1. 引言
数字经济时代，电子商务凭借技术优势重构了消费场景与交易模式，“接触–决策–交易–售后”的全链路闭环不仅提升了交易效率，更沉淀了海量多维度的用户数据。据商务部2023年6月9日发布的《中国电子商务报告(2022)》显示，2011~2022年间，全国电子商务交易额持续增长，市场规模不断壮大。据国家统计局数据显示，2022年我国电子商务市场规模再创新高，全国电子商务平台交易额43.8万亿元，按可比口径计算，比上年增长3.5% [1]。数据已成为驱动行业发展的核心生产要素。然而，在数字资本主义逐利逻辑的驱动下，部分电商偏离“数据服务用户”初始目标，在“接触–决策–交易–售后”全链路出现算法操控需求、压缩理性决策、大数据杀熟、虚假评价等异化现象，既损害用户权益，也制约行业可持续发展。基于此，本文以电子商务消费全链路为分析框架，首先剖析各环节的场景特征与数据沉淀规律，进而识别数据资产化的递进式异化表现，最后为推动数据资产化回归服务本质、构建健康的电商生态提供理论与实践支撑。
2. 核心基础概念内涵拆解
在数字化经济深度渗透的背景下，用户数据贯穿其中并成为电商平台与企业核心生产要素。用户数据资产化作为释放数据价值的关键路径，本应实现用户体验优化、企业效率提升与产业生态升级的多方共赢。然而，实践中逐渐浮现的异化现象打破了这一平衡，催生了“电子商务消费全链路中用户数据资产化的异化困境”。为精准把握这一现象，需从核心概念拆解入手。
2.1. 电子商务
电子商务通常是指在全球各地广泛的商业贸易活动中，在因特网开放的网络环境下，基于客户端/服务端应用方式，买卖双方不谋面地进行各种商贸活动，实现消费者的网上购物、商户之间的网上交易和在线电子支付以及各种商务活动、交易活动、金融活动和相关的综合服务活动的一种新型的商业运营模式。
2.2. 用户数据资产化
是指电商企业通过合法合规的方式采集、清洗、脱敏、分析、建模等一系列数据处理流程，将分散在消费全链路中的原始用户数据转化为具有“价值性、稀缺性、可控性”的企业资产，并通过精准营销、产品优化、供应链升级等方式实现资产价值变现的过程。其核心逻辑是“数据采集–数据处理–价值转化–价值变现”，其中数据的合法性采集是前提，精准化处理是核心，价值转化是关键。正常的用户数据资产化应建立在用户授权与价值共享的基础上，既为企业创造商业价值，也为用户提供个性化服务与便捷体验。
2.3. 异化
异化是马克思从德国古典哲学那里引来的概念，指事物在其发展过程中，它的活动结果作为从母体中分化出去的异己力量，成为制约、压迫和损害母体的对立物，尤其指人的活动结果同人生命活动的对立与冲突。进入数字时代，形成以“数据与算法”为核心的全景式异化。数字技术的去中心化、即时性与穿透性，使异化突破了传统的时空边界与领域限制，渗透到劳动、交往、认知、情感等人类生存的全维度。与前两次异化相比，数字时代的异化呈现出“隐性化”“泛化”“自主化”三大特征：异化力量从显性的资本或技术实体，转化为隐性的算法与数据逻辑；异化场域从特定领域扩展至“线上 + 线下”的全景生活；个体甚至在“自主选择”中主动陷入异化，如主动授权数据收集、自愿接受算法规训。
3. 电子商务消费全链路的场景特征与数据沉淀规律
电子商务消费全链路以“用户需求满足”为核心，形成“接触–决策–交易–售后”的闭环行为链条，每个节点均伴随独特的数据生产，且呈现“数据维度递增、敏感度提升”的显著特征。
3.1. 接触环节：算法中介化的需求唤醒场景
用户通过“主动搜索(需求输入)”与“被动接收(首页推荐)”两种模式接触商品，该环节数据直接作用于算法中介化消费中的“流量分发机制”——平台基于浏览数据构建“需求概率模型”，将商品曝光资源分配给高匹配度内容。据阿里研究院(2023)数据，算法推荐贡献的商品点击量占比达68.2%，显著高于传统货架式展示(31.8%)。此环节数据敏感度处于低水平，但将数据与“流量分发”直接挂钩，决定商品曝光机会。
3.2. 决策环节：理性评估与意向转化场景
用户通过“‘收藏商品(降低决策成本)’‘跨店比价(提升决策理性)’‘加入购物车(锁定潜在选择)’”完成价值评估。此环节受加购时长、比价频次等数据影响，可量化用户“购买意向强度”，意向越强，加购后停留时长越长，比价频率越高。沉淀的意向数据是电商转化预判的核心变量——平台通过构建动态预测框架，通过对用户行为时间序列数据的深度挖掘，精准测算加购商品的“转化存活期”，并针对性推送促销信息，实现用户购买意向的有效激活。京东消费研究院(2024)实证研究显示，基于意向数据的精准促销可使转化效率提升41.3%，凸显该环节“数据–转化”的直接关联。此环节数据敏感度处于中等水平，直接反映购买意愿，是促销转化的核心依据。
3.3. 交易环节：价值交换与隐私让渡场景
用户通过“提交订单(确认价值认同)”“支付结算(完成价值交换)”“填写地址(提供隐私信息)”实现价值获取，此环节行为涉及财务交换与隐私让渡双重维度，是消费链路中“用户权益与平台价值的平衡点”。该环节沉淀的交易数据兼具数据资产属性与敏感信息属性，平台借助数据模型构建用户价值评估体系，通过时间、频度、额度三个核心指标，将离散交易数据整合为量化的“用户价值分层指标”。此类数据经脱敏处理后可用于精准营销、供应链优化等商业场景，形成数据资产的价值闭环。
3.4. 售后环节：价值反馈与信任重构场景
用户通过“评价撰写(传递价值判断)”“退换货申请(修正价值偏差)”“售后咨询(寻求价值保障)”等行为，构成了电子商务消费全链路中至关重要的价值反馈闭环。在此阶段，消费者基于对商品或服务的实际体验，主动参与价值反馈过程。该环节行为依据消费者主观体验可划分为“正向反馈”与“负向反馈”两大维度：前者以好评、推荐等形式呈现，通过口碑传播强化品牌信任度，形成良性循环；后者则以差评、退换货申请等形式出现，直接反映消费预期与实际体验的落差，成为平台优化产品与服务的重要依据。该环节沉淀的反馈数据是电商平台治理的核心依据，平台通过算法判断用户态度倾向，最终提取出包含产品质量、物流时效、服务态度等维度的价值诉求点，将这些非结构化文本数据经过特征工程处理后，被转化为可量化的商家信用评分指标，实施差异化流量分配。
4. 全链路数据资产化的“递进式异化特征”识别
马克斯·韦伯指出，“科技史上的一大重要事实，就是所谓的现代科技发展，其实一直是由经济需求所主导，目标是为了获取利润”[2]。技术作为人类本质力量的对象化，本是服务人类生产生活，但如今被所谓的“经济取向”所主导。电商平台在将全链路用户数据转化为商业资产的过程中，偏离“提升用户体验”的初始目标，导致用户权益受损、行为被控制、关系失衡的负面状态，核心是“数据资产化目标与用户价值的背离”。
4.1. 接触环节：“流量分发导向”下的注意力与选择权异化
作为用户与电商平台的“首次交互节点”，前端浏览环节的数据资产化核心目标是提升商品点击量与页面停留时长，其异化表现围绕，“算法如何通过行为数据控制用户信息获取范围与注意力分配”展开。
4.1.1. 需求异化
电商平台“流量变现”目标驱动下，通过算法推荐、促销机制、符号建构等手段，使消费者需求偏离“客观实用需求”，异化为算法制造的伪需求、促销催生的冲动需求、符号绑架的身份需求的过程，其核心是需求的主体性丧失，消费者从“需求的主导者”沦为“平台商业目标的被动追随者”。消费中的人被客体化，而物被主体化，这种主客的颠倒就是人被物主导的表征。同时，消费意味着需要的满足，合理的需要是为了实现人的自由全面发展，但在这种情况下，需要变成被制造的“需要”。这种虚假需要的目的不是为了人自身的生存发展，而是为了将需要变成消费意愿。马克思在论及消费时曾鲜明指出，“每个人都指望使别人产生某种新的需要，以便迫使他作出新的牺牲，……每个人都力图创造出一种支配他人的、异己的本质力量，以便从这里面找到他自己的利己需要的满足”([3], p. 223)。
4.1.2. 选择异化
数字化成为社会发展的必然趋势，事物乃至日常生活小事都可以被编码为数据来记录和分析，并将对人自身和人与人之间社会关系的认识和理解转化为对数据包、数据集合的分析。因此，基于数据对消费者行为属性和行为特征的量化分析的定向广告成为电商平台利润获取和市场消费趋势的预测法宝。
电商APP首页界面中，“个性化推荐模块”占据70%以上屏幕空间，而“分类导航、自主搜索框”被压缩至页面顶部，即使用户关闭“个性化推荐”，首页仍会推送“平台热门商品”“商家促销商品”，而非“用户自主选择的分类商品”。更甚者，部分平台通过“弹窗推荐”“红点提醒”强制吸引用户注意力，迫使用户被动浏览推荐内容，主动选择的“注意力资源”被侵占。哪怕用户“主动选择”下的商品，平台也会通过用户历史浏览数据构建“兴趣标签库”，算法仅推送“高匹配度、高点击概率”的商品，过滤“非历史兴趣品类、低流量商品”，使用户选择范围被禁锢在算法预设的窄域内。
4.2. 决策环节：“转化效率导向”下的理性决策异化
决策环节是“用户从‘浏览兴趣’到‘购买意向’的关键过渡”，数据资产化核心目标是缩短决策周期、提升加购转化率，其异化表现围绕“算法如何通过意向数据制造焦虑、打断理性比价”展开。
4.2.1. 决策过程被控制
“工人在劳动中不是肯定自己，而是否定自己，不是感到幸福，而是感到不幸，不是自由地发挥自己的体力和智力，而是使自己的肉体受折磨、精神遭摧残”[4]。在加购环节，平台以“转化效率”为核心的数据资产化，通过“意向数据建模–算法干预–节奏控制”，用户决策劳动不是“自由评估需求”，而是被算法趋利下折磨。
一种是通过时间压力干预：制造“决策倒计时”。通过限时优惠的“精准时长设计”，推送短时效优惠，压缩比价时间；或是通过库存紧张的“动态频率推送”，通过“高频焦虑刺激”打断理性思考，例如初始每5分钟推送1次“库存仅剩2件”提醒，若用户仍未下单，推送频率缩短至每2分钟1次，且伴随“XX人已下单”的实时动态。
另一种是行为引导干预：简化“决策路径”。通过凑单推荐的“一键完成”，购物车页面自动生成“最优凑单组合”，用户点击“一键凑单”即可完成选品，无需自主寻找凑单商品。或是支付流程的“隐形诱导”，推出“支付优惠”弹窗，例如“开通免密，本次支付立减5元，或是特定银行卡立减活动等，无疑都强制压缩用户自主决策时长，使决策节奏向“数据资产化目标”快速转化对齐。
劳动过程异化中理性决策节奏被控制的本质，是电商平台将“用户认知时间”转化为“数据资产化的增值要素”，通过数据标签定义节奏基准，通过算法干预压缩决策时长，通过转化反馈优化控制策略，最终使用户自主的认知节奏完全服务于平台的转化目标。这一过程不仅背离马克思自由自觉劳动的本质，更导致用户理性决策能力的退化。
4.2.2. 决策结果趋背离
“工人生产的财富越多，他的生产的影响和规模越大，他就越贫穷。工人创造的商品越多，他就越变成廉价的商品”([3], p. 156)。在加购环节，这一逻辑具现化为，用户“理性决策”的“产品”，本应服务于“满足自身实用、适度、即时的消费需求”这一劳动目标，但数据资产化的盈利优先逻辑，使决策结果异化为“平台转化数据的载体”，甚至反而成为财务负担与使用困扰，形成“目标–结果”的彻底对立。
决策结果和需求满足的“背离”有两种类型。第一种是需求类型背离，形成从“实用需求”到“符号需求”的错位。用户决策结果从满足衣食住行等实用功能异化为获取虚假的群体认同感，强烈的自我认同[5]。实用需求被符号需求取代，形成买的不是“需要”，而是“标签”的背离。另一种是需求程度背离，形成从“适度需求”到“过度需求”的膨胀。用户决策结果从“按需购买、适量消费”异化为“为凑单满减、囤货优惠而超量购买”，需求规模远超实际使用需求，形成“买的不是‘够用’，而是‘够优惠’”的背离。
“决策结果与‘需求满足’目标完全背离”的本质，是电商平台“数据资产化驱动的转化目标”对用户需求主体性的消解，平台通过算法推荐、促销干预、信息屏蔽，将用户决策结果从“服务需求”异化为“资本转化”，结果“财务浪费与需求落空”。
4.3. 交易环节：“用户分层导向”下的权益与信任异化
核心交易环节是“电商消费的价值交换核心”，数据资产化核心目标是基于交易数据实现“高价值用户精准运营”与“数据商用变现”，其异化表现围绕“用户分层导致的权益歧视”与“数据共享导致的隐私泄露”展开。
4.3.1. 从“公平定价”到“分层歧视定价”
平台凭借其所掌握的数量庞大且维度异常丰富的数据，诸如用户的个人身份信息、位置信息、聊天记录以及支付信息等一切有可能被线上记录的数字化信息，然后通过一整套复杂、高效而又极其先进的数据运算、分析和挖掘技术对碎片化、零散的用户数字化信息进行全方位的扫描、分析，然后通过一些关键词的标注对用户进行细致归类，从而生成独特的用户画像。据此，电商平台与商家在用户不知情的情况下对具有不同画像特征的用户制定不同的价格机制与定价策略，造成用户非知情前提下的“价格歧视”，从而最大程度上攫取利益[6]。
4.3.2. 从“必要信息提供”到“数据超范围商用”
在平台“数据资产化”目标驱动下，通过过度采集、越界使用、失控流转、模糊授权等手段，使隐私从“用户自主支配的权利”异化为“平台可变现的数据资产”，最终导致用户隐私控制权丧失、权益受损的过程。其本质是数字资本主义逻辑下，隐私的“权利属性”向“资产属性”的单向倾斜，平台将用户隐私转化为商业价值，却忽视用户对隐私的支配需求，形成“商用优先级”对“法律合规性”的背离。
核心交易环节下的权益与信任异化，是全链路异化中损害最直接、影响最深远的形态，平台将“数据资产化的利润目标”置于“平台–用户”的公平契约之上，将用户付出的代价转化为资产化收益，却未履行契约中的权益保障义务。
4.4. 售后环节：“优化治理导向”下的反馈价值与关系异化
后端售后环节是消费闭环的价值反馈终点，本应指向通过用户反馈优化商家服务、保障消费者权益、维护平台良性生态，但在数据资产化目标驱动下，这一逻辑发生扭曲，其异化表现围绕“反馈数据如何从‘用户真实体验’异化为‘商家竞争工具’”展开。
4.4.1. “好评返现”驱动的信号伪造
平台企业以数据为驱动力，以消费者注意力为主要竞争优势，因此，平台拥有的用户流量越多，集中的用户注意力规模就越大，从而具有更多进行实际经济交易的可能性。然而，受信息处理能力和关注瞎域的约束，用户只能把注意力分配给有限数量的事务，注意力的稀缺性决定了用户关注度的有限性[7]。电商平台部分商家通过“好评返现”诱导用户生成虚假高质量信号。“好评返现”中，用户评价的劳动产品本应是“传递真实质量信号”的载体，却异化为“商家获取流量的工具”，大量“好评返现”生成的虚假信号，使“低质量商家靠虚假好评获取流量”，“高质量商家因不操纵评价而流量受损”，形成本末倒置的市场生态。
4.4.2. 规避“流量惩罚规则”的风险防御
低质量商家通过“事前预防–事中干预–事后屏蔽”的防御策略扭曲反馈数据，消除负面信号，使市场无法获取真实质量信息，导致最终导致反馈信号失真、流量分配失序、用户信任破裂。事前预防是在评价提交环节进行隐性拦截，平台在用户提交差评时，设置“二次确认弹窗”“问题反馈跳转”，延长差评提交路径。事中干预是商家通过利益补偿与威胁扭转，用户提交差评后，商家通过“电话轰炸、短信骚扰”“现金补偿”强制用户修改评价。事后屏蔽是平台通过隐性折叠与关键词过滤，通过“平台评价排序算法偏好”，通过“刷好评 + 高频互动”稀释差评曝光，或通过“关键词过滤”使差评无法被搜索。
反馈价值从“质量信号传递”异化为“流量博弈工具”，其根源并非反馈数据本身无价值，而是平台将反馈数据过度资产化为流量分配的单一核心指标，当流量成为商家的生命线，且反馈数据直接决定流量配额时，商家必然选择操纵反馈以争夺流量，最终导致反馈失真、市场逆向选择。
综上，全链路异化的本质是：每个环节的“数据资产化目标”与“环节核心功能”的背离程度不同，导致异化形态聚焦于该环节最核心的用户权益，且前环节异化会通过“数据流转”传导至后环节，形成异化链条，这是电商消费全链路场景下用户数据资产化的核心特征。
5. 异化困境的破解之法：回归服务本质
电商数据资产化的初衷本是“以用户需求为中心，通过数据优化消费体验、保障权益，而非将数据异化为资本逐利工具”。针对“接触–决策–交易–售后”电商全链条的异化痛点，是“平台逐利的主动驱动、制度漏洞的被动纵容、用户弱势的无力制约”共同作用的结果，而破解局面的核心，就在于将数据从“资本逐利工具”拉回“服务用户的本质”
5.1. 破除算法黑箱，推进有意义算法透明
“黑箱”的关键问题就在于无法观察和难以理解，治理算法“黑箱”首先要求的就是打开算法“黑箱”，将用户认知、需求、权益嵌入设计核心，而非单纯追求技术效率，其“可解释性”不仅是告知原因，更是赋能用户通过解释调整推荐，实现需求与推荐的动态适配。具体而言，摒弃传统“深度学习黑箱模型”，优先采用“可解释性强的算法架构”，确保推荐逻辑可追溯、可拆解，具体技术路径分为两类：规则式可解释算法的核心是“将用户可感知的‘显式行为’转化为‘可调控的需求标签’，通过明确规则匹配商品”，本质是“用户行为与推荐结果的直接映射”，适合电商中用户有明确需求倾向的场景；特征归因式可解释算法的核心是对推荐商品的特征进行归因分析，明确告知“该商品的哪些特征触发了推荐”，尤其适合“跨品类潜在需求推荐”。
同时，加强对电子商务企业消费者数据使用的监管。为了提高电子商务购物体验和完善平台规则，电子商务企业需要从消费者终端、注册信息和交易记录中获取数据反馈以进行创新。然而，不法企业可能利用这些数据进行资本化，成为其获利的工具，侵犯消费者利益。数据具有非竞争性，即一个客户使用数据不影响其他人使用，因此需要在保护消费者隐私和允许企业使用数据之间找到平衡，这涉及“隐私悖论”，即隐私保护和数据分享之间的权衡。政府需要完善立法，加强对数据垄断和不正当使用的监管，打击误导和欺骗消费者的行为，确保消费者拥有知情权和数据提供的选择权，以实现最大化消费者效用。
5.2. 识破“虚假需求”，回归“为我消费”
辩证唯物主义指出，人具有“有意识、有目的认识世界和改造世界的主观能动性”，是人与动物的根本区别。人可以运用抽象思维能力，透过事物现象认识事物的本质和规律，来认识和改造世界。因此，要积极发挥人的主观能动性来识破“虚假需求”，回归“为我消费”的本质：消费是人的一种社会活动，目的是为了满足人们生存和发展的需要。所有超出事物本身意义的消费都是“虚假需求”的表现，是“人们为补偿自己那种单调乏味的、非创造性的且常常是报酬不足的劳动而致力于获得商品的一种现象”[8]。
在资本权力对物质欲望的刺激中，人的主体性会逐步丧失并走向物化，错误地认为对于物质产品的占有和满足是人的存在方式和奋斗意义。真正的消费始终是服务于人的自由全面发展，充分发挥主观能动性，透过数据控制现象，认识消费的根本目的，主动屏蔽资本刺激对消费内容和行为的影响与控制，实现“为我消费”而不是“我为消费”。
5.3. 加强监管力度，构建刚性约束防线
若缺乏外部监管的刚性约束，企业“服务本质回归”易沦为形式化表态。需以“全流程合规监管”为核心，结合法律规制、技术监测、多元协同手段，将数据使用纳入法治化、透明化轨道，破解“监管滞后于技术创新”的治理难题。
政府在电商数据异化治理中承担着关键性的制度构建与政策引领角色，其主导作用不仅体现在规制数据滥用的直接干预中，更需通过全面的制度设计确保市场与社会利益的平衡。在中国，电子商务的快速扩张伴随着数据资源的高度集中与算法驱动的市场垄断。解决这一问题需要政府从国家治理的高度出发，建立系统化的监管体系，并完善相应政策工具，实现从“单一治理”到“全链条治理”的转型。
电商平台是“政策落地的最后一公里”，也是“风险防控的第一道防线”。对电商而言，主动纳入全链条治理，这绝非“负担式合规”，而是“可持续发展的必选项”——唯有从“被动应对监管”转向“主动嵌入共治”，将合规要求转化为“用户信任红利”与“行业竞争力”，才能在数据驱动的电商生态中站稳脚跟。依据《个人信息保护法》《网络交易监督管理办法》，明确企业在数据资本化中的“不可为”清单，制定大数据分析应用用户告知协议，定期发布大数据开发应用发展报告，制定行业技术规范，共同维护市场秩序，加强企业内部算法管控，要求企业建立完善内部的算法管控制度，将算法伦理内化为企业准则，积极破解算法权力滥用的问题。
多元主体监管的落地离不开大众的主动参与，其合规成效需要大众通过“监督核验、精准维权、协同反馈”来检验与倒逼。建立公众参与机制，授权环节，核查过度采集；浏览环节，核查算法透明度；交易环节，主动比价监督；查看企业所披露的数据使用报告。公众对电商数据应用中的问题进行举报和反馈，提高算法的透明度和公正性。成为监管落地的“终端校验者”与共治生态的“重要参与者”。