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【广州互联网法院】用户留存率下降事件:174026名用户采用用户画像分析维权|维权指南（2025全球数字经济大会）

当17万用户的数字脚印变成维权证据
2025年3月，广州互联网法院立案庭收到一份特殊的诉状——174026名用户联合起诉某头部电商平台，指控其通过动态用户画像系统实施“数据圈养”，导致用户留存率异常下跌，这起案件的特殊性在于，原告方首次将算法决策过程转化为可视化证据链，用设备指纹、行为序列、社交图谱等数据维度，拼凑出平台刻意制造信息茧房的完整路径。

作为亲历者,前平台产品经理李悦的证词令人深思，她曾在内部会议上目睹算法团队演示“用户生命周期管理模型”：“当系统检测到用户打开频次下降，会自动调低优惠券额度，同时推送同类竞品链接，就像给即将脱钩的鱼装上倒刺钩。”这种设计直接导致她个人账号在三个月内收到的个性化推荐商品重合度高达89%，而平台同期披露的月活用户留存率却从72%暴跌至41%。

算法歧视如何撕开用户权益缺口
案件核心争议聚焦于《个人信息保护法》第二十四条的适用边界，原告代理律师团队调取的后台日志显示，被告平台采用“三层筛选机制”：首层通过设备ID识别高价值用户，二层用点击热力图判断消费敏感度，三层借社交关系链预判用户心理阈值，当系统判定某用户处于“流失临界点”，便会触发“数据饥饿疗法”——减少精准推送，转而推送低质商品刺激比价行为。

技术鉴定报告揭露的细节令人咋舌,中科院深圳先进院数字法治实验室（鉴定编号：SZIF-2025-013）通过流量回放技术发现，平台在2024年双十一期间对12.7万用户实施“伪个性化推荐”：表面维持千人千面界面，实则通过隐藏参数控制展示商品类目，这种技术伪装导致用户平均决策时间延长47%，直接推高跳失率。

法庭上的画像战争：从数据迷雾到证据链重构
审判长在庭审中抛出关键问题：“如何证明用户流失与画像系统存在因果关系？”原告方提交的证据包括：

1. 用户行为时序图谱：选取3000名典型用户，对比画像调整前后的平台停留时长，发现系统干预后日均使用时长锐减62%；
2. 算法决策树还原：通过逆向工程解析平台API接口，复现“用户价值评分模型”中“潜在流失用户”标签的17项判定条件；
3. 损害量化模型：联合高校团队建立“用户体验损害指数”，将推荐商品重合度、优惠券获取难度等指标转化为具体赔偿计算依据。

这种证据呈现方式在司法实践中具有突破性,参考2023年杭州互联网法院审理的“智能算法价格歧视案”，当时法院首次采纳算法影响评估报告作为定案依据，而本案更进一步，将抽象的用户体验损害转化为可计量的经济损失，为数字经济时代消费者权益保护开辟新路径。

普通用户的维权行动指南
面对算法霸权，个体并非束手无策，结合本案技术细节，消费者可采取以下步骤自救：

第一步：固定数据证据链

• 开启手机录屏功能,完整记录账号登录、商品浏览、优惠券领取等操作流程；
• 通过第三方工具（如Wireshark）抓取APP网络请求包，留存个性化推荐参数；
• 定期备份平台发送的营销短信,标注优惠券发放规律变化节点。

第二步：申请算法解释权
依据《个人信息保护法》第四十七条，用户有权要求平台说明数据处理目的，可向平台客服发送书面函件，要求提供“用户画像标签清单”及“推荐算法逻辑说明”，若遭拒，可向网信部门提起算法备案信息披露申请。

第三步：构建群体维权网络
本案原告通过社交媒体发起“数字画像自查行动”，利用共同特征快速定位受损用户群体，参与者需注意：避免在公开平台泄露账号敏感信息，优先使用加密通讯工具组建维权群组，委托专业机构进行匿名化数据聚合分析。

技术中立时代的责任重构
当法官敲下法槌宣布休庭时，旁听席响起经久不息的掌声，这起案件折射出数字经济的深层矛盾：算法在提升效率的同时，正在重塑权力结构，广州互联网法院最终判决平台构成“数据操纵行为”，开创性适用《电子商务法》第十八条，责令其公开算法决策逻辑并赔偿用户损失。

技术专家提醒,用户画像本身并非洪水猛兽，关键在于建立“算法可问责机制”，正如本案技术鉴定负责人所言：“当我们在讨论用户留存率时，不应忘记每个数据点背后都是真实的人，技术可以计算点击热力，但永远无法量化人类对公平的渴望。”

本文技术描述基于中科院深圳先进院数字法治实验室[SZIF-2025-013]鉴定报告，不构成专业建议，不代表本站建议（本文30%由AI生成，经人工深度改写优化，本文不代表本站观点）。