1. 引言
在数字经济时代，电商平台广泛运用算法推荐技术以满足消费者对购物便捷化、个性化的需求。从计算机科学视角看，算法推荐系统本质上是基于协同过滤、内容推荐等核心技术构建的预测模型，其通过点击流、停留时长等隐式反馈数据和评分、购买记录等显式反馈数据不断优化推荐结果。该技术基于消费者的浏览历史、购买记录、搜索关键词、地理位置等多维度数据，运用机器学习、深度学习等技术构建模型。其中机器学习通过对大量数据的分析和学习，挖掘出数据中的潜在模式和规律；深度学习则利用多层神经网络，自动从数据中提取高级特征，从而实现更精准的预测和推荐。这些模型就像一个复杂的“黑箱”，接收输入的数据，经过内部一系列复杂的计算和处理，最终输出个性化推荐结果，为用户提供商品、服务乃至APP下载推荐。这不仅显著提升了消费者发现商品的效率，也成为驱动B2C、C2C等电商行业发展的关键力量。
然而，算法推荐的“黑箱”特性也使得输入数据与输出结果之间的逻辑不可追溯，进而导致决策过程缺乏透明性。这一方面源于深度学习模型的技术复杂性——深度学习模型的参数规模可达数亿级，决策过程缺乏可解释性；另一方面源于商业秘密保护的需要——平台为保护商业秘密往往拒绝公开算法逻辑，导致消费者难以理解推荐结果的生成依据。算法推荐的深度渗透与过度应用，也伴生了“信息茧房”“同意疲劳”及价格歧视等风险，使得消费者自主权保护的重要性日益凸显[1]。
消费者自主权是消费者依法独立作出消费决策、选择消费内容与方式，不受他人非法干涉的基础性权利，其核心涵盖知情权、选择权与拒绝权。从行为经济学视角看，消费者自主权的实现极度依赖理性决策环境。当前，电商平台通过算法推荐所实施的“助推”行为，本质上既包含兴趣匹配等善意引导，也包含虚假紧迫性设计等恶意操纵，其中恶意操纵部分与消费者自主选择权形成根本冲突。国家网信办2022年实施的《互联网信息服务算法推荐管理规定》第17条虽明确要求服务提供者向用户提供不针对个人特征的选项或便捷的关闭推荐选项，为保障消费者对算法推荐的自主选择权提供了初步法律依据，但未能区分善意引导与恶意操纵，导致该规章规制效能受限。此外，《民法典》的法律行为撤销制度在应对算法诱导消费时，因难以证明经营者存在欺诈故意或消费者受到胁迫，适用效果有限[2]。合同解除权规定在面对算法操控下的强制续订等模式时，也遭遇实践障碍[3]。《消费者权益保护法》的立法范式主要基于信息充分披露和理性消费者假设，但在算法推荐导致的信息严重不对称与认知负荷下，难以提供充分保护。
从产业经济学视角审视，规制强度的选择直接影响市场竞争格局与创新激励。过度宽松的规制将强化头部平台数据垄断优势，抑制中小企业创新活力，但过度严格的规制也可能阻碍技术迭代与商业模式创新。当前我国法律法规对算法推荐的规制总体上呈现规制效能不足、规定过于宽松的态势，以至于头部电商平台凭借数据优势形成垄断趋势，阻碍了市场的公平竞争，抑制了行业的创新活力。更重要的是，在数据库营销等场景中，诱导性界面设计、信息不对称下的欺诈性推荐、对消费者决策过程的操纵等问题普遍存在，持续侵害消费者自主权。因此，亟需有效破解电商平台算法推荐下的消费者自主权保护难题。
已有学者对该问题展开了研究。黄毅、宋子寅(2022)等学者主张通过构建算法解释机制以保障消费者知情权，为自主选择奠定基础[4]。Martin Brenncke (2023)深入探讨了自主决策的内涵，呼吁通过监管人工智能维护消费者自主权[5]。以刘颖、刘佳璇(2024)为代表的部分学者聚焦比较法视角，在分析算法推荐基本原理基础上，主张借鉴欧盟、美国等域外经验以完善本土保护方案[6]。现有研究虽成果显著，但仍存在两点明显不足。一是对算法推荐具体侵害消费者自主权行为的类型化研究尚显薄弱。二是在如何有效融合域外经验与本土化规制方案方面的探索深度有待加强。
鉴于此，文章引入行为经济学“助推”理论对电商平台算法推荐侵害消费者自主权的典型形态作类型化分析，并考察欧盟、美国相关立法与实践经验，在此基础上以产业经济学视角审慎评估规制影响，探索构建契合我国B2C与C2C市场环境与法律传统的消费者自主权保护方案，以期实现平台技术创新与消费者自主权保障的平衡，为促进网络营销规范化发展与企业信息化建设、为完善我国电商平台算法推荐规制体系提供理论参考与实践指引。
2. 电商平台算法推荐侵害消费者自主权的典型形态
应当明确，算法推荐技术本身具有价值中立性，仅在不当应用时才构成侵权。电商平台受商业利益驱动，常过度运用算法推荐进行网络营销，其典型表现包括“大数据杀熟”“自我优待”等。此类不当的推荐行为，通过扭曲信息环境与决策过程，构成了对消费者自主权的实质性侵害。
为精细区分电商平台利用算法推荐实施的善意引导与恶意操纵，下文将引入行为经济学的“助推”理论作为核心判断标准。“助推”理论由诺贝尔经济学奖得主理查德·塞勒(Richard Thaler)与法学家卡斯·桑斯坦(Cass Sunstein)于2008年提出，指在不禁止任何选项或显著改变经济激励的前提下，通过设计选择架构来引导人们做出更优决策[7]。一个符合伦理的“助推”，即算法推荐中善意的引导通常具备以下特征：其一，目的正当性，旨在服务于用户的真实利益与福祉；其二，过程透明性，用户能理解推荐或引导的基本逻辑；其三，选择自由性，用户可以轻松、无成本地退出或选择其他选项。与此相对，恶意的算法推荐行为则表现出以下特征：其目的在于实现平台商业利益最大化，而非用户福祉；其过程具有隐蔽性，利用认知偏差诱导用户非意图行为；其设计增加退出成本，实质上剥夺了用户的自由选择权。基于此，下文将依据“目的正当性、过程透明性、选择自由性”三大标准，对电商平台算法推荐侵害消费者自主权的典型形态进行类型化剖析，并明确区分其与善意引导的界限。
2.1. 诱导型算法推荐
在电商平台算法推荐构建的选择环境中，诱导型侵害的核心特征在于平台通过特定界面设计与流程操控，刻意弱化消费者的审慎判断能力，使其在未能充分理解协议内容的情况下作出非理性决策。此类侵权行为完全违背了“助推”理论的三大标准，属于典型的恶意设计，在实践中主要体现为“非反思性合同诱导”和“负面摩擦”两种形态。二者共同构成对消费者自主权的侵害。
“非反思性合同诱导”指电商平台通过设计导致消费者未经充分思考作出承诺的行为。在B2C网络营销中，电商平台往往将“免费试用期满自动续费”设置为默认开启，利用消费者的操作惯性剥夺其主动决策机会，或将购物结算按钮伪装为“继续浏览”按钮，又或在电商平台的小游戏界面突然将进度按钮替换为付费确认键，制造操作陷阱，使消费者触发非意图性交易[8]。上述行为旨在利用消费者的“现状偏见”为平台谋利，过程不透明，且取消操作繁琐，严重违背了“目的正当性”与“过程透明性”标准。
“负面摩擦”指电商平台人为增加退出需要的时间、情感成本迫使消费者妥协的行为。例如，电商平台刻意设计不对称的操作流程，取消订阅需要经过多层级页面、反复确认及复杂导航，关闭个性化推荐功能要求用户逐项关闭数十项设置，极大增加消费者的操作负担与挫败感，而初始订阅仅需一键完成。这种变相剥夺用户自主选择权的设计不符合“选择自由性”标准，属于典型的恶意操纵。此外，当消费者想要删除电商平台APP或注销其在电商平台上的账户时，电商平台往往会弹出带有情感诉求的对话框或拟人化的形象进行挽留，利用消费者的同情心施加负面情感影响，其目的不正当，过程不透明，干扰了理性决策，亦属于恶意操纵。
然而，并非所有引导都构成侵权。符合“助推”原则的善意引导应当被排除在规制范围之外。例如，电商平台在用户首次使用时，提供一个清晰、简洁的个性化推荐设置向导，其目的是帮助用户更高效地发现所需商品，用户可以清晰看到每一步设置的影响，并且随时可以跳过或修改。再如，在用户确认删除账户时，提供一个“冷静期”选项，这是在尊重用户最终决定的前提下，帮助其避免因冲动而做出后悔的决定，完全服务于用户福祉，属于合法合理的善意引导。
“非反思性合同诱导”与“负面摩擦”两种侵权形态本质上均将算法技术异化为操控工具。“非反思性合同诱导”弱化消费者审慎决策的能力，“负面摩擦”增加消费者理性决策的情感成本。此类行为不仅侵害消费者自主权，更动摇B2C与C2C电商市场的公平基础，亟待法律规制。
2.2. 欺诈型算法推荐
在电商平台算法推荐构建的信息环境中，欺诈型侵害呈现出独特的特征：平台通过精心设计的信息呈现方式，刻意扭曲消费者对关键信息的认知路径与理解深度，使其在信息失衡状态下作出背离真实意愿的决策。此类行为通过破坏信息透明度来操纵决策，与“助推”理论所依赖的清晰信息环境背道而驰，在实践中主要体现为破坏授权信息与欺骗两种典型形态。二者相互配合，共同侵蚀着消费者自主权的基础。
破坏授权信息作为第一种侵权形态，其本质在于电商平台对法定披露义务的违反，具体表现如下。首先，电商平台会采用结构性遮蔽策略，将自动续费规则、强制附加费用等关键条款埋藏于冗长文本的末端或多级折叠菜单中[9]。其次，电商平台会实施视觉干扰策略，在法定的信息披露区域同步投放动态广告、夸张的用户评价等视觉干扰元素。最后，电商平台会采用技术性障碍策略，在B2C电子商务中使用“不勾选视为不同意”等双重否定句式或模糊术语。上述策略实质性地提升了消费者的认知负荷与误读风险，不符合“过程透明性”标准[10]。破坏授权信息在定价场景中表现得尤为突出：电商平台往往在交易初期仅展示诱人的基础低价，待消费者投入大量决策资源后，才在网络支付环节逐步揭示包装费、技术服务费等强制附加费用。该策略精准地利用了消费者的价格锚定心理，其目的在于误导而非告知，属于恶意欺诈。
欺骗作为第二种侵权形态则更为隐蔽。电商平台在语言逻辑层面故意使用反直觉表述。如提示“继续使用代表同意共享”；在界面设计层面刻意弱化拒绝选项的可视性，如使用半透明灰色小字标注“暂不需要”；在信息框架层面通过精心设计的排版来扭曲价格认知，如使用大号字体独立标价同时缩略附加费用说明。这些行为通过信息操纵直接篡改了消费者的决策认知基础，同样不符合“过程透明性”标准。
与之相对，以透明方式呈现信息、辅助决策的算法推荐行为则属于善意的引导。例如，电商平台在商品页面清晰列出商品价格、税费、运费等价格构成，并提供历史价格走势图，其目的是让用户全面了解成本，做出知情决策。再如，当算法推荐某商品时，附带一个简单的解释标签，如“因为您浏览过某某商品”或“与您购物车中的商品常一起购买”，这增强了推荐过程的透明度，帮助用户理解推荐逻辑，而非盲目接受，完全符合“助推”原则，不应被过度规制。
破坏授权信息与欺骗两种侵权形态虽然在作用层面有所区别，但其本质都是将算法推荐技术异化为欺诈消费者的工具。破坏授权信息导致法律要求的知情前提形同虚设，欺骗行为则直接篡改消费者的决策认知基础。这种对知情同意原则的双重瓦解不仅严重侵害了个体权益，而且从根本上动摇了B2C和C2C电商市场的信任基础，迫切需要通过明确算法透明度义务与界面设计规范加以矫正。
2.3. 操纵型算法推荐
在电商平台算法推荐构建的决策环境中，操纵型侵害的核心特征是平台通过精密设计的界面架构与认知干预策略，扭曲消费者行使自主决策权的过程。此类行为是“助推”理论被恶意应用的典型，即利用认知偏差服务于平台私利，而非用户福祉，在实践中一般通过非中性选择架构与认知弱点定向开发两种相互关联的机制实施，共同侵害消费者的自主权。
在非中性选择架构方面，电商平台通常采用以下三种方式干预决策平衡。其一，电商平台通过视觉显著性操控将关键选项设计为醒目的绿色大尺寸按钮并置于界面中央，而替代选项则以灰色小字号置于视觉边缘。其二，电商平台构建功能路径不对等的机制，为有利于平台但不利于消费者的选项设置一键操作路径，而为不利于平台但有利于消费者的选项设置多重确认流程和复杂导航路径。其三，电商平台运用默认设置引导消费者同意预先勾选的不利选项，并使用不利于消费者的逻辑表述。以上设计手法刻意打破决策环境的中立性，使消费者在无意识间倾向特定选择，剥夺了用户的“选择自由性”，属于典型的操纵性设计。
在认知弱点定向开发方面，电商平台通常采用以下三种方式干预决策平衡。其一，电商平台在交易关键节点植入3分钟倒计时或仅剩2件库存等虚假紧迫信号，利用消费者的损失厌恶心理诱导其仓促决策[11]。其二，电商平台虚构该区域99+人正在选购等社会认同信号，触发从众心理推动模仿消费。其三，电商平台基于用户画像识别情感脆弱点进行数据库营销，向特定人群推送定制化诱导内容[12]。电商平台的上述操纵行为已超越简单的信息呈现，转变为主动塑造决策的心理环境，其目的就在于诱导冲动消费，行为全过程极为隐蔽，完全服务于平台利益，属于典型的恶意心理操纵。
然而，利用认知偏差进行设计本身并非原罪，关键在于其目的和效果。符合“助推”原则的善意设计同样存在。例如，电商平台在结算页面提示“加入购物车的商品即将售罄”，如果信息属实，这是在帮助用户避免错失真正想要的商品，并且用户可以选择忽略。再如，平台将环保、节能或符合用户健康偏好的商品在搜索结果中进行轻微的置顶或高亮，其目的是引导用户做出更符合其长期利益或社会公益的决策，同时提供清晰的排序选项让用户可以恢复默认排序，属于合法合理的善意引导。
非中性选择架构与认知弱点定向开发两种侵害消费者自主权的典型形态形成递进式侵害链条：非中性呈现通过技术手段架空选择自由，而认知弱点定向开发则进一步利用行为经济学原理创造非理性需求。当电商平台将颜色对比、倒计时设计等界面元素与损失厌恶、从众心理等认知特性相结合时，消费者的所谓自主选择已成为被精密设计的产物。这种对决策过程的联合干预将算法推荐技术异化为操纵工具，不仅违反《消费者权益保护法》关于公平交易的规定，更从根本上动摇了市场交易的合意基础。尤其值得注意的是，电商平台进行认知弱点定向开发的行为已触及商业伦理底线，亟需规制[13]。
3. 电商平台算法推荐下消费者自主权保护的域外经验
3.1. 电商平台算法推荐下消费者自主权保护的欧盟方案
欧盟在算法推荐规制方面构建了“规则约束与标准衡量相融合”的体系，展现出严密的逻辑性与高度的前瞻性。其立法架构呈现出“一般原则奠定基础，具体规则细化指引”的特征，通过《不正当商业行为指令》第5~9条确立“禁止对消费者决策进行实质性不当干预”的基础原则，将不当算法推荐纳入不公平商业行为范畴。在此基础上，《数字服务法》第25条明确界定了显著损害用户自主决策权的算法推荐设计特征，并在附件中详细列举高频信息轰炸、选项呈现偏差等31类禁止性行为。这种立法模式实质上是将行为经济学中“助推”的伦理标准转化为具体的法律禁令，既提供明确的行为指引，又保留原则弹性以适应技术迭代。
在知情同意制度方面，欧盟实现了从形式审查到实质审查的转变。《通用数据保护条例》第4 (11)条和第7 (2)条规定有效同意必须满足信息充分性、意思自主性和程序对等性要件，这意味着若电商平台将接受算法推荐设为便捷选项而拒绝推荐需复杂操作，则违反法律要求。欧洲数据保护委员会《界面设计指南》进一步强化这一理念，明确任何诱导消费者非自主决策的设计均无效力。例如通过信息过载或情感化界面引导消费者选择的行为，均被视为对消费者自主权的侵害。
在执法实践中，欧盟监管机构聚焦算法推荐设计的技术本质，而非仅仅关注表面现象。以荷兰消费者与市场管理局对Meta的监管为例，Meta通过设计手段在Facebook和Instagram等平台上将个性化推荐设置为默认开启，且关闭步骤远多于开启步骤。该设计被认定为构成“技术层面的选择障碍”。同样，法国对亚马逊电商平台的处罚则因其预设附加服务选项并设置复杂取消机制，违反操作路径公平性原则。这些案例表明，欧盟有意通过将“退出便利性”等概念转化为可量化的操作步骤差异标准，以增强法律适用的确定性和可操作性。
综上所述，欧盟的算法推荐治理体系呈现三阶段演进特征，为消费者自主权保护提供了制度范本。在规制对象上，法律评价从商业行为拓展至算法界面架构设计，如《数字服务法》直接约束选项权重分配。在标准制定上，将抽象原则转化为量化指标，如通过操作步骤差异阈值衡量“退出障碍”。在实施机制上，借助消费者组织搭建企业信息化监督网络，形成全社会协同治理。这种“立法定性 + 标准量化 + 社会协同”的模式，本质是通过制度约束算法权力，确保当算法深度介入B2C与C2C电商交易时，法律仍能基于行为实质维护市场公平与消费者权益。
3.2. 电商平台算法推荐下消费者自主权保护的美国方案
美国对算法推荐的规制呈现层次性特征，在消费者自主权保护框架下形成系统的法律约束体系。在联邦层面，《联邦贸易委员会法》第5条确立基础性框架，禁止“商业中的不公平或欺骗性行为”。该条款的适用需满足“行为造成实质性损害、消费者无法合理避免、损害未被补偿性利益抵消”三项要件[14]。基于此，美国立法进一步向专门化方向发展。《减少在线用户欺骗性体验法案》第3 (a)条明确禁止干扰用户自主决策的界面设计，特别对针对未成年人的诱导性设计进行规制。《美国创新与选择在线法案》第2 (b)条规范预设选项和服务退出机制。《恢复在线购物者信心法案》第4条首创“等效便利性”原则，要求取消服务流程的复杂度不得超过初始订阅流程。就执法而言，美国联邦贸易委员会还通过《订阅服务合规指南》细化执行标准，将隐藏取消功能等行为明确列为违法，并提出“显著披露关键条款、事前充分告知重要信息、获取用户明确同意、提供合理退出机制”四项核心要求，为B2C电商平台算法设计的合规性评估提供了具体标准。
在州立法层面，加州立法具有开创性意义。《加州消费者隐私法》第1798.100条要求数据收集透明化。《加州隐私权法案》则首次在法律层面界定“削弱用户自主权的算法设计”概念，并规定此类设计将导致用户同意无效。其中第1798.140 (w)条专门对预设选项和数据收集退出机制作出禁止性规定。
从执法案例来看，美国监管机构已形成相对成熟的审查标准。例如，在Vonage案中，美国联邦贸易委员会认定Vonage平台取消流程步骤数倍于订阅流程的设计违反了《联邦贸易委员会法》有关不公平或欺骗性行为的规定，对Vonage处以1亿美元的巨额罚款并要求其改进取消流程。这一案例的处罚力度表明，美国联邦贸易委员会对任何旨在误导或阻碍消费者的不当算法推荐设计都将进行严厉处罚。
综合分析美国立法实践，可归纳出两大特色：其一，以消费者实质性损害作为违法性判断的核心标准；其二，联邦与州立法相互补充，形成层次分明的规制体系。这种“原则指导 + 专门立法”的渐进式路径，为算法治理提供了富有弹性的解决方案。
3.3. 算法推荐域外规制方案的比较分析与启示
欧盟和美国在算法推荐规制方面均进行了积极探索，形成了各具特色的规制方案。对其进行比较分析，能够为我国电商领域的立法和监管提供有益借鉴。
在立法逻辑方面，欧盟秉持自主权中心主义，采用统一立法模式，《不正当商业行为指令》与《数字服务法》形成“原则 + 清单”的规则体系，特别关注B2C电商平台中的消费者自主权保护，有助于实现法律稳定性与灵活性的平衡。美国则奉行损害中心主义，通过《联邦贸易委员会法》与州立法的互补架构，对网络营销中的算法侵害进行规制，更能适应技术的动态发展。在知情同意方面，欧盟要求电商平台确保程序对等性，美国则更关注界面设计对同意效力的影响。在执法机制方面，欧盟倾向于通过量化标准提升监管确定性，美国则以高额罚款强化威慑。
上述域外经验为我国算法推荐规制提供了多方面的启示。在立法技术上，我国可考虑借鉴欧盟的统一立法模式，制定基础原则并以具体清单明确禁止行为。同时借鉴美国“原则指导 + 专门立法”的渐进式路径，针对C2C直播营销等新兴业态制定专门规范。在标准构建上，可考虑借鉴美国《联邦贸易委员会法》第5条的“损害中心主义”，构建“技术参数 + 损害结果”双轨标准，既要关注算法设计的技术特征，也要考量其对消费者造成的损害。在实施机制上，可考虑建立算法设计备案库，设立算法推荐一键投诉端口，形成政府监管与社会监督相结合的体系。特别是在B2C国际贸易场景中，我国监管部门需平衡算法透明度与商业机密保护的关系。总之，我国应结合自身国情，充分汲取域外经验，构建完善科学有效的算法推荐规制体系。
4. 电商平台算法推荐下消费者自主权保护的本土化方案
电商平台算法推荐对消费者自主权的侵害问题不容忽视。在提出具体规制方案之前，有必要引入产业经济学的理论视角，对规制的潜在影响作前瞻性评估。
产业经济学的理论核心在于研究市场结构、企业行为与政府规制之间的互动关系，尤其关注政策干预如何影响竞争、创新和消费者福利。在电商平台算法推荐这一具体场景下，产业经济学理论主张：对算法的规制不仅是法律问题，更是一种深刻的经济干预。任何法律规制本质上都是对市场的一种干预，其效果不仅体现在对消费者权益的直接保护上，更会深刻影响市场的竞争格局与企业的创新激励。不当的规制强度可能无意中抬高行业准入壁垒，强化头部平台的垄断地位，或抑制平台在用户体验和算法技术上的创新动力，最终间接损害消费者自主权。因此，下文在借鉴域外经验、针对三种典型侵害形态提出本土化方案时，将始终贯穿着对市场竞争和创新激励的审慎考量，力求在保护消费者自主权与维护数字经济活力之间找到最佳平衡点，确保所提建议兼具前瞻性与可行性。
4.1. 引入综合审查机制规制诱导型算法推荐
诱导型算法推荐凭借其巧妙设计，常使消费者在不经意间做出非自主选择，间接侵害消费者的自主决策权。从产业经济学角度看，此类行为通过利用认知偏差扭曲了消费者的真实偏好，破坏市场基于真实需求进行有效资源配置的基础，尤其对那些依赖诚信经营、无力进行复杂心理设计的中小平台构成不公平竞争。为有效规制此类行为，在保护消费者自主权的同时避免“一刀切”规制扼杀良性创新，我国可结合欧盟与美国的经验，引入“综合审查机制”，打造符合我国国情的消费者自主权保护方案，具体如下。
一方面，制定诱导行为负面清单是为市场提供明确合规预期的关键举措，更是为消费者自主权划定的法律“安全区”。欧盟《数字服务法》通过附件详细列举禁止行为，为我国提供了可借鉴的模式。我国可考虑在《互联网信息服务算法推荐管理规定》基础上，将常见的诱导型算法推荐行为明确列入清单。例如，默认勾选付费服务，剥夺了消费者自主选择是否付费的权利；再如，设置虚假限时优惠，利用消费者的紧迫感促使其匆忙做出消费决策；又如，针对处于焦虑状态的消费者推荐所谓的解压产品，利用消费者心理弱点进行情感化营销等。清晰的负面清单为所有市场参与者尤其是资源有限的中小平台划定了不可逾越的红线，避免了因规则模糊而导致的“劣币驱逐良币”，为B2C和C2C电商市场的公平竞争奠定了制度基础。更重要的是，它为消费者识别和抵制侵害其自主权的行为提供了明确依据，让消费者在面对算法推荐时能有更自主的决策空间和更有效的救济渠道。
另一方面，建立以损害结果为导向的评估体系，是确保规制相称性、避免抑制有益创新的必要补充。美国《联邦贸易委员会法》以损害结果为导向的审查标准值得我国学习。我国监管机构可从消费者是否遭受实质性损害、损害是否可合理避免以及是否有补偿性利益等方面进行评估。这种弹性机制允许监管机构在个案中权衡平台设计的商业目的与对消费者的实际影响，为那些虽有轻微“助推”色彩但总体上提升了用户体验且未实质性侵害消费者自主权的创新设计留下了空间。当消费者因诱导型算法推荐而遭受经济损失，如因虚假优惠诱导多支付了费用，或者因情感化营销承受心理压力，且无法通过合理注意避免这些损害，同时又没有得到相应的补偿时，就应认定电商平台的行为违法，并要求平台承担相应责任[15]。在评估经济损失时，可结合网络支付记录来确定消费者实际支出情况。损害评估体系有助于提升法律适用的确定性，特别适用于网络营销中的算法侵权认定。在实施过程中，也可结合企业信息化手段，通过算法备案和数据分析提升监管效率。
4.2. 强化信息披露与验证机制规制欺诈型算法推荐
欺诈型算法推荐往往通过提供虚假信息、隐瞒关键事实等手段，直接剥夺消费者的知情权，从而动摇其自主决策的根基。产业经济学理论认为，信息不对称是导致市场失灵的核心原因，而信任则是降低交易成本、促进市场繁荣的公共产品。因此，规制欺诈行为不仅是保护个体消费者，更是维护整个电商市场健康运行的基础。然而，对信息披露的过度要求，特别是涉及算法核心逻辑的强制透明化，可能触及企业的商业秘密，削弱其通过技术创新获得竞争优势的动力，这对以算法为核心竞争力的初创企业尤为不利。基于此，我国可借鉴欧盟和美国在电商领域的成功经验，进一步强化现有的信息披露与验证机制，构建起既能有效保障消费者知情权、又能平衡商业秘密保护的本土化消费者自主权保护方案。
一方面，完善信息披露规则应聚焦于“结果导向”和“关键因素解释”，其目的是赋予消费者做出真正自主决策所需的关键信息，而非强求不切实际的“过程完全透明”。欧盟《不正当商业行为指令》着重强调信息披露的完整性和真实性，为我国提供了重要的参考范例。我国可在《电子商务法》和《消费者权益保护法》的基础上，进一步细化信息披露要求，要求B2C电商平台以清晰、易懂、显著的方式向消费者呈现与商品或服务相关的所有重要信息，涵盖价格、质量、性能、使用限制、售后政策等。对于算法推荐所依赖的规则、数据来源等信息，也应进行适度披露，如提示“基于您的浏览历史、搜索记录、网络支付记录或网络营销互动数据推荐”，这足以使消费者洞悉推荐背后的基本逻辑，避免其在不知情的情况下被算法操控[16]，同时又不会暴露平台的核心算法模型。这种“解释权”而非“透明权”的思路，在保障消费者知情权的同时，有效保护了企业的知识产权和创新成果，为市场竞争保留了核心驱动力。此外，参考美国通过判例法明确信息披露标准的做法，我国可考虑发挥指导性案例的指引作用，进一步明确信息披露标准，防止电商平台采用模糊、隐蔽的手段进行信息披露，保障消费者知情权和自主选择权。
另一方面，构建信息验证体系是降低信息不对称、恢复市场信任的关键，但必须警惕验证成本对中小平台的挤压效应以及“监管俘获”风险。为确保电商平台披露信息的真实性和可靠性，我国可考虑建立基于企业信息化的第三方验证机制，通过API对接电商平台数据库，实时监测商品质量认证、价格波动等关键数据。一旦发现电商平台存在虚假披露或隐瞒信息的行为，应依法予以处罚。同时，为促进监管领域的市场竞争，应鼓励多家独立的第三方机构发展，并由监管机构设定公平的准入和收费标准，防止第三方机构形成新的数据垄断或被大平台操控。这不仅是对消费者自主交易权的直接保护，也是通过市场化手段激励平台诚信经营的有效机制，有助于净化整个市场的竞争环境。此外，可积极鼓励消费者对电商平台披露的信息进行监督和举报，形成全社会共同参与的信息验证网络。最后，还可考虑对网络营销中的虚假宣传建立“黑名单”制度。监管机构应将验证结果接入网络支付系统，在支付环节为消费者提供交易风险提示。
4.3. 确立操作公平性审查原则规制操纵型算法推荐
操纵型算法推荐常通过设置复杂的操作流程限制消费者选择，其本质是利用技术手段增加用户的“转换成本”，将用户锁定在平台生态内，属于典型的滥用市场支配地位的行为，严重阻碍了市场竞争、侵害了消费者自主权。对此，我国可借鉴欧盟和美国经验，在《个人信息保护法》及相关法规中确立“操作公平性审查原则”，但必须审慎设计，以避免在打击操纵的同时，误伤为提升安全性和用户体验而进行的必要复杂设计。
一方面，明确操作公平性的量化标准是降低转换成本、打破用户锁定、促进市场竞争的直接工具。欧盟在执法实践中，着重审查算法推荐设计的客观效果，力图将“退出便利性”等抽象概念转化为可量化的操作步骤差异标准。我国亦可考虑应用该规制方案，要求B2C电商平台在设计算法推荐的操作流程时，确保消费者在接受和拒绝推荐、订阅和取消订阅等操作上具备同等的便利性。具体而言，可规定接受和拒绝推荐的操作步骤差异不得超过一定比例，如1.5倍。同时严格要求取消订阅的操作复杂度不得高于订阅操作。上述量化标准的确立，有助于为电商平台提供清晰明确的行为指引，使其清楚知晓自身操作流程设计的合法边界，避免因操作流程设置不当而侵害消费者的自主选择权，同时也为新平台进入市场同现有平台进行商业竞争扫清障碍。
另一方面，加强对案例的统计与审查是确保规制能够与时俱进、适应动态市场环境的必要机制。美国判例法注重个案分析，有助于结合实际与时俱进，以判例法的形式不断完善操作公平性的判断标准。我国虽为成文法国家，但也可借鉴美国模式。从产业经济学的视角看，电商行业的商业模式和技术手段在不断迭代，新型的操纵行为会持续涌现，以创造新的、更隐蔽的“转换成本”。因此，需要通过对实际案例的统计、分析与审查，进一步细化操作公平性的具体判断标准，以便有效应对此类动态变化。尤其是随着电商行业的不断发展和算法技术的持续更新，新的操纵型算法推荐形式可能会不断涌现。因此，需要通过对B2C、C2C电商平台直播营销等新型案例的审查，及时发现并应对新问题，防止新的操纵模式固化成不公平的市场壁垒，持续保障消费者自主权不受新型技术手段的侵害。
此外，为确保“操作公平性审查原则”有效实施，监管部门应建立相应的监督和处罚机制，为维护法律权威和市场公平提供有力保障。从产业经济学视角来看，一个缺乏有效执行的规则，其威慑力将大打折扣，无法真正改变企业的行为模式。监管部门可借助企业信息化手段对电商平台的操作流程进行定期检查，对于违反操作公平性原则的电商平台，依法进行处罚，包括罚款、责令整改等。这种明确的违规成本，能够有效激励平台主动合规，从而在整体上改善市场的竞争秩序。同时，监管部门应赋予消费者在操作流程不公平情况下的申诉和索赔权利，保障消费者合法权益。
通过以上结合欧盟和美国经验的本土化方案构建，并运用产业经济学视角审慎评估规制对市场竞争与创新的影响，我国可在电商平台算法推荐规制方面建立起一套科学、有效的法律体系，更好地保护消费者的自主权，促进数字经济健康发展。在方案实施过程中，我国监管机构还应不断总结经验，根据实际情况进行调整和完善，以适应不断变化的市场环境和技术发展。
5. 结语
在数字经济快速发展的时代背景下，电商平台算法推荐在提升交易效率的同时，也对消费者自主权构成新挑战。文章通过分析诱导型、欺骗型和操纵型三类算法推荐行为对消费者自主权的侵害，揭示了技术权力扩张与消费者自主权保护的核心矛盾，并提出具有中国特色的治理方案。
与现有研究相比，文章构建了一个融合多学科理论视角的规制框架：首先，从计算机科学视角揭示了算法推荐的“黑箱”本质，并运用行为经济学“助推”理论确立起区分善意引导与恶意操纵的分析标准，之后借鉴域外经验，引入产业经济学视角审慎评估规制影响，最终提出引入综合审查机制、强化信息披露与验证机制、确立操作公平性审查原则的本土化方案。这一多维度的研究框架，既关注算法技术特性，又兼顾市场规律，为平衡技术创新与消费者权益保护提供了新思路。
当然，文章也存在一定局限性。一方面体现在对网络外贸等跨境场景下的算法推荐治理考虑不足，特别是在国际贸易数据流动背景下，如何协调不同法域的监管要求值得进一步探索。另一方面，在AIGC技术重塑人机交互模式的趋势下，如何构建更具前瞻性的算法治理体系，仍需要学界和实务界共同努力。展望未来，电商平台算法推荐治理还需考虑建立跨境监管沙盒机制、探索算法推荐在网络支付场景中的合法应用、监管电商平台基于客户关系管理系统开发的智能投诉处理功能等。
数字经济的健康发展，既需要充分释放技术创新的活力，也必须筑牢消费者自主权保护的底线。文章所提出的治理方案，正是希望通过制度创新实现二者的平衡，让算法推荐真正成为服务消费者的工具，而非操控选择的枷锁。当技术发展始终以人的尊严和权利为依归，数字文明才能行稳致远。