大数据算法杀熟问题研究与对策分析*

史怡蓉

(贵州民族大学 法学院，贵州 贵阳 550025)

0 引言

2020年3月8日某电商平台活动期间，用户投诉称商户对相同用户群购买同款商品时提供不同价格，甚至同类会员间价格也有差异；但商户回复称是因给新用户提供的新人专享价标识未在商品页面上正常显示，导致用户产生同款商品价格不同之误解，而否认大数据杀熟情况的存在[1]。随即“大数据杀熟”“千人千面”等相关词汇又再次进入大众视野，亦重新引发热议。

1 大数据算法杀熟的内涵界定和发展

1.1 大数据算法杀熟的概念分析

传统意义上的“杀熟”是基于熟人的信任做出反向损害其利益的行为。“大数据算法杀熟”通常是指在不同终端上同一消费商品或服务存在不同价格的现象。如使用安卓系统的用户所显示的价格低于使用苹果系统的用户，使用新型号手机的用户所显示的价格会高于使用一般型号手机的用户，同为会员用户而享有的折扣却不相同等等。尤其是对形成特定消费习惯的忠诚用户而言，往往其价格相较于平台使用频率更少、同类备选平台数更多的一般用户而言差距更为明显[2]。具体而言，即通过大数据算法技术将海量的用户过往的消费记录、浏览痕迹等足以体现其消费偏好的数据信息挖掘分析后，通过算法划分不同用户群的个人价格敏感度并形成用户画像，基于用户对平台的信任度使得相同商品或服务以不同的价格被推送到不同的用户终端上。

1.2 关于大数据算法杀熟定性的学术争议

目前学界有观点将大数据算法杀熟归为价格歧视或者价格欺诈[3]，前者是来自竞争法的概念，主要针对的主体是具有市场支配地位的经营者对相同条件下的交易对象在价格上设置了差别待遇；后者是从消费者权益保护法的视角出发，指在经营活动中将同种商品或服务根据不同消费群体设定不同价格，并虚构事实或隐瞒价格差异。事实上，现有的相关规定都较为滞后，无法解决大数据时代下算法杀熟行为所面临的新问题。

1.3 关于大数据算法杀熟的性质分析

从大数据算法杀熟行为之性质来看，学界在是否需考虑行为主体追求利益性上存在争议。有学者认为企业所为是为私利，利用算法模型进行不同用户间的个性化定价提高单个用户对其收入的贡献，以达到维持利润最大化和竞争优势的目的；但也有学者认为大数据算法杀熟无关行为主体的趋向利益性，随着科技发展，算法技术亦有随之升级的趋势，以电商平台为首的互联网平台与经营者利用数据技术如采集、挖掘等，并借助算法模型，形成了不同用户的动态价格差异，这仅是算法技术的体现。但不可否认的是，不论是否与行为主体追求利益性有关，该行为在降低用户信息收集成本、提高交易效率的同时，一定程度上透支了消费者的信任，同时也体现了大数据等高新技术在应用过程中存在数据信息不对称或不透明等情况。

1.4 大数据算法杀熟的发展

关于大数据算法杀熟的出现暂无明确的时间点。随着大数据技术的成熟，互联网平台与经营者更趋向于用其满足自身需求。近年来，这类问题在国内外持续发酵，机票预订、外卖、网约车等电商平台都曾爆出过大数据杀熟事件。上述某电商商户的回应并未消除消费者的疑虑。事实上，用户开通会员的条件并不低，需在满足淘气值1000分的前提下，再支付年费88元，若未达淘气值要求则需支付888元的年费。而提升淘气值最有效的途径是通过平台消费累计交易金额。开通会员的用户正是在平台上多次消费的忠诚用户，其目的是为享受更多会员的服务与优惠，并非为开通会员后仍要支付比非会员的普通用户更高的价格。

2 大数据算法杀熟的特征

2.1 大数据算法杀熟的主体特征

大数据算法杀熟的行为主体获利情况具有多样性。如上述的电商购物平台或许存在类似隐匿真实价格的行为，但其却反驳称平台并非利益的获得者；如网约车服务中，造成同一路程服务价格不一的原因可能是不同用户所拥有的优惠券不同，或者是提供运输服务的司机行驶的具体路线不一样。这些情况中，获利的主体一时难以判定。

2.2 大数据算法杀熟的客体特征

大数据算法杀熟的客体即数据信息具有非对称性及不透明性[4]。由于用户在个人终端上进行的消费行为往往是与其他用户间隔着屏幕进行的，这一客观距离导致信息壁垒的存在。因此，用户一般难以察觉自身与他人之间的消费价格差距。这背后亦涉及大数据算法技术的应用问题，用户对于自身何种信息被收集利用，且该种信息是否真实准确一无所知，也无从得知商品定价的原理。企业或许会在协议中表明其允许用户访问被搜集的数据，但此时用户对这类数据信息的控制已然丧失。而大数据的算法模型一般是企业的商业秘密，这种信息的非对称与不透明性导致用户的知情权极易被侵犯。

2.3 大数据算法杀熟的结果特征

大数据算法杀熟导致的价格损失不易被证实。用户在发觉大数据杀熟行为的存在后，通常难以寻得救济途径。首先，大数据时代下信息更新之快有目共睹，商品或服务的价格难以在一段时间内保持稳定，因此由知情之日倒推至行为发生之时的价格难以被准确估量。其次，即使用户能确定同一时段的同一平台用户的终端上相同商品显示的价格不同，其在因果关系的证明上仍存有一定困难。企业或许会用新用户价格优惠政策或者特殊节日的优惠券发放影响价格等理由抗辩。最后，关于损失赔偿数额的计算也是难点[5]，如是否仅包括两个时间点的价格之差。同时相关价格的差额往往也并不大，用户大概率会放弃寻求救济。

3 大数据算法杀熟行为折射出的问题

3.1 法律法规的滞后与模糊

从消费者权益保护的视角来看，大数据杀熟或令消费者丧失知情权、自主选择交易权以及公平交易权。经营者或互联网平台将真实价格隐瞒，不再将同类可供选择的性价比更高的商品或服务推送至用户终端。但知情权本指商品或服务的真实情况，是否将其扩大理解为包括经营者或电商平台所针对其他用户推送的价格情况与交易细节，在法条未有明确的情况下，仍值得进一步讨论。而公平交易与自主选择权的侵害更因实践中难以举证交易的不公平与非自主性而使消费者往往不易凭借这类条款得到救济。而学界将该类行为归类为构成侵犯消费者权益的价格欺诈，需要满足平台或经营者隐瞒真实价格信息，并采用相关如“货源紧张”“促销结束，价格即将上涨”等信息去诱导、促使消费者购买该类商品或服务等条件。

从价格法的相关规定来看，大数据算法杀熟导致区别定价现象，在此之前电商平台与经营者已进行了相关商品与服务价格的示明，并未违反明码标价义务[6]。与此同时其针对的并非是具有相同交易条件的其他经营者。故在行为对象上属于消费者的杀熟行为，难以用法律法规中提及的“禁止价格歧视”“明码标价”来规制。

从垄断行为规制的角度来看，该类规定的主体是掌握大量数据信息的处于市场支配地位的经营者，但要构成价格歧视，还需满足其暗含的其他条件，譬如对象是条件相同的交易相对人，价格差别并非为商品与服务自身成本的构成部分，同时存在损害事实且造成难以消除的后果等。处于行业支配地位的经营者们通常会共享用户不同领域的数据信息，尽可能地扩大数据的收集范围，并用计算机算法模型的深度学习形成更为精准的画像，进行动态定价及定点投放营销广告，该类行为或会侵犯其他经营者的权利。

从电子商务法的角度来看，其并不否认根据用户消费特征等进行精准定价和营销的行为，但电商平台与经营者在向用户推送商品或服务时，仍应另外提供无差别对待即不显示个人特性的一般选项以供选择。可以看到，这项规定是为平衡精准营销与消费者平等对待的权益的关系，节约用户信息收集成本而规定的，但同时也要求保证用户的知情权和选择权。

3.2 数据技术应用过程中的不规范问题

一般而言，在下载app或者注册为网站用户时，大多数人并不会仔细阅读平台或者网站所提供的隐私条款与政策，甚至为便捷起见，会直接使用手机号注册，通过动态密码避免更为繁琐的邮箱绑定、设置复杂密码等操作。在互联网时代下，大多数人在享受信息便利的同时，个人信息不同程度地被拥有大数据技术的企业所掌握，甚至会超出一般授权范围而被不合理地利用。学者认为，当数据信息在市场竞争中发挥关键性作用时，若经营者或互联网平台成为相关数据市场的唯一拥有者，就有可能排除限制竞争，造成数据垄断。数据垄断会令市场失衡，产生大数据杀熟、通过算法合谋达成垄断协议、企业合并带来数据优势等问题，导致许多初创公司可能被拥有先进科技力量的公司扼杀在初始阶段。

3.3 技术发展与伦理失衡的问题

不可否认的是，数据是一项具有价值的重要资源。在传统时代，个体的数据信息是分散的，其孤立存在的价值并不大，但当互联网平台或经营者挖掘出一定规模的个体数据，并加以分析处理后，其价值就会迅速变大。同时大数据背后的算法技术所负载的价值在其研发、应用过程中均有所涉及，不同主体的价值理念不同，其行为结果也是不同的[7]。大数据算法技术的应用应符合社会发展趋势、满足个体价值需求和社会发展需要。算法技术对于大数据的处理是包含伦理风险的[8]。伦理规范的失衡将导致整个算法技术行业出现道德滑坡与信任危机。由于相关法律法规的滞后性，针对虚拟情景下的线上交易行为尚无合适的规定。因此，大数据资源及算法技术的合理运用是当下亟待探讨的问题。

4 大数据算法杀熟的对策分析

4.1 多方协同推动数据应用与权益保护等方案出台

大数据的算法分析技术当然不能以否定的态度看待。在各类品牌投放市场之初，均会对市场进行相关调研，了解交易对象的群体需求，根据大数据算法分析所勾勒的用户画像制定市场推广策略，以促进品牌业绩的提升。但是，大数据算法技术的发展无疑是把双刃剑，在科技快速发展、企业竞相追逐利益的过程中，由于缺乏行业自律以及法律法规的监管导致了大数据算法杀熟行为的产生。因此，需要完善数据应用、个人信息保护等相关法律法规的顶层设计，从立法角度明确其性质、行为模式、救济途径等。同时还应简化维权程序，并向公众普及法律知识。

4.2 提高用户数据敏感性和维权意识

作为个体，在新技术、新业态推动数字经济发展的趋势下，用户很难抵抗相关企业攫取个人隐私数据的行为。即便用户不认可app、网站等过度收集个人信息的行为，但在面对不授权相关信息收集就无法使用服务或服务不够便捷的困境时，多数用户会选择妥协。但在消费层面，用户需避免对某个平台形成过度依赖，保持价格敏感性，注重价格之间的对比，尝试不同平台的价格查询，或留意价格波动。同时，用户应提高个人数据隐私保护意识，向相关部门或媒体揭发侵权行为。

4.3 平台企业落实主体责任并加强行业自律和管理

经营者和互联网平台企业应自觉遵守道德与法律的约束，遵守数据透明原则，保证用户享有知晓企业战略决策的权利，给予用户退出个人信息收集和使用的权利，以维持用户的信任；同时，在个人信息使用的告知说明中增加算法或算法用途的内容，满足消费者对个人信息使用及其可能造成差异化定价的知情权。但是，或存在因用户的能力所限而无法判断大数据算法杀熟行为的情况，故企业需要制定相关行业规范，做到行业自律，考量社会责任和企业利益间的动态平衡。企业的短视与过于逐利的行为，会面临舆论压力、用户流失等风险，而一旦造成用户信任危机，甚至上升到承担法律责任的层面，则将会给行业造成极大的不利影响。