南都测评平台算法！关闭个性化，热榜、搜索、优惠仍千人千面

随着移动互联网的高速发展，社交、电商等平台在人们生活中的渗透率越来越高。但随之而来的“信息茧房”“大数据杀熟”等算法问题也被不少网民诟病。2024年11月，国家网信办等四部门联合开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动，要求各企业提升算法安全能力，并在规定时间内对算法侵害用户合法权益等问题完成自查自纠。

南都大数据研究院近期推出“算法的尺度”专题报道，并在调查中发现，部分平台的非个性化热搜榜单、关闭个性化推荐服务后的搜索结果、优惠活动出现“千人千面”现象，可能存在误导用户认知、价格歧视等问题。步入2025年，个别平台问题依旧。专家指出，平台有义务对其应用的算法作充分解释说明，提升算法的透明性和可解释性。

有短视频平台： 不同账号所见热榜差异明显

2024年12月，南都大数据研究院对国内部分短视频平台的话题热榜页面开展测试。结果发现，有平台出现“不同账号所见热榜差异明显”的情况。

在测试中，四部不同型号手机连接至同一Wi-Fi网络，均安装最新版本APP，分别登录不同账号（为便于理解，以下分别称A、B、C、D账号），且均关闭平台的个性化推荐服务。

测试结果显示，只有A、B两个账号展示的平台总热榜话题及排名一致，C、D账号展示的榜单差异明显。且在同一设备上切换不同账号，平台热榜内容也随之大变。同一设备从C账号切换为A账号后，热搜榜单上仅有第3、12名话题保持一致，其余话题均截然不同。

为排除网络缓存、延时等可能影响排序差异的因素，南都研究员先后尝试重启设备、清空应用数据、重新登录账号、切换移动网络等方法，其间持续刷新账号热榜页面。结果显示，不同账号的热榜变化趋势各不相同，与一般的网络延迟表现不符。

2024年12月23日11时42分，某平台上不同账号的热榜内容存在明显差异。

在该平台公示的规则说明中提到，“本热榜为非个性化榜单”。南都研究员又以普通用户身份向平台客服咨询，客服表示，此热榜为根据站内用户搜索行为进行实时排序，“一般情况下不会完全一样”。南都研究员再次反映不同账号的热榜榜单前十中只有一条话题相同，客服表示此属于正常情况。

对外经济贸易大学法学院教授、数字经济与法律创新研究中心主任张欣对此表示，一般而言，在未对平台算法进行系统和专业审计的情况下，难以判定平台是否有意干预榜单内容呈现。但此现象显然容易令用户对榜单的真实性、权威性产生疑问。

也有从事算法研究的工程师指出，用户很可能在“差异化榜单”的影响下反复点击、浏览相关话题，这些数据又会成为算法更新榜单排序的依据，形成恶性循环，部分话题长期滞留在榜单上，导致热榜失真。

2025年初，南都研究员再次对该平台进行复查。目前不同账号的热榜内容已逐渐趋向一致，仅部分话题排序可能因网络延迟存在细微差异。

有社交媒体平台： 同一关键词搜索结果“千人千面”

以同样的测试环境，南都研究员对国内部分社交媒体平台的内容搜索页面进行测试。调查显示，有社交平台在不同设备搜索同一关键词，并要求按“点赞”“评论”“收藏”等条件排序，呈现结果存在较大差异。

例如，南都研究员在该社交平台同时使用不同账号搜索“广州美食推荐”，并在筛选功能中要求按“点赞”量对搜索结果排序，各账号反馈的结果都不一样：4个账号“点赞量最高”的结果分别是4.7万赞、2.5万赞、2.3万赞、1.9万赞。继续往下翻阅，还可发现各个账号的搜索结果排序存在明显差异，不少点赞量较高的笔记并未反映在搜索结果中。

2025年1月22日11时22分，4个账号搜索“广州美食推荐”并按点赞量排序，结果存在明显差异。

针对此问题，该平台客服向南都研究员表示，目前在平台上，每个人的搜索页面展示都不同，且不受个性化推荐服务开关与否的影响。当南都研究员进一步提出部分内容可能无法被检索时，对方只表示“可以让您的朋友推荐给您”。南都研究员还留意到，该平台《个性化推荐算法说明》中提到，用户选择关闭个性化内容推荐后，平台仍会基于内容热度等非个性化因素，或与其他用户之间的关注关系等向用户展示内容。

不少网民对相关解释不买账。南都大数据研究院于2024年12月就算法治理话题发起问卷调查时，就有受访者提出，如果平台搜索的筛选功能无法正确地筛选出符合条件的内容，那何必再设置筛选按钮？

有电商平台： 商品符合优惠条件却无法被搜索

南都研究员还对国内部分电商平台进行测试。发现有的平台，一些优惠券、优惠活动页面虽带有搜索框供用户搜索商品，但其结果并不完整，部分本应符合用券条件的商品被排除在外。

例如，南都研究员按照平台提示领取到一张“满399减25”的全场通用优惠券。若在优惠券页面中点击“立即使用”并搜索一款微单相机镜头，搜索结果中，符合型号要求的产品最低实付价为413.99元。但若直接从APP首页按相同关键词搜索，可以找到另一家店铺同样出售此镜头，实付价只需400元。

数日后，平台又向南都研究员发放一张“满200减18”的通用优惠券。在用券页面中搜索一款存储卡，结果中符合品牌和容量要求的产品最低实付价为187元，但若退出用券页面，通过首页搜索，平台显示该优惠券面额在部分店铺可自动膨胀为“满200减23”，使商品实付价进一步降至182元。

2024年12月31日14时许，某平台上优惠活动页面虽可搜索商品，但其结果不完整，部分更低价、符合用券条件的商品被排除在外。

南都研究员于2024年底向平台客服反映该情况，对方称将交由技术人员核实。截至发稿时，平台尚未回复核实情况和处理结果。

有从事算法研究的工程师认为，本应符合用券条件的商品却无法在优惠页面展示，可能是搜索算法或者优惠逻辑存在缺陷，属于非常低级的错误，极易引发消费纠纷。

北京邮电大学互联网治理与法律研究中心主任谢永江接受媒体采访时提出，算法是一个复杂系统，消费者的消费习惯可以被算法分析，平台能采取针对性定价，反过来，监管部门也可对经营者的经营行为进行大数据分析，通过《反不正当竞争法》和《反垄断法》来规制“大数据杀熟”行为。

有零售平台： 不同用户“随机优惠”不一

在部分即时零售平台，南都研究员也发现，有平台出现同一商品、同一收货地址，不同用户看到的商品价格有差异的情况。例如，同款原价为259元的进口车厘子，使用一个从未在该平台下单的账号购买，折后的应付价格为239元；另一曾有其他商品（非水果）下单记录的账号购买，应付价格则为234元。经对比，两个账号的价格差异主要是后者多享受了一个“首购优惠”的优惠活动。

2024年12月27日，有平台出现同一商品、同一收货地址，不同用户看到的商品价格有差异的情况。

查阅该平台公开的“首购优惠”活动规则，该优惠活动面向的用户群体为“品类or商品新客用户或已长期未购买该品类or商品的用户”，从这个角度来看，南都研究员使用的两个测试账户应均满足优惠条件。为此，南都研究员以普通用户身份咨询平台客服，对方表示，“首购优惠”是由系统自动识别并随机推送的，无法核实具体的推送机制和算法，“具体以客户账号显示为准”。换言之，并非所有符合条件的用户都可获得此优惠。

这一行为究竟是属于精准营销，还是“大数据杀熟”？中国消费者协会专家委员会委员、中国政法大学副教授朱巍接受南都采访时表示，《网络反不正当竞争暂行规定》有条款规定，经营者针对新用户在合理期限内开展的优惠活动以及基于公平、合理、无歧视的规则实施的随机性交易不属于不正当竞争行为。但在具体实践中，一些商家把这当作“大数据杀熟”的“豁免条款”，在“随机”的幌子下进行价格歧视，消费者根本看不到随机的概率是多少。在他看来，一些平台通过算法模型来完成“随机补贴”，实际上就是在利用大数据对用户进行特征画像，使得不同用户看到的价格有偏差，“表面上合法，本质上仍是一种价格歧视”。

多家平台发公告： 将推进算法公开、鼓励优质内容创作

踏入2025年，多个互联网平台陆续发布公告，介绍算法问题治理情况。南都大数据研究院梳理发现，“信息茧房”、热点炒作、“大数据杀熟”等社会关切的问题被重点提及。

不少平台在公告中提到推进算法公开，提升算法透明度。比如，美团表示“将设立算法公示专区，持续与各界沟通算法的基本原理、运行机制等”；抖音“将公开其算法的基本原理，包括推荐算法、搜索算法等”。

针对“信息茧房”问题，抖音在其公告中表示将进一步完善推荐算法，通过加强内容多样性探索、兴趣探索和匹配、搜索推荐联动、社交好友推荐等机制，补充各类推荐信号来源。小红书则表示，用户可在APP内自主开关个性化推荐功能，用户对推送内容不感兴趣时，可点击“不感兴趣”并反馈具体原因。快手推出内容偏好调节功能，赋予用户更大的算法选择、管理和退出权限，同时拓展视频信号体系，以精准把握用户的长期和短期需求，进一步提升内容的多样性。

在内容生产和管理方面，微博表示将鼓励优质内容创作，促进内容生态优化。对于参与热门事件和公共话题讨论且内容客观、有深度的博文，将给予额外奖励。抖音将加强算法在谣言治理的应用，将辟谣内容精准推荐给浏览过不实信息的用户。

电商方面，拼多多表示将打击“大数据杀熟”，严禁利用用户年龄、职业、消费水平等特征，对相同商品实施差异化定价等不正当行为。清晰说明优惠券领取条件、发放数量和使用规则等内容。

专家： 可考虑“算法黑箱”下的逆向监管

算法治理并非一蹴而就。泰和泰（深圳）律师事务所洪瑞成律师指出，算法透明是法定要求，根据我国《互联网信息服务算法推荐管理规定》及《消费者权益保护法》等法律法规，算法推荐服务提供者应当以显著方式告知用户其提供算法推荐服务的情况，其告知的内容还应该与实际设置相符，否则侵犯了用户的知情权，严重的，甚至可能构成对用户的欺诈。

工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林接受媒体采访时表示，涉及消费者权益、社会信任问题、市场公平竞争、社会公共安全等比较关键的方面，算法需要优先治理。通过集中整治算法应用中的突出问题，推动算法技术的健康发展，维护网络安全和公共利益，让各方不被“困在算法里”。

清华大学计算社会科学与国家治理实验室副主任张楠接受南都采访时建议，政府监管部门可通过模拟具有统计学意义的、不同行为习惯的规模用户，测量平台推荐算法运行逻辑，对算法推荐效果进行跟踪记录，并据此对平台企业提出整改意见或作出行政处罚，从而实现“算法黑箱”下有效的逆向监管。

出品：南都大数据研究院

采写：南都研究员 李伟锋 罗韵 谢小清