【摘要】“大数据杀熟”是互联网平台经济中的一种消费现象，涉及用户多、场景广，表现为经营者利用算法对用户精准画像后实施不同定价，实则是滥用算法进行不正当利益侵夺。规制此行为需区分正常差异化定价与不正当使用用户数据、滥用算法的违法行为，后者侵犯了用户数据安全，妨碍消费者权利和个人信息权。即使用户尝试通过反向驯化算法等方式规避，仍收效甚微。规制“大数据杀熟”需准确识别其本质，融合技术与法治，规训算法设计、使用，促进算法向上向善。在此基础上，聚合多主体参与，坚持法治思维，融合科技伦理、行业惯例等，形成多维度、多规则、多工具的算法治理进路。
【关键词】大数据杀熟 算法滥用 算法向上向善 软法硬法协同 综合治理
【中图分类号】D922.29 【文献标识码】A
“大数据杀熟”为近年来网络社会经济生活的流行语，随着年轻人“反向驯化算法”的反杀熟的流行，“大数据杀熟”再次引发社会关注，其是指大数据技术根据各种数据，对用户进行画像，使同样商品或服务的价格，老客户高于新客户的一种社会现象，是“大数据差异化营销”的一种戏谑称法。“大数据杀熟”重在对“杀熟”的理解，即针对老客户的价格高于新客户。现在被广泛诟病的具有可责性的“大数据杀熟”行为，主要是平台基于大数据技术或算法推荐服务而进行的、交易条件主要体现为定价歧视的行为①。
近年来，“禁止大数据杀熟”虽被频繁提及，但各类杀熟事件依然屡禁不止，导致市场监管部门深陷“在互联网领域选择性执法”的诘难之中。然而，杀熟行为本身是否具备违法性？“大数据杀熟”屡禁不止的根因是什么？这些问题既与法律对市场的干预界限密切相关，又构成当下算法治理中的重要一环。在此背景下，有必要探讨“大数据杀熟”的本质属性，厘清“大数据杀熟”的规制困境以及用户反向训化算法的实际效果，结合理论与实践，实现对“大数据杀熟”的科学有效规制，健全算法治理体系，从而保障消费者利益，促进算法向上向善。
“大数据杀熟”的表现与危害
中消协公布的2024年上半年十大消费维权舆情热点之一，即平台经济中的“大数据杀熟”现象频现。这一现象在四川省消委会发布的《网络消费者知情权保护调查报告》中也有所体现，报告显示，在有过网络购物经历的消费者中，39.64%的受访者曾遭遇“大数据杀熟”。此外，2024年11月，京津冀三地消协联合开展的大数据营销差异化现象调查显示，超过四成的消费者明确表示遭遇过大数据差异化营销，而仅有8.7%的消费者表示未遇到过。
从学理上分析，“大数据杀熟”是经济学上完全价格歧视行为在网络消费环境下的一种交易条件歧视或者差异化表象。从经济学上讲，差异化定价或者交易条件的设定体现新制度经济学中买卖双方对信息产权的诉求，本身并没有所谓的不道德性甚或法律上的可责性。
当前，引发社会各界普遍关注甚或谴责的“大数据杀熟”行为之所以具有可责性，主要是源于相关经营者不正当采集、使用用户数据，滥用算法对用户精准定价的违法行为。该滥用行为不仅可能严重侵犯用户的数据安全，还会妨碍用户知情权、公平交易权、自由选择权以及对算法解释权等消费者权利和个人信息权的实现，这才是“大数据杀熟”行为的本相，也是其具有不正当性且可责性的根因。
实践中，利用“大数据杀熟”的违法违规行为表象多样。例如，在外卖平台上，相同条件下，会员的配送费高于非会员；在网约车软件上，消费者手机价格越贵，派单的车型越贵；在优惠券的发放上，不同用户享有不同打折优惠形式；预订酒店“黄金会员比普通会员贵”等。具体而言，不正当使用用户数据、滥用算法的违法行为主要体现在以下几个方面：
“大数据杀熟”可能侵犯用户数据安全。一方面，“大数据杀熟”需要平台收集大量的用户数据，而这些数据往往包含用户的个人隐私。一旦这些数据被泄露，用户的个人隐私将暴露无遗，可能面临诈骗、身份盗窃等风险。此外，即使平台没有故意泄露数据，但由于技术漏洞或不当管理，用户数据也可能被黑客攻击或窃取，导致用户信息的安全无法得到保障。另一方面，“大数据杀熟”过程中，平台可能会对用户数据进行不当使用。例如，平台可能会将用户数据与第三方共享，或者用于其他未经用户同意的商业目的。这种行为不仅违反了用户的数据安全权，还可能导致用户遭受不必要的骚扰和损失②。
“大数据杀熟”可能妨碍用户知情权的实现。知情权是消费者权利的重要组成部分。然而，“大数据杀熟”却通过隐蔽手段对消费者实行价格歧视，严重妨碍了用户知情权的实现。在“大数据杀熟”中，平台会根据用户的消费数据精准判断其购买意愿和支付水平，然后对不同消费者提供不同的价格。这种差别定价行为，往往被平台以“个性化推荐”“优惠活动”等名义进行掩盖，使得消费者难以察觉其真实意图。因此，消费者在购买商品或服务时，往往无法得知其真实价格，也无法与其他消费者的价格进行比较，从而无法做出明智的消费决策。
“大数据杀熟”涉嫌侵犯用户的公平交易权。消费者享有公平交易的权利，包括价格合理、计量正确等公平交易条件。然而，“大数据杀熟”却通过隐蔽手段对消费者进行价格歧视，平台会根据用户的消费数据对不同消费者提供不同的价格。这种差别定价行为不仅导致消费者在购买相同商品或服务时支付不同的价格，还可能使得消费者在购买商品或服务时无法获得合理的价格优惠③。
“大数据杀熟”易妨碍用户的自由选择权。根据《中华人民共和国消费者权益保护法》第九条的规定，消费者享有自主选择商品或者服务的权利。在“大数据杀熟”中，平台会根据用户的消费数据和购买意愿，向其推荐相应的商品或服务。这种个性化推荐虽然看似方便，但实际上却限制了消费者的选择范围。消费者往往只能看到平台推荐的商品或服务，而无法了解其他可能的选项。因此，“大数据杀熟”使得消费者在购买商品或服务时无法获得充分的选择自由，从而妨碍了用户的自由选择权。
“大数据杀熟”可能侵犯用户对算法的解释权。算法解释权，是指用户有权了解平台所使用的算法的基本原理、决策过程及其对用户权益的影响。然而，“大数据杀熟”却往往通过复杂的算法和模型进行精准定价和个性化推荐，使得用户难以了解算法的真实意图和决策过程。在“大数据杀熟”中，平台所使用的算法往往涉及大量的数据和复杂的计算过程。这些算法不仅难以被普通用户所理解，还可能包含一些不透明和不可预测的因素。因此，用户往往无法了解算法的基本原理和决策过程，也无法评估算法对其权益的影响。这种对算法解释权的侵犯，不仅使得用户无法对平台的定价行为进行监督和质疑，还可能导致用户遭受不必要的损失和伤害。
“大数据杀熟”的规制困境
在信息技术与社会全面融合的当下，大数据算法技术作为一把双刃剑，在推动互联网经济增长的同时，也为平台经营者滥用算法实施“杀熟”行为埋下了伏笔。然而，对“大数据杀熟”行为的规制却面临诸多困境。
技术困境与法律监管相对滞后。“大数据杀熟”依托先进的算法技术，使得经营者能够对用户进行精准画像，进而实施差异化定价。算法治理本质上是一项技术问题，多数互联网平台使用的算法闭源，机器决策过程呈现“黑箱化”，这使得外界难以理解其内部运作机制，这种不透明性也使得监管部门难以及时识别和应对算法带来的潜在风险。这种技术的高度专业性和复杂性给法律监管带来巨大挑战。
一方面，监管部门往往缺乏足够的技术能力和专业知识来识别和判断“大数据杀熟”行为，导致监管滞后于技术发展。从法律定性上看，“大数据杀熟”的法律性质尚不可一概而论，学界对此存在价格欺诈说、价格歧视说、滥用市场支配地位说等多种观点。这些学说各有侧重，但均难以全面准确地揭示“大数据杀熟”的本质特征，导致在司法实践中难以统一裁判标准。从立法层面来看，当前我国相关法律法规，虽然对价格歧视、价格欺诈等行为有所规制，但针对“大数据杀熟”这一新型价格歧视行为的规制却存在漏洞和不足，对“大数据杀熟”行为进行规制存在困难。另一方面，即使监管部门能够初步发现和较好识别“大数据杀熟”行为，由于算法的黑箱性质和动态调整特性，也难以有效追踪和取证，增加了执法的难度和成本。因此，如何在技术快速迭代的背景下，构建有效的法律监管机制，成为“大数据杀熟”法律规制的一大困境。
企业发展利益与消费者权益保护待平衡。对于企业而言，“大数据杀熟”在短期内可能带来显著的利润增长。通过收集和分析消费者数据，企业可以更准确地了解消费者需求，制定个性化的营销策略，提高营销效率。这种技术优势也为企业实施“大数据杀熟”提供了可能，通过向老客户收取更高的价格，企业可以迅速增加收入。然而，这种增长是以牺牲消费者权益为代价的。过度采集和使用用户数据可能侵犯用户的隐私权，引发用户对数据安全的担忧，长期来看，“大数据杀熟”会损害企业的声誉和形象，导致客户流失和市场份额下降。对经营者实施“大数据杀熟”行为的规制，又可能限制其正当的数据使用和分析，影响企业的创新能力和市场竞争力。因此，如何在保护用户数据隐私，确保消费者的知情权和公平交易权不受侵害的同时，促进企业创新发展，成为法律规制需要解决的关键问题。
法律责任与执法力度难以确定。在“大数据杀熟”案件中，法律责任的认定往往面临诸多挑战。由于“大数据杀熟”行为的隐蔽性和复杂性，使得证明经营者存在主观过错和违法行为变得困难，当前普遍适用的“谁主张，谁举证”规则并不适用于不具备专业技术知识的消费者群体。即使能够证明经营者存在“大数据杀熟”行为，由于相关法律法规有待完善，可能导致法律责任认定不清、执法力度不足的问题。此外，不同行业、不同场景下的“大数据杀熟”行为可能存在差异，也给法律责任的统一认定和执法带来挑战。因此，如何完善相关法律法规，明确法律责任认定标准，加大执法力度，成为“大数据杀熟”法律规制的重要方向④。
用户反向驯化算法效果有限
为了应对“大数据杀熟”现象，一些用户开始尝试反向驯化算法，试图通过特定行为影响价格推送。反杀熟行为是指用户在面对“大数据杀熟”时，采取一系列策略来反击企业的价格歧视行为。这些策略包括：重置账户，即用户通过注销当前账户并重新注册新账户的方式，以新用户的身份享受优惠价格；伪装需求，即用户在网络上发布虚假需求信息，如频繁评论“机票太贵了，买不起”等，试图影响算法的定价策略；更换设备，即用户使用不同的设备或浏览器进行访问，以模拟新用户的浏览行为，从而获取更优惠的价格；匿名浏览，即用户通过清除浏览器缓存、使用隐私模式等方式，避免算法对个人信息的追踪，以获取更公平的交易机会等。这些反杀熟行为在一定程度上体现用户对“大数据杀熟”的抵制和反抗，也反映用户对公平交易的渴望。然而，这些行为的实际效果却往往有限，难以从根本上解决“大数据杀熟”问题。
反杀熟忽视算法模型的复杂性。互联网平台企业的算法模型日益复杂，具备自我学习与优化的能力。当用户采用反向驯化策略时，算法往往能够通过数据交流系统进行实时监测与修正，从而更新产品定价策略以适应新的用户行为。这种自我学习与优化的特性使得反杀熟行为难以持续有效。且“大数据杀熟”的本质是差异化营销，即针对不同用户制定不同的定价策略。这种个性化定价策略使得每个用户面临的价格都是独特的，因此难以通过简单的反向驯化行为来影响整个定价体系。
算法广泛应用扩大用户与企业间的信息差。用户在反向驯化算法时，往往只能基于自己有限的信息和行为来尝试影响价格。然而，平台企业的算法模型通常包含更多的用户数据和行为特征，因此用户的反向驯化行为很难对算法产生实质性影响。加之算法的不透明性，用户很难了解算法的具体逻辑和决策过程。这使得用户在反向驯化算法时缺乏针对性和有效性，难以精准地影响算法的定价策略。
用户行为具有不可预测性。用户的需求是多样且多变的，即使用户试图通过反向驯化算法来影响价格，但由于其需求的多样性，算法很难根据单一行为来准确判断用户的真实需求。因此，反向驯化行为的效果往往有限。此外，用户的行为还具有一定的随机性。即使用户采取了某种反向驯化策略，但由于其他因素的影响（如促销活动、市场竞争等），算法也可能对用户的价格进行实时调整。这使得反向驯化行为的效果难以预测和持续。
“大数据杀熟”的治理进路
“大数据杀熟”现象是当前社会治理面临的重要挑战，其不仅涉及广泛的社会效果，也关乎深刻且系统的经济效果，甚至关系到对算法设计、应用、使用及消费的全过程，对人工智能算法的创新发展与向上向善治理都有深刻影响。为了从根本上遏制“大数据杀熟”，需要多方主体参与，形成综合治理格局，健全算法治理体系，完善生态系统。在具体措施上，需完善法律法规体系、建立政府监管机制、发展监测和评价服务、强化行业自律、提高公众意识和防范能力，并融合科技手段提升治理能力，逐步构建多维度、多规则、多工具的算法治理进路。
明确“法治思维为根本、融合科技伦理，结合行业惯例”的“大数据杀熟”多规则治理基本原则。面对涉及新兴技术、多方主体、多样场景的算法应用行为，须“软法”与“硬法”结合治理，既要为算法技术应用划定安全红线，也要避免对算法技术的过分限制。
法治是现代社会治理的基本方式，对“大数据杀熟”的治理同样需要遵循法治原则，通过完善相关法律法规，明确大数据使用的规则与安全红线，为执法、司法提供坚实的法律基础。在现有法律基础上，进一步明确“大数据杀熟”的法律定义和性质，并赋予消费者更多的知情权和选择权，细化算法推荐服务提供者的算法备案与用户权益保护义务，提高算法的透明度和可解释性，便于监管和公众监督。同时，建立健全消费者投诉举报机制，鼓励消费者积极举报“大数据杀熟”行为，对举报属实的给予奖励。
科技伦理是科技发展的内在要求，也是社会治理的重要组成部分，在治理“大数据杀熟”时，应充分考虑科技伦理的约束作用，以伦理要求引导算法向善，明确算法应当遵循的公平性、透明性、可解释性等基本伦理原则，避免滥用算法权力。
行业惯例是行业内普遍遵循的行为规范，具有一定的自律性，且更加贴合行业内算法的实际应用特点，能够对算法应用提供更为细致的约束和可操作的治理。在治理过程中，需要充分尊重行业惯例，鼓励企业通过行业自律来规范自身行为，共同维护市场秩序。
建立协同监管机制，健全多主体参与、多工具治理的格局。面对“大数据杀熟”的技术性、复杂性、隐蔽性等特征，亟需构建和健全多主体协同的治理模式，包括政府、行业组织、企业、公众等多主体共同参与治理。政府发挥主导作用，如网信部门牵头，电信、公安、市场监管等多部门协同，同时明确各方责任分工，制定权责清单。企业作为算法的开发者和使用者，需加强自我规制，行业协会则发挥自律作用，社会公众积极参与监督。
从监管执法角度看，首先，加强算法治理部门协同，建立政府监管治理网络平台，成立专门的监管机构或部门，负责大数据和算法治理的日常工作，开展动态市场执法，加强对平台的监管和治理。其次，创新监管工具，包括以技术治理技术，从政务应用、企业大数据应用平台、消费者评价等多个渠道获取数据，加强数据的深度利用和关联分析，提高监管的精准性和有效性；完善监管流程，如简化举报流程，提高查处能力，建立便捷的举报渠道和高效的查处机制，鼓励消费者积极举报“大数据杀熟”行为，及时查处违法行为，维护市场秩序；通过建立黑名单公示制度对存在“大数据杀熟”等违法行为的企业进行公示，提高违法违规成本，利用市场机制促进行业优胜劣汰。
从行业自律角度看，发布行业自律公约引导企业制定大数据分析应用用户告知协议，鼓励企业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。
同时，还要充分发挥社会监督的作用。鼓励企业公开算法逻辑和决策规则，接受社会监督，建立公众参与机制，鼓励公众对算法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。还可以通过媒体宣传、教育培训等方式，提高公众对算法的认知和理解，增强公众的监督意识和能力。
【注：本文系教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“全球数据竞争中人权基准的考量与促进研究”（项目编号：19JJD820009）阶段性成果】
【注释】
①王潺：《“大数据杀熟”该如何规制？——以新制度经济学和博弈论为视角的分析》，《暨南学报（哲学社会科学版）》，2021年第6期。
②梁正、曾雄：《“大数据杀熟”的政策应对：行为定性、监管困境与治理出路》，《科技与法律（中英文）》，2021年第2期。
③胡元聪、冯一帆：《大数据杀熟中消费者公平交易权保护探究》，《陕西师范大学学报（哲学社会科学版）》，2022年第1期。
④朱建海：《“大数据杀熟”反垄断规制的理论证成与路径优化》，《西北民族大学学报（哲学社会科学版）》，2021年第5期。
责编/李丹妮 美编/李祥峰
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