新經濟與法｜如何治理網購刷單與控評？數據合規管理是關鍵

電商平臺上“萬單爆款”“千人好評”的繁榮幻象背后，一場數據世界的信任危機正在蔓延。

我們團隊曾做過一組 “反控評”調研（基于607份有效問卷，形成報告《網購評價體系漸趨“失靈”？——重構“反控評”可信網購環境》）揭露了觸目驚心的現實：75.12%的消費者認為刷單控評行為普遍存在。

虛假交易量突破真實銷量、模板化好評占據商品頁面，消費者每一次點擊都可能踏入精心設計的數字陷阱。這不是簡單的商業失信，而是從數據源頭開始潰爛的系統性危機——刷單炒信正在瓦解互聯網經濟的底層邏輯：數據可信度。當算法淪為虛假交易的“放大器”，當灰產鏈將個人信息倒賣變現，數據全生命周期的合規管理已全面失控。

本文基于上述調研，從數據合規視角切入，通過“采集-處理-應用”三大維度，剖析虛假交易和評價如何污染數據生態，并探索系統性治理路徑。唯有厘清合規邊界、重構可信機制，方能為數字經濟筑牢信任基石。

一、數據采集失范

 電商平臺的數據生態鏈起始于交易數據的采集，而刷單行為恰恰在此環節植入“污染基因”。 其通過虛構交易與偽造評價，直接違反《電子商務法》第十七條“保障信息真實準確”的核心原則，形成系統性數據失范。

 刷單炒信的核心在于通過虛假交易偽造數據，典型手段包括：

1、正向刷單控評：

正向刷單控評，指電商商家自行或通過第三方主體，通過大量虛假交易、虛假評價等方式，提升自身店鋪的商品銷售量、店鋪信譽度或好評率等行為，達到提高店鋪搜索排名和提高銷量的目的。

在行為模式上，主要有“拍貨空發”類型刷單和“拍A發B”類型刷單。

（1）“拍貨空發”：指通過寄發空包裹虛構交易內容，進而編造用戶評論的方式提高商品的銷量和好評的行為。此類為傳統空刷模式，在電子商務交易中，具有網絡經營資質的賣家，為提高網店等級以獲取更大的經營權限、增加所售商品的聲譽以擴大產品的銷售數量，通過刷手的虛假購買或評論制造虛假交易，在事后向刷手退還購物款項，同時支付一定報酬，其本質是虛假交易的違法行為。

（2）“拍A發B”： 指通過網上下單A商品實際發B商品從而提高A商品的銷量和好評的行為。區別于明顯的刷單模式，以小額贈品、禮品代替實際下單的商品，通過“拍A發B”聯系消費者進行刷單。本質上仍屬于虛假交易的違法行為，經營者可能因此遭受到行政處罰及平臺信譽降級處罰的后果。

2、反向刷單控評：

反向刷單控評，指電商商家自行或通過第三方主體，通過大量虛假交易、虛假評價等方式，誹謗競爭對手或者給予好評，制造競爭對手刷單假象，使得其觸發電商平臺的反控評機制，從而致其被電商平臺認定為從事虛假交易而受到信譽降級、店鋪關停等處罰。

在行為模式上，主要有“反向惡意好評刷單”和“反向惡意差評刷單”兩種。

（1）反向惡意好評刷單：指行為人通過刷單平臺向競爭對手店鋪大量購買商品后確認收貨并給予好評，使目標商家在短時間內產生不正常的交易及好評數據從而觸發平臺基于“虛假交易模型”的排查系統，在被系統確認為進行了刷單虛假交易行為后，該合法商家受到處罰的行為。

（2）反向惡意差評刷單：指行為人通過大量購買電商平臺上競爭者的商品并故意給予差評，使受害商家店鋪的信譽、銷量及權重受到影響，進而達到排斥對手、不正當競爭的目的。

刷單行為通過虛構交易與偽造評價，在數據源頭植入污染基因，直接破壞交易信息的真實性要求。

二、數據處理失控

在數據采集環節被植入的虛假信息，如同白蟻幼蟲進入木質結構，其危害在數據處理環節進一步顯現。平臺算法作為數據生態的“中樞神經”，本應基于真實交易信息優化資源配置，卻因虛假數據的輸入而淪為“污染放大器”。這一過程不僅暴露了平臺技術模型的脆弱性，更揭示了數據治理鏈條中核心環節的失守。

1、失真數據輸入：算法誤判的起點

電商平臺普遍依賴銷量、好評率等顯性指標構建算法模型，以此判斷商品質量與商家信用。然而，刷單行為通過偽造交易量和模板化評價，直接污染了算法的輸入源，導致刷單偽造的高銷量與好評被算法捕捉。

2、錯誤資源分配：流量傾斜的惡性循環

算法誤判的直接后果是資源的錯配。平臺將流量、曝光位等核心資源優先分配給刷單商家，形成“數據造假—資源傾斜—更多造假”的閉環。合規商家因真實銷量與好評率難以匹敵虛假數據，逐漸被擠出首頁推薦與搜索前列。這種“劣幣驅逐良幣”的逆向選擇，迫使部分誠信經營者為求生存不得不加入刷單行列，進一步加劇數據生態的污染。

3、市場逆向選擇：平臺出現信用危機

當虛假數據主導市場信號，消費者決策的參考系隨之扭曲。一方面，用戶因高分店鋪充斥虛假評價而喪失信任，轉而選擇評分較低但真實性相對更高的商家，催生“3.5分小館子現象” ；另一方面，平臺信用評分體系因公信力下降逐漸失效，商家與消費者間的信息不對稱被無限放大。這種信任危機不僅削弱了平臺的核心競爭力，更動搖了數字經濟“以數據驅動決策”的底層邏輯。

4、生態持續惡化：系統性風險的蔓延

數據處理失控的長期影響遠超個體商家的違規行為。虛假數據通過算法擴散至整個生態鏈——廣告投放基于失真數據優化、供應鏈依據虛假銷量調整產能、投資決策被夸大市場表現誤導。最終，平臺經濟從“數據驅動創新”異化為“造假維持生存”，形成“越刷單越依賴、越依賴越刷單”的惡性依存關系。這一過程中，真實市場需求被掩蓋，資源配置效率持續降低，行業創新動力受到嚴重抑制。

虛假數據通過平臺算法放大資源錯配，引發劣幣驅逐良幣的惡性循環，最終導致信用體系崩塌。

三、數據應用失序

當虛假數據突破采集與處理環節的防線，進入應用層時，其破壞力呈指數級擴散。數據使用本應是商業價值的最終兌現，卻因失真信息的滲透而淪為不正當競爭的工具。這一階段，刷單炒信從個體違規行為演變為系統性市場規則破壞，其危害不僅限于平臺生態，更波及消費者權益、市場公平乃至宏觀經濟數據的真實性。

1、虛假宣傳：數據造假的競爭異化

《反不正當競爭法》第八條明確禁止“通過虛構交易、編造用戶評價等方式進行虛假或引人誤解的商業宣傳”。刷單炒信通過偽造銷量、好評率等關鍵指標，人為抬高商品搜索排名與曝光權重，本質上構成“數據驅動的虛假宣傳”。其特殊性在于：

（1）隱蔽性：依托平臺算法對顯性數據（如銷量、評分）的依賴，以合規形式掩蓋非法目的。

（2）擴散性：虛假數據通過平臺流量分配機制形成“馬太效應”，合規商家因真實數據難以競爭而被迫退出頭部市場。

2、數據濫用：嚴重侵害消費者權益

《消費者權益保護法》第二十條規定，經營者應“向消費者提供有關商品或服務的真實信息”。然而，刷單行為通過虛構交易數據，實質上剝奪了消費者的知情權與選擇權：

（1）信息誤導：模板化好評（如“物美價廉”“回購多次”）掩蓋商品真實質量，消費者決策參考系統被污染。

（2）信任崩塌：當平臺評分體系因虛假數據喪失公信力，消費者被迫轉向“逆向驗證”，市場信號機制徹底失靈。

3、數據倒賣：灰產鏈的“二次變現”與法律沖突

《個人信息保護法》第五條雖規定處理個人信息需遵循“合法、正當、必要”原則，但實踐中，仍存在：

（1）個人信息黑洞：刷單灰產鏈通過“兼職”招募強制收集身份證、銀行卡等敏感信息，并將其倒賣至暗網市場，直接突破法律底線，使得消費者個人信息暴露在高風險環境中。

（2）跨境數據暗流：多數刷單平臺忽視數據加密，甚至存在利用境外服務器規避監管的情形，導致個人信息跨境流通失控。

虛假數據滲透至應用層后，演變為系統性市場規則破壞，侵害消費者權益并催生灰產鏈條。

四、生態修復需精準施策

1、采集環節：阻斷虛假數據的“繁殖源”

針對數據采集失范的問題，需從源頭遏制虛假交易與偽造評價。

（1）動態監測：通過人工智能技術實時監測高頻下單、短期銷量暴增等異常模式，并結合物流信息校驗（如空包裹比例、虛假物流單號等）鎖定可疑商家，對“拍貨空發”“拍A發B”等行為自動標記并凍結資金結算。

（2）區塊鏈存證：利用區塊鏈技術對交易關鍵節點（如下單、支付、物流、評價）進行全程存證，確保數據不可篡改，為后續法律追責提供可靠證據鏈。

（3）模板化評價識別與折疊：采用自然語言處理（NLP）技術識別重復率超特定百分比的模板好評（如“物美價廉”），自動折疊或標記警示，降低其權重。

2、處理環節：重塑算法邏輯與資源分配機制

針對數據處理失控引發的資源錯配，需重塑算法邏輯與資源分配機制。

（1）多維度信用評估模型：降低銷量、好評率等靜態指標權重，引入復購間隔時長（如≥30天）、用戶停留時長（如≥5分鐘）、售后響應速度（如≤24小時）等動態指標，減少單一數據維度對算法的操控空間。

（2）異常數據熔斷與人工干預：對日銷量激增（如激增500%）或集中好評的商品，觸發“數據熔斷”機制，暫停流量分配并啟動人工審核。

3、應用環節：遏制數據濫用，強化消費者保護

針對數據應用失序導致的系統性風險，需嚴控數據流向并強化消費者保護。

（1）消費者“一鍵存疑”：完善平臺舉報機制，開通如 “數據存疑舉報”入口，消費者上傳虛假好評截圖或異常物流記錄后，平臺需在特定時間內回應反饋，簡化舉證流程，并對舉報屬實的用戶給予平臺積分激勵等。

（2）虛假數據追蹤與跨境協作：監管部門與平臺聯合建立“刷單灰產黑名單”，并對境外服務器逃避監管的平臺實施IP封鎖，推動國際司法協作追責。

刷單炒信的本質是數據造假，其危害已從局部欺詐升級為系統性生態危機。

治理需以技術為矛、法律為盾、共治為基，切斷虛假數據的生產鏈、凈化數據處理流程、嚴控數據應用邊界。

這不僅是對亂象的終結，更是數字經濟高質量發展的必由之路——唯有真實的競爭，方能催生真正的創新；唯有可信的生態，方能孕育持久的價值。