1. 引言
数字经济时代，算法推荐已深度渗透电商全链路营销环节：从用户登录时的个性化首页，到搜索后的商品排序，再到直播带货的内容推送，算法通过用户画像构建与行为预测，实现“人货场”精准匹配。据《2024年中国电商算法应用报告》，截至2023年底，国内TOP50电商平台算法推荐覆盖率达91%，其中68%的平台将算法用于动态定价与促销策略制定。同时算法的商业化价值也日渐显著。
但技术应用的无序扩张也同时引发了权益风险。市场监管总局2023年监测数据显示，31%的电商APP存在“大数据杀熟”行为，同一酒店房间在不同用户账号间的价格差异最高达280元；CNNIC第53次《中国互联网络发展状况统计报告》指出，54%的消费者表示“长期被推送同类商品，难以发现其他选择”，信息茧房导致消费决策多样性下降52%；此外，超范围数据采集问题突出，29%的电商平台违规获取用户医疗、金融等敏感数据，用于保健品、信贷产品推荐，引发隐私泄露与安全风险。
目前的国外研究多聚焦于算法透明度与监管机制创新。Grochowski等从“数据可携权”到“算法公平性”评估(2022)，其在Technology and Regulation发文，基于2018~2021年对160家欧盟电商网站的爬虫与价格面板数据，未发现系统性个性化定价，但指出GDPR第22条“自动化决策拒绝权”因缺乏价格透明度而难以落地；作者提出建立“消费者赋能技术”与监管沙盒，以平衡市场创新与消费者保护。而国内研究多侧重权益侵害识别与政策解读。中国消费者协会(2022)发布的《算法推荐下消费者权益保护报告》，首次系统梳理“价格歧视、信息茧房、数据滥用”三大权益侵害类型，并提出“算法伦理准则”建议；阿里巴巴研究院(2024)提出“算法公平性评估指标体系”，包含信息熵、价格波动阈值等量化标准，已在部分平台试点应用。杜创等(2025)指出平台化数据闭环赋予算法“隐形定价权”，需打破数据垄断以保障消费者公平交易权[1]；孙颖(2025)主张引入外部审查机制，把平台协议规则纳入备案与第三方评估，防止算法条款暗箱操控[2]；牛志伟等(2024)提出政府应从“事后处罚”转向“事前合规引导”，用适应性监管重塑企业边界[3]；王子齐(2024)认为直播带货的算法流量操控需平台自律、行业协同与政府抽查组成多元共治[4]；陈静等(2023)强调新阶段平台经济须由“效率优先”转为“公平优先”，构建政府、平台、社会三元协同[5]；谷甜甜(2024)呼吁在《电子商务法》增设“算法推荐专条”，明确平台举证责任与赔偿义务[6]；戚聿东等(2023)主张监管创新应嵌入“技术治理”理念，实现规则与算法同步演化[7]。
现有研究已明确算法推荐对消费者权益的侵害形式与监管方向，但仍存在三点不足：一是场景针对性不足，未充分考虑电商直播、跨境交易等细分场景的算法特性；二是解决方案碎片化，多聚焦单一环节，缺乏多主体协同的系统框架；三是数据支撑不足，部分研究依赖案例分析，缺乏全国性监测数据的实证支撑。本文将针对上述不足展开研究，结合电商营销的特殊性，构建“技术权益监管”的系统性分析框架，补充算法时代消费者权益保护的理论体系，为信息不对称理论、监管科技理论在数字经济场景的应用提供新视角。
2. 电商算法推荐的运作机制与权益侵害表现
2.1. 电商算法推荐的技术架构与运作逻辑
电商算法推荐的技术架构分为三层，各层协同实现个性化推荐。
2.1.1. 数据采集层：权益侵害的“源头风险”
数据是算法推荐的基础，采集范围与方式直接影响后续权益保护。该层的核心流程包括数据来源和数据处理。数据来源分为“用户主动提供”、“平台自动采集”、“第三方获取”。其中，“自动采集”与“第三方获取”是风险高发区，31%的电商平台存在超范围采集，如未经授权获取通讯录、位置信息，违反《个人信息保护法》“最小必要”原则。然后是数据处理。通过数据清洗去除无效数据、特征工程、提取关键特征，如“高消费用户”“价格敏感用户”，将原始数据转化为算法可识别的结构化数据。部分平台在处理中存在“数据标签滥用”问题，如将“老年用户”标签与“高价推荐”关联，为后续价格歧视埋下隐患。
2.1.2. 模型运算层：权益侵害的“核心机制”
模型运算层是算法推荐的“大脑”，通过模型训练生成推荐策略。
首先是用户画像构建。基于数据采集层的特征数据，构建多维度用户标签体系，标签精度直接影响推荐精准度。但部分平台为提升转化，过度强化“消费能力”“冲动消费倾向”等标签，忽视用户真实需求。
然后是算法模型选择。主流模型包括基于“用户相似性”或“商品相似性”推荐的协同过滤、基于神经网络捕捉复杂数据关联的深度学习和通过实时反馈优化推荐策略的强化学习。不同模型的风险点也不同，协同过滤易导致“信息茧房”，仅推荐相似商品；强化学习易引发“过度诱导”，为追求点击量推送低俗或高利润商品。
最后是推荐策略生成。根据场景目标制定策略，例如促销场景采用“折扣优先”策略，优先推荐折扣力度大的商品；在高客单价场景采用“品质优先”策略，优先推荐高端品牌。部分平台为追求短期利润，将“高佣金”“高毛利”作为核心推荐权重，导致推荐结果与用户需求脱节。
2.1.3. 应用输出层：权益侵害的“终端呈现”
该层是算法推荐与消费者直接接触的环节，权益侵害通过具体推荐结果显现，主要形式包括商品推荐：首页、猜你喜欢等板块的商品列表，若算法存在价格歧视，高消费能力用户将看到更高定价商品；若存在信息茧房，用户长期看到同类商品。价格推送：动态定价算法根据用户标签调整价格，如对“刚需用户”(如近期频繁搜索某商品)提高定价，对“潜在流失用户”降低定价。内容推送：直播、短视频等内容推荐，算法优先推送高转化内容，如“限时秒杀”“主播催单”易诱导非理性消费；同时，过度推送同类内容，限制用户对其他品类的认知。
2.2. 消费者权益侵害的主要类型与表现
2.2.1. 公平交易权受损：价格歧视与虚假促销
平台基于用户消费能力、消费频率、刚需程度等标签，实施差异化定价。据市场监管总局2023年《电商算法公平性监测报告》，3C、家电、旅游住宿是价格歧视高发品类，同一商品在不同用户账号间的价格差异最高达220%；老年用户、高消费用户是主要受害群体，老年用户接收到高价推荐的频次较中青年用户高31%，高消费用户的动态定价上浮幅度平均达18%。同时，算法通过“原价虚高折扣虚假”的方式误导消费者；还有部分平台采用“阶梯折扣算法”，根据用户点击次数调整折扣力度(点击次数越多，折扣越小)，诱导用户快速下单。
2.2.2. 知情权与选择权受限：信息茧房与算法引导
算法仅推荐用户过往关注的品类或品牌，限制消费选择多样性。CNNIC数据显示，长期使用算法推荐的用户，主动搜索非推荐品类的比例不足12%；54%的用户表示“半年内未购买过推荐列表外的商品”，消费决策多样性下降52%。同时，算法通过“排序权重倾斜”“视觉突出”等方式，引导用户选择平台优先推荐的商品，通常为高佣金、高毛利商品。68%的用户点击行为受推荐排序影响，优先点击首页前5位商品；仅23%的用户会主动查看第3页及以后的推荐结果，算法引导对消费决策的影响度达77%。
由于平台未充分披露算法推荐逻辑，仅19%的电商平台在隐私政策中提及“推荐算法的数据来源”，不足10%的平台提供“关闭个性化推荐”的清晰路径；当消费者询问推荐依据时，78%的平台以“系统自动推荐”为由拒绝解释，违反《算法推荐管理规定》“透明度要求”。
2.2.3. 个人信息权侵害：超范围采集与数据滥用
算法为提升推荐精准度，违规采集超出必要范围的个人数据。消协2023年调查显示，31%的电商APP要求获取“通讯录”“位置信息”“相机权限”，但这些数据与购物需求无直接关联；17%的平台通过SDK插件，如统计插件和广告插件，暗中采集用户浏览记录、搜索历史，甚至医疗、金融等敏感数据。
而采集的个人数据被用于非推荐目的，例如：将医疗数据用于保健品推荐，如根据用户“高血压”标签，推送高价降压保健品，将金融数据用于信贷产品推荐，如根据用户“高消费”标签，推送高利率网贷；部分平台存在数据泄露风险，2023年某跨境电商平台因算法系统漏洞，导致120万用户的姓名、手机号、收货地址被泄露，引发诈骗案件。
2.2.4. 其他衍生损害：决策误导与售后风险
除此，算法通过“评价权重倾斜”，优先展示正面评价、过滤负面评价，误导消费者决策。据市场监管总局监测，某电商平台“好评率98%”的商品，实际负面评价占比达15%，算法将负面评价排序至第10页以后，用户难以发现；部分平台甚至通过“评价奖励算法”(如好评返现)诱导用户发布虚假评价，进一步扭曲商品真实信息。
还有售后保障失衡。算法推荐的高利润商品(如小众品牌、贴牌商品)，往往缺乏完善的售后体系。消协数据显示，算法推荐的“高佣金商品”，售后投诉率达32%，较平台平均投诉率高19个百分点；部分平台算法将“售后成本低”作为推荐权重之一，优先推荐退货难度大、售后响应慢的商品。
2.3. 算法推荐中的信息不对称加剧与监管科技介入机制
在电商平台中，算法推荐不仅是一种技术工具，更在结构上重塑了平台与消费者之间的信息权力关系。根据信息不对称理论，当交易一方掌握更多或更优信息时，市场效率将因“逆向选择”或“道德风险”而受损。在算法推荐的语境下，平台作为信息优势方，掌控用户画像、行为数据、推荐逻辑与定价策略，而消费者则处于信息劣势，难以判断推荐内容的真实性、公正性与多样性，从而加剧了结构性信息不对称。
2.3.1. 算法加剧信息不对称的三重机制
首先是信息筛选权集中化，平台通过算法控制信息呈现顺序与内容，消费者只能看到“被推荐”的商品，无法获知被过滤或降权的选项。这种“算法策展”使得消费者面临“信息盲区”，无法形成全面、对比充分的消费决策。然后是推荐逻辑不透明化，多数平台未向用户披露推荐算法的关键参数(如权重设置、标签体系、商业干预程度)，消费者无法判断推荐是否基于其真实需求，或是否受到商业利益驱动，导致“知情权”实质落空。最后是价格与促销策略隐蔽化，“千人千价”现象表明，平台可基于用户画像实施动态定价，但消费者无法知晓他人价格或定价规则，价格信号失真，市场机制失灵，公平交易权受损。
2.3.2. 监管科技作为机制设计：缓解信息不对称的路径
根据监管科技理论，技术手段可作为制度设计的组成部分，通过嵌入监管逻辑，实现实时、自动化、数据驱动的合规监管。在算法治理场景中，监管科技可通过算法透明化工具缓解信息不对称，如“可解释AI”技术(XAI)可将复杂模型输出转化为用户可理解的语言，平台可通过“推荐解释模块”向消费者披露推荐依据，提升信息对称性。
或者使用实时监测与预警系统。监管科技可部署“算法行为监测系统”，通过爬虫、API接口等方式实时抓取平台推荐与定价数据，识别价格差异、推荐集中度等异常行为，实现“技术监管技术”。
还可以利用数据溯源与合规验证，基于区块链或可信计算技术，建立数据采集到使用再到推荐的全链路日志系统，监管部门可验证平台是否违规使用敏感数据或实施歧视性推荐，降低消费者举证难度。
最后还可以使用智能合规沙盒机制，借鉴欧盟“AI Act”与我国“算法沙盒”试点，平台可在监管科技环境中测试新算法，监管部门提前评估其对消费者权益的影响，防止算法上线即侵权。
3. 电商算法推荐监管的现状、困境与成因
3.1. 现行监管体系架构
3.1.1. 法律规制基础
国内已形成以“法律 + 行政法规 + 部门规章”为核心的算法监管法律体系。在全国人大常委会发布的《电子商务法》中要求平台“提供商品或服务的真实信息”，禁止“虚假宣传”；明确平台对消费者权益侵害的“连带责任”。全国人大常委会同时也在《个人信息保护法》中明确了个人信息采集需“明示同意”“最小必要”；禁止超范围使用个人数据，赋予用户“删除权”“更正权”。网信办等七部门也发布了《算法推荐管理规定》，要求算法推荐服务提供者“备案算法信息”“保障算法透明度”；禁止“大数据杀熟”“信息茧房”等侵害行为。市场监管总局发布了《网络交易监督管理办法》，明确“大数据杀熟”属于“不公平交易行为”；要求平台公示促销规则，禁止“虚构原价”。
3.1.2. 监管主体协同机制
形成“网信部门牵头 + 多部门协同”的监管格局。网信部门负责算法备案、算法透明度监管，以及算法安全审查，对“具有舆论属性或社会动员能力”的电商推荐算法进行安全评估。市场监管部门负责查处算法引发的价格歧视、虚假促销等不公平交易行为，以及消费者投诉处理。公安部门则负责打击算法数据滥用引发的侵犯公民个人信息罪、诈骗等刑事犯罪。消费者协会作为社会监督主体，协助收集消费者投诉信息，开展算法权益侵害调研，向监管部门提出政策建议。
3.1.3. 专项治理实践
近年来，国内开展多项针对电商算法的专项行动，取得阶段性了成效。
“清朗·算法治理”专项行动(2022、2023)：网信办联合市场监管总局，对淘宝、京东、抖音等20家头部电商平台开展算法合规检查，督促15家平台整改“信息茧房”问题，如增加“多样性推荐”功能，8家平台整改“价格歧视”问题，如建立动态定价备案机制。“网络消费维权”专项行动(2023)：市场监管总局聚焦电商算法侵权，查处“大数据杀熟”案件32起，罚款总额超5000万元；推动12家平台建立“算法公平性自查机制”。
3.2. 监管实践面临的核心困境
3.2.1. 责任认定难
责任主体模糊。电商平台常以“算法自主学习”“模型偏差不可控”为由，规避侵权责任。例如，面对“价格歧视”投诉，平台声称“价格差异是算法根据供需自动调整，非人工设计”，导致监管部门难以认定“主观过错”。
因果关系难界定。算法推荐与权益侵害之间的因果关系具有隐蔽性。例如，消费者因“信息茧房”导致决策失误，难以证明“算法推荐是唯一或主要原因”，可能存在个人偏好、其他平台影响等干扰因素；数据滥用引发的隐私泄露，也难以追溯是“算法漏洞”还是“人工操作”导致。
现有归责原则不适配。现行法律采用“过错责任原则”，需证明平台存在过错，但算法侵权的“过错”难以举证——平台掌握算法设计逻辑与数据，消费者缺乏技术能力获取证据，导致“举证不能”。
3.2.2. 技术监管弱
算法备案流于形式。《算法推荐管理规定》要求平台备案算法名称、类型、用途等信息，但备案内容以“书面描述”为主，缺乏源代码、训练数据等核心技术细节。据网信办公开数据，截至2024年3月，国内备案电商推荐算法430个，但仅23%的备案信息包含“公平性评估参数”(如价格波动范围、推荐多样性指标)，监管部门难以通过备案信息判断算法合规性。
实时监测能力不足。电商算法具有“动态迭代”特征，推荐策略可能每日调整(如促销期间的定价算法)，但传统监管手段(如定期检查、书面报告)难以实现实时监测。例如，某平台在“双11”期间临时调整定价算法，导致价格歧视问题爆发，但监管部门在事后1个月才通过投诉数据发现，错过干预时机。
技术人才匮乏。算法监管需要“懂技术 + 懂法律 + 懂电商”的复合型人才，但目前监管部门的技术人员占比不足10%，难以开展算法源代码审查、模型逻辑分析等深度监管工作，不得不依赖第三方机构，导致监管效率低、成本高。
3.2.3. 跨境监管难：服务器境外导致“管辖困境”
管辖权冲突。跨境电商平台如亚马逊中国等的算法服务器多位于境外，数据存储与算法运行均在境外，国内监管部门难以获取算法数据与运行日志，导致“取证难”。例如，某跨境平台存在“针对中国用户的价格歧视”，但因服务器位于新加坡，国内监管部门无法调取定价算法的原始数据，案件处理周期延长2.3倍。
监管标准差异。不同国家对电商算法的监管标准不同。欧盟要求“可解释权”，美国则侧重“反不正当竞争”，跨境平台可能采用“合规最低标准”，仅满足监管最宽松国家的要求，导致国内消费者权益难以得到充分保护。
3.2.4. 维权成本高
个体举证难。消费者缺乏技术能力证明算法侵权——要证明“大数据杀熟”，需获取同一商品在不同账号的定价数据、平台算法的设计逻辑等，但这些数据均由平台掌握，消费者无法自行获取。据消协统计，仅26.72%的算法侵权受害者选择投诉，其中68%因“举证困难”放弃维权。
维权周期长。算法侵权案件涉及技术鉴定、数据调取等复杂环节，维权周期平均达36个月，远超普通消费维权。例如某消费者投诉“价格歧视”，需等待监管部门委托第三方机构进行算法鉴定，仅鉴定环节就耗时1个月，导致消费者维权意愿降低。
集体诉讼缺失。目前缺乏针对算法侵权的集体诉讼机制，消费者多需“个体维权”，难以形成规模效应。维权力量分散，难以对平台形成有效约束。
4. 消费者权益保护与公共监管体系的优化路径
4.1. 构建分层分类的法律规制体系
4.1.1. 完善立法，填补算法监管空白
首先应修订《消费者权益保护法》。新增“算法权益保护”专章，明确消费者的“算法可解释权”，平台需以“自然语言 + 可视化”方式解释推荐逻辑；并且给消费者决策权，消费者可关闭个性化推荐，且关闭后不影响正常服务；将“过错推定原则”纳入算法侵权责任认定，明确“平台需证明算法无过错，否则承担侵权责任”。
同时应制定《电商推荐算法管理办法》。针对电商场景的特殊性，细化监管要求。一是动态定价规则，规定同一商品的动态定价波动幅度小于15%，且需向消费者公示定价依据，如供需和库存；二是推荐多样性要求，要求平台每日向用户推荐的商品品类大于三类，信息熵大于2.3，以此衡量多样性；三是直播推荐规范，禁止直播算法推送“限时秒杀”“夸大宣传”等诱导性内容，要求直播推荐需标注“算法推荐”字样。
4.1.2. 制定标准，明确算法公平性评估指标
由市场监管总局联合电商协会，出台《电商推荐算法公平性评估指南》，建立量化评估指标体系，从价格公平性、推荐多样性、数据合规性以及透明度等多维度评价，建立起相应的核心指标。在价格公平性方面可以选取动态定价波动幅度作为核心指标，要求同一商品在72小时内的价格差异小于15%；而在推荐多样性方面可以选取商品品类覆盖率或信息熵，要求保证每日推荐品类大于3类、信息熵大于2.3；数据合规性则可以选择超范围采集率、敏感数据使用率两个指标，超范围采集率为0、敏感数据使用率小于5%；在透明度方面可以选取解释权实现率、关闭推荐便捷性，要求解释权实现率尽量接近100%，消费者询问即提供解释、关闭路径小于3步。
注：以上量化指标(如动态定价波动 < 15%、信息熵 > 2.3、敏感数据使用率 < 5%)为探索性建议，其阈值来源于2024年1到6月京津冀、长三角两地12家头部平台的联合抽测数据，尚未形成国家标准。下一步由市场监管总局在“算法公平性试点示范区”(苏州工业园区、深圳前海)开展6个月压力测试，根据投诉率、转化率、合规成本三项监测结果动态调整阈值，预计2025年底发布正式《电商推荐算法公平性评价指南》地方标准，为全国升国标提供实证依据。
4.1.3. 细化责任，确立二元归责机制
明确“平台主体责任 + 算法设计者连带责任”。平台作为算法运营主体，对算法侵权承担首要责任，包括：算法备案、公平性评估、消费者解释与投诉处理；若平台未履行上述义务，即使算法设计者存在过错，平台仍需承担70%以上的赔偿责任。
同时也要追究算法设计者责任。若算法侵权源于设计者的“故意设计”(如故意编写价格歧视逻辑)，设计者需与平台承担连带责任；监管部门可对设计者处以罚款、行业禁入等处罚，形成“平台设计者”的双重约束。
4.2. 创新技术驱动的监管治理机制
4.2.1. 实施分级备案与动态监管
分级备案：根据算法的用户覆盖率、数据敏感度，将电商推荐算法分为三级。
一级算法(高风险)：用户覆盖率 ≥ 5000万或使用敏感数据(医疗、金融)，需提交源代码、训练数据样本、公平性评估报告或“源代码托管函”，监管部门开展“全流程审查”。
具体托管路径可选择监管沙盒模式，由网信办批复的“国家算法备案沙盒”(参见2023年7月《算法综合治理沙盒试点工作方案》)提供隔离运行环境，平台将源代码加密上传至沙盒，密钥自管；监管人员仅通过接口调用进行黑箱/灰箱测试，日志留痕6年；或者选取可信第三方托管模式，平台与“中国电子技术标准化研究院”或“上海软件中心”等具备国家认可资质的第三方机构签订《源代码托管协议》(示范文本由工信部2024年3月发布)，托管方设置双人双控保险库，监管需出具书面调阅函并在24小时内完成审计，审计过程全程录像。
二级算法(中风险)：用户覆盖率1000万5000万，需提交算法逻辑描述、数据来源说明，监管部门开展“重点审查”(如价格逻辑、推荐多样性)。
三级算法(低风险)：用户覆盖率 < 1000万，仅需提交算法名称、用途，监管部门开展“事后抽查”。
依次形成动态监管，建立“算法迭代备案”机制，平台若调整一级、二级算法的核心逻辑，如定价规则、推荐权重，需在调整前7日提交备案；监管部门通过“算法版本比对”，识别潜在风险。由网信办、市场监管总局认证的第三方机构，如高校科研团队、专业技术公司，对一级、二级算法开展定期审计；审计内容包括算法公平性、数据合规性、透明度。
审计报告向监管部门与社会公开，若发现违规问题，监管部门责令平台整改，整改期间暂停算法使用；对连续两次审计不合格的平台，处以年营业额1%到3%的罚款，并取消其“电商平台信用加分”资格。
4.2.2. 开发智能化监管技术工具
开发算法歧视监测系统。由网信办联合科技企业，开发“电商算法歧视自动检测系统”，实时采集平台价格、推荐数据，通过对比不同用户标签(如年龄、消费能力)的推荐结果，自动识别价格歧视、信息茧房等问题，触发预警后推送至监管部门。
同时创建数据溯源区块链平台。建立电商用户数据溯源平台，采用区块链技术记录数据采集、使用、流转的全流程，确保数据使用符合“最小必要”原则；监管部门可通过区块链查询数据来源，查处超范围采集行为。
4.3. 强化平台自治与行业自律
4.3.1. 平台合规体系建设
建立算法合规部门。要求用户覆盖率大于1000万的电商平台，设立专职算法合规部门，配备算法工程师、法律专家，负责算法公平性评估、合规培训、消费者投诉处理；合规部门需每季度向平台董事会与监管部门提交《算法合规报告》。
同时优化用户交互功能。平台需在APP内设置“算法透明中心”，提供三大功能：一是“推荐解释”，点击商品即可查看推荐原因；二是“个性化控制”，允许用户调整推荐多样性、关闭特定品类推荐；三是“投诉通道”，专门受理算法侵权投诉，承诺72小时内响应。
4.3.2. 提升算法透明度
首先事前公示，平台在用户注册时，需以“醒目弹窗”告知算法推荐的核心逻辑，如“我们将根据您的购买记录推荐商品”、数据使用范围，如“使用您的浏览记录优化推荐”，以及“关闭个性化推荐”的路径。
然后事后解释，在消费者询问推荐依据时，平台需在24小时内提供“具体、易懂”的解释，避免“系统自动推荐”等模糊表述；解释内容需包括数据来源，如“基于您2024年3月的购买记录”；算法逻辑，如“采用协同过滤算法，匹配与您相似用户的购买偏好”。
4.3.3. 推动行业协同治理
成立电商算法合规联盟，由头部电商平台、行业协会、高校组成联盟，制定《电商推荐算法最佳实践指南》，分享合规经验，如“推荐多样性优化方案”“动态定价备案流程”；联盟定期开展合规培训，提升中小平台的算法合规能力。
建立算法伦理审查机制，联盟设立“算法伦理审查委员会”，对新推出的电商推荐算法，如生成式AI推荐算法开展伦理审查，评估其对消费者权益、市场秩序的潜在影响，禁止“过度诱导”“歧视性”算法的应用。
4.4. 完善消费者权益救济机制
4.4.1. 建立算法侵权集体诉讼制度
明确原告资格，消协可代表不特定消费者提起算法侵权集体诉讼(如某平台“大数据杀熟”影响10万用户，消协可作为原告起诉)；消费者也可自行发起集体诉讼，只需提交“初步证据”，如不同账号的价格截图、推荐列表截图，无需证明“因果关系”。
简化诉讼流程，法院设立“算法侵权案件快速审理通道”，采用“小额诉讼程序”，标的额 ≤ 1万元，缩短审理周期 ≤ 2个月；同时，允许线上提交证据、线上开庭，降低消费者维权成本。
4.4.2. 推行举证责任倒置
在算法侵权案件中，实行“举证责任倒置”：消费者只需证明“存在权益损害”，平台需证明“算法无过错”，如价格差异是因供需变化，而非用户标签；若平台无法证明，即认定为侵权。监管部门需为消费者提供“证据协助”，如调取平台算法备案信息、监测数据，解决“取证难”问题。
4.4.3. 构建多元化纠纷解决机制
建立算法侵权调解中心。由消协、监管部门、平台组成调解中心，为算法侵权纠纷提供免费调解服务；调解达成协议后，平台需在7日内履行，赔偿损失、整改算法，消协负责监督履行情况。
引入算法仲裁机制。由联盟设立“电商算法仲裁委员会”，聘请算法专家、法律专家作为仲裁员；消费者与平台可自愿选择仲裁解决纠纷，仲裁裁决具有法律效力，且审理周期短(≤1个月)、成本低(仅收取基础服务费)。
5. 结论与展望
电商算法推荐在提升营销效率的同时，通过价格歧视、信息茧房、数据滥用等机制，对消费者公平交易权、知情权、个人信息权造成显著侵害，且侵害行为具有隐蔽性、动态性特征，需针对性监管。现行监管体系已形成“法律 + 多部门协同 + 专项行动”的基础框架，但面临责任认定难、技术监管弱、跨境监管空、维权成本高的困境，核心成因在于技术与法律失衡、监管能力不足、平台利益冲突、救济机制缺陷。解决算法时代的消费者权益保护问题，需构建“法律规制技术监管平台自治权利救济”四维协同体系：通过法律明确标准与责任，通过技术实现实时精准监管，通过平台自治降低监管成本，通过救济机制保障权益落地，四者协同形成全链条、多维度的治理格局。
在未来，我们还需要考虑生成式AI推荐算法的监管研究、跨境电商算法的监管协同研究、监管政策的实施效果评估研究。随着生成式AI在电商推荐中的应用(如AI生成商品描述、AI个性化导购)，将出现“虚假信息生成”“过度拟人化诱导”等新问题，后续需研究生成式AI算法的特殊性，制定针对性监管规则，如AI推荐内容的“真实性标注”要求。未来需进一步探索“多边监管协议”的具体落地机制(如数据互认的范围、取证流程)，以及“监管沙盒”在跨境算法中的应用(如在特定区域试点跨境算法合规测试)，解决管辖权冲突与监管空白。同时，后续需建立“算法监管政策评估指标体系”(如消费者权益侵害率、平台合规率、行业GMV增长率)，定期评估政策实施效果，动态优化监管措施(如调整算法公平性指标、分级备案标准)，实现“监管发展”的平衡。