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【北京】用户画像分析揭示付费转化率低隐患事件: 434819用户维权案例解析|针对2025暑期未成年人游戏防沉迷政策

【北京】付费转化率低事件:434819名用户采用用户画像分析维权|典型案例(2025暑期未成年人游戏防沉迷政策)

2025年8月,北京市互联网法院受理了一起集体诉讼案件,434819名家长联合起诉某头部游戏公司,指控其利用“未成年人防沉迷系统”漏洞诱导未成年玩家消费,这起案件因涉及用户画像技术滥用、算法歧视争议,以及我国首例针对游戏防沉迷系统的司法鉴定,成为数字时代未成年人保护领域的标志性事件。

付费转化率异常:防沉迷系统背后的“隐形推手”

技术团队在梳理涉事游戏平台数据时发现,2025年7月1日至8月15日期间,平台未成年人用户活跃度同比下降47%,但人均付费金额却逆势上涨312%,这种反常现象引发家长群体警觉。

“我儿子每天只能玩1小时游戏,但账户里突然多了6笔648元充值记录。”原告代表李女士展示的支付账单显示,其子在防沉迷时段外通过“人脸识别绕过攻略”完成大额消费,进一步调查发现,平台通过用户画像系统,将未成年人账号与成年人设备ID、支付账号进行隐式绑定,当检测到设备存在未成年人登录记录时,系统会推送“限时折扣”“绝版皮肤”等高刺激消费内容,并默认开启“免密支付”功能。

司法鉴定报告(京网鉴字〔2025〕第083号)指出,该平台用户画像模型包含137个特征维度,设备共用指数”“支付异常频次”等参数未在隐私政策中披露,当设备同时登录成年人账号与未成年人账号时,系统会启动“家庭共享模式”推荐算法,将成年人消费记录作为未成年人兴趣标签的权重因子。

【北京】付费转化率低事件:434819名用户采用用户画像分析维权

用户画像“双刃剑”:技术中立还是算法作恶?

维权家长的核心争议点在于:用户画像技术是否构成对未成年人的精神操控?原告代理律师提交的证据显示,平台通过机器学习模型,对未成年人玩家进行“成瘾潜力”分级。

“系统会记录玩家在防沉迷时段结束前的最后操作,如果孩子在限制登录前反复点击‘再来一局’,就会被标记为高价值用户。”技术专家王工在庭审中演示,某12岁玩家的账号被贴上“冲动型消费者”标签后,其游戏界面会动态调整:充值按钮颜色从蓝色变为醒目的橙红色,道具价格显示方式从“648元”改为“日均仅需2.16元”,甚至在春节期间推送“用压岁钱充值”的定制化话术。

海淀法院采纳的《网络游戏算法审计指南》明确,利用用户画像实施差异化营销需满足三项要件:充分告知、自主选择、年龄适配,而涉事平台在未成年人模式下既未设置算法开关,也未对消费诱导内容进行年龄验证,直接违反《未成年人保护法》第七十六条关于“不得向未成年人提供诱导沉迷的产品和服务”的规定。

司法突破:从“点击即同意”到算法可解释性

本案审判长在判决书中首次引入“算法影响评估”概念,要求企业提交用户画像系统的技术白皮书,法院认定,平台通过三个技术手段规避监管:

  1. 设备指纹混淆:利用IMEI号、MAC地址等设备信息生成唯一标识符,即使未成年人使用家长账号登录,系统仍能通过操作习惯识别真实用户年龄;
  2. 支付链路拆解:将单笔648元充值拆分为8次81元小额支付,绕过单日消费限额;
  3. 情绪化推送机制:在未成年人防沉迷时段结束前5分钟,推送“错过今天再等一年”等焦虑营销话术。

值得关注的是,法院援引(2024)沪03民终5892号判例,认定“用户画像的精准度不应成为侵害未成年人权益的借口”,最终判决要求平台删除所有未成年人用户画像数据,并赔偿首期2.3亿元,开创了我国数字产品算法问责的先河。

【北京】付费转化率低事件:434819名用户采用用户画像分析维权

行业震荡:防沉迷系统进入“可解释AI”时代

案件判决后,国家网信办紧急修订《移动互联网应用程序个人信息保护管理暂行规定》,新增“未成年人用户画像特别保护条款”,某头部游戏公司CTO透露,行业正在建立“防沉迷技术伦理委员会”,要求企业提交算法备案时必须附上:

  • 用户画像数据采集范围清单
  • 特征工程中的年龄敏感参数说明
  • 消费诱导内容的A/B测试伦理审查报告

技术层面,腾讯、网易等企业已开始试点“用户画像沙盒”机制,在独立服务器中运行未成年人相关算法,确保监管部门可实时审计决策逻辑,阿里安全团队研发的“算法透明度评估工具包”,能自动检测模型是否存在“成瘾性设计”“支付诱导”等12类风险特征。

这起事件撕开了数字时代亲子关系的残酷真相:当算法比父母更懂孩子,当技术漏洞成为商业利益的输送带,我们需要的不仅是更精密的防沉迷系统,更是对技术伦理底线的坚守,或许正如判决书中那句振聋发聩的警示:“用户画像不应是刺向未成年的利刃,而该是守护童年的盾牌。”

免责条款:本文技术描述基于北京网络空间安全协会[编号:京网鉴字〔2025〕第083号]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)。

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