三方，用户如果拒绝授权，可能会被算法标记为“信用存疑”而限制使用核心功能。如果在交易过程中出现比较负面的评价，商家或会根据掌握的消费者信息对消费者进行骚扰[3]。交易数据泄露也会威胁信用信息安全防护体系，信用评价数据包含用户身份信息、交易金额、信用评分等敏感内容，其存储与传输漏洞可能引发连锁风险。在司法实践中存在因电商平台服务器安全配置的缺陷，导致几十万家商家的银行账户信息、物流数据与信用评级遭到黑客窃取的案例。因此数据泄露不仅导致个人信息滥用，更可能引发信用体系信任危机，当用户发现其消费记录被算法错误关联至“失信名单”时，信用评价机制的权威性将荡然无存。
3.3. 权利救济与监管机制存在缺陷
算法嵌入信用评价机制引发的法律争议，最终暴露出现有权利救济体系与监管框架的结构性缺陷，集中表现为“纠纷难解决、行为难规范、监管难协同”的三重制度困境。在信用评价纠纷中，核心争议往往围绕算法逻辑、数据质量等技术事实展开，但现行举证责任规则使当事人陷入“证明不能”的困境。司法实践中，虽有法律规定“对需要鉴定的事项负有举证责任的当事人”需申请鉴定，但算法审计的专业性与成本使中小商家望而却步。其次，现行法律尚未形成针对信用评价算法的专门规制体系，规则碎片化问题突出：《电子商务法》第三十五条仅原则性禁止平台“滥用市场支配地位”，但未明确算法歧视是否属于滥用行为，《个人信息保护法》第二十四条要求自动化决策透明公平，但未规定具体的透明度标准。最后，算法信用评价的技术特性与平台经济的跨域性，使传统科层制监管体系陷入“碎片化”困境。电商与商家和消费者在空间上大多处于异地状态，这使得投诉调解、调查取证、违法查处等工作均面临一定难度[4]。在横向维度，信用评价数据涉及电商、金融、物流等多领域，需市场监管、网信、银保监等多部门协同，但相关法律未明确跨部门监管职责分工，实践中常出现“都能管但都不管”的推诿现象。
4. 算法时代下电商平台信用评价机制的优化策略
4.1. 构建透明化算法治理与公平性审查机制
算法时代下电商平台信用评价机制的公平性与透明度困境，根源在于算法决策过程的不透明与缺乏有效审查。首先，要建立算法规则强制公开制度是提升透明度的基础。电商平台应通过用户协议、帮助中心等渠道，以通俗易懂的语言披露算法核心逻辑，包括信用评分的基础数据来源、权重分配等关键信息。其次，引入第三方技术审查机制是保障公平性的关键，第三方的引入不仅可以提高参与主体的信用风险意识，还能减少社会信用的交易成本[5]。一些由行业协会或政府授权的专业机构应当定期对电商平台信用评价算法进行审计。审查内容应涵盖数据样本的代表性、权重设置的合理性等。最后，构建动态化的算法公平审查与调整机制。电商平台应建立算法影响评估制度，在算法上线前进行全面风险评估，重点审查算法对用户权益的潜在影响。同时，还应当设立用户反馈渠道，鼓励用户对算法评价结果提出异议，并建立快速响应机制。在整个电商平台中形成“事前评估–事中监督–事后反馈”的全链条治理体系，确保信用评价机制的公平透明。
4.2. 创建全生命周期数据治理与权利保障体系
针对信用评价数据安全与隐私风险，需构建覆盖数据采集、存储、使用、共享及删除全流程的治理框架，同时强化用户数据权利保障，实现数据安全与价值利用的平衡。在数据采集环节，应严格遵循“最小必要”原则。电商平台需明确告知用户采集数据的具体用途、保存期限及共享范围，并通过“一揽子同意”改为“逐项授权”的方式，赋予用户对数据采集的自主控制权。同时，监管部门应制定数据采集负面清单，禁止平台以“默认同意”等方式强制获取无关数据。在数据使用与共享方面，需完善合规审查与责任追溯制度。平台对外共享用户数据时，应明确数据接收方的身份及使用目的，并通过签订数据安全协议确保接收方履行同等保护义务。对于涉及用户信用评价的核心数据，禁止未经授权的二次开发或商业化利用。同时，建立数据使用审计日志，记录数据访问、修改、共享的全流程信息，以便在发生侵权事件时能够快速追溯责任。此外，赋予用户数据可携带权与删除权，允许用户在终止服务后要求平台删除其信用评价相关数据，实现数据生命周期的闭环管理。
4.3. 完善多元化争议解决与协调监管框架
算法时代下传统的监管方式和手段已经无法满足当下的需求，需要创新监管模式以适应数字经济的特点[6]。对于举证责任规则的分配，商家或消费者需承担提供其权利遭受损害的初步证据的责任，而网络交易平台需承担提供证据以证明其不符合承担责任条件的义务[7]。在考虑到算法技术的专业性与用户举证能力的不对称性时，建议在用户起诉平台信用评价侵权时，将算法合规性的举证责任分配给平台方。同时，法院可引入技术调查官或专家证人制度，协助法官理解算法原理与技术争议焦点，提高案件审理的专业性与效率。在争议解决机制创新方面，需构建多元化的解决路径。首先需要推动电商平台建立内部争议处理机制，要求平台在用户协议中明确投诉受理流程与处理时限，并设立独立的申诉复核委员会，确保争议解决的中立性。其次要发挥行业协会与调解组织的作用，建立电商信用评价纠纷调解平台，通过专业调解员介入，快速化解矛盾。在监管协同层面，需构建“中央–地方–行业”三级联动机制。中央层面，建议由国家市场监管总局牵头，联合网信办、工信部等部门成立专项监管小组，制定统一的信用评价监管标准；地方层面，建立跨区域执法协作机制，打破地域壁垒，实现对平台违法行为的快速响应与联合查处；行业层面，推动电商平台签署自律公约，建立信用评价行业标准，并通过行业黑名单制度对违规平台实施联合惩戒。
5. 结语
算法时代的信用评价机制变革，本质是数字技术重塑商业信任的过程。电商平台信用评价失真的法律规制，需立法、执法、司法协同发力。立法需填补算法规制空白，明确各方权利义务；执法需提升技术监管能力，强化跨部门协同；司法需完善技术事实认定机制，统一裁判标准。其中，司法作为权利救济的最后防线，应在尊重技术规律的基础上，通过个案裁判推动算法治理的法治化，为算法时代的信用体系建设提供坚实的司法保障，并进一步增强电商市场的透明度和信任度，有力地促进电商市场交易的持续繁荣。