網絡平臺大數據“殺熟”現象的規制困境與完善

◆譚賽

網絡平臺大數據“殺熟”現象的規制困境與完善

◆譚賽

（湖南師范大學法學院 湖南 410000）

網絡平臺大數據“殺熟”現象的存在不僅會對消費者合法權益造成極大損害，還將對市場經濟運行的基本秩序造成嚴重破壞。但目前，我國在立法、執法以及司法方面對大數據“殺熟”行為采取的規制手段，遠遠未達到其理想之效果，因此提出了相關建議，以加強對大數據“殺熟”行為的規制。立法方面的完善建議包括在《電子商務法》中增設有關網絡平臺大數據“殺熟”的禁止性規定，明確《消費者權益保護法》中“價格合理”的具體內涵，以及將消費者納入《反壟斷法》第17條的保護范圍之內；行政執法方面的完善建議包括統一大數據的監管部門，提升監管能力，以及加大監管力度；司法方面的完善建議包括減輕消費者的舉證責任，以及對擴大消費公益訴訟的原告范圍；除此之外，還應提高消費者對個人信息的保護意識，以及網絡平臺的法律與道德意識。

網絡平臺；大數據；法律；算法

1 引言

隨著信息技術的飛速發展，運用算法、大數據對消費者的個人信息、喜好、消費習慣等進行統計、分析，已然成為網絡電商平臺在制定其運營及銷售策略時，所依賴的、必不可少的新型技術手段。但與此同時，此類技術的廣泛運用，也為消費者個人隱私權以及公平交易權的保護帶來較大隱患。例如，2018年3月攜程平臺被曝出存在大數據“殺熟”現象，其針對新、老用戶給出不同訂購價格的行為，引發了消費者的強烈關注。隨后，眾多網友紛紛曬出其在旅游、購物、網約車、外賣等大型網絡平臺，所遭遇的不同程度的“被殺熟”經歷——新用戶往往能夠以較低的價格購買某項服務或產品，而老用戶在不知情的情況下，卻需支付較高的價格才能獲得同款服務或產品。2020年北京市消費者協會發布的調查數據顯示，共有88.32%的被調查者認為大數據“殺熟”現象普遍或很普遍，有56.92%的被調查者表示有過被大數據“殺熟”的經歷。可見當下我國網絡平臺經濟下，大數據“殺熟”現象之泛濫。

毋庸諱言，大數據“殺熟”現象的存在不僅會對消費者合法權益造成極大損害，還將對市場經濟運行的基本秩序造成破壞。因此隨著近年來互聯網監管大幕的拉開，我國立法者對大數據“殺熟”現象的監管也逐漸收緊——2021年4月13日，市場監管總局會同中央網信辦、稅務總局召開互聯網平臺企業行政指導會，會議便指出“大數據殺熟”問題必須嚴肅整治。2021年6月29日，經市七屆人大常委會第二次會議通過的《深圳經濟特區數據條例》，明確規定：“市場主體不得以非法手段獲取其他市場主體的數據；市場主體不得通過數據分析，無正當理由對交易條件相同的交易相對人實施差別待遇。違法者情節嚴重的，處上一年度營業額5％以下罰款，最高不超過5000萬元。”但目前大數據“殺熟”現象依舊泛濫的事實卻表明，僅對大數據“殺熟”現象在省級條例或政策層面的重視，遠不足以解決當下該現象頻發所帶來的負面影響，擇取妥適方式對該現象予以立法、執法、司法等層面的全方位規制，才能成為徹底化解現階段網絡平臺大數據“殺熟”現象的理想出路。

凡事預則立不預則廢，故本文嘗試從大數據“殺熟”的概念界定出發，在厘清我國在網絡平臺大數據“殺熟”法律規制困境的基礎上，從立法、執法、司法等方面分別提出有關網絡平臺大數據“殺熟”的法律規制進路，以期裨益于我國網絡平臺經濟的健康發展。

2 網絡平臺大數據“殺熟”之法律規制動因

事實上，網絡平臺經濟作為近年來的新興產業，本質也是市場經濟的一環。而網絡平臺作為市場經濟主體，其正常運營行為本不應受到公權力的過度干涉，因此如若要對其運用算法技術進行大數據“殺熟”行為予以法律規制，必須先行論證該行為的違法性與不當性。

2.1 大數據“殺熟”之界定

當前，我國立法暫時未對大數據“殺熟”行為予以明確界定。2021年2月7日由國家市場監督管理總局制定的《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》，在其第17條規定將“基于大數據和算法，根據交易相對人的支付能力、消費偏好、使用習慣等，實行差異性交易價格或者其他交易條件”列為“差別待遇”的表現形式之一，從側面定義了網絡平臺經濟領域的大數據“殺熟”，成為當下對于大數據“殺熟”行為的最官方界定。

至于學界，對該行為的定義則各執一詞，莫衷一是。具體可歸為以下幾種類型：一為價格歧視[1]，主要意指經營者在提供某項產品或服務時，針對交易條件相同的消費者，采取不同的定價，以實現利潤更大化的行為；二為價格欺詐[2]，即指經營者在主觀上具有欺詐的直接故意，客觀上實施了隱瞞真實定價、致使消費者權益受到了相應損失的行為；三為濫用算法權力，顧名思義即指濫用算法權力，從而損害消費者權益，實現自身利益最大化的行為，其中，算法權力具體是指掌握算法與大數據的經營者或個人，利用自身在專業技術上的優勢，掌握信息與社會資源，以獲得引導他人或政府作出相應決策的一種力量[3]。本文擬采取價格歧視說之觀點，將網絡平臺大數據“殺熟”行為定義為：基于商品、服務信息的不對稱性以及消費者的信賴，在收集大量有關消費者消費習慣、喜好商品或服務等數據的基礎上，運用技術推算出其所能接受的最大價格，從而進行差別性定價的行為。

2.2 大數據“殺熟”之規制必要性

事實上，根據前文對網絡平臺采取大數據“殺熟”行為之界定，已經能夠得出該現象對消費者及市場經濟秩序均將帶來不利影響之結論。具體來看：

（1）對消費者合法權益的侵害

無疑，大數據“殺熟”行為的利益直接受損者，非消費者無疑，其對消費者隱私權以及公平交易權均將產生損害：其一，對消費者隱私權的侵害。于消費者而言，其在注冊時授權平臺對其個人信息予以獲取，本意在于方便交易，但授權前提應是該交易行為是消費者所熟知和自由選擇的，即不能將個人信息用于消費者未同意使用的地方。顯然，平臺利用上述個人信息對消費者實施大數據“殺熟”，不可能提前取得了消費者的同意，嚴重違背了消費者的主觀意愿，構成了對消費者個人隱私權的侵犯。其二，對消費者公平交易權的侵害。根據《消費者權益保護法》第10條規定，“消費者享有公平交易的權利”。其中“公平”與否，即可通過價格是否合理并計量正確予以判斷。網絡平臺的線上交易，與線下交易中商家與消費者能夠面對面、公開地溝通與協商不同，線上網絡平臺交易的顧客尤其是熟客，會基于信賴心理對商品價格的公平性產生天然信賴，此時通常極難以發現自己與他人的商品或服務價格存在不同。一言以蔽之，這種較線下交易更具隱蔽性的交易方式，極有可能造成對消費者公平交易權的侵害。

（2）對市場經濟秩序的破壞

顯然，這種采用大數據“殺熟”的行為不僅會對消費者的合法權益帶來極大損害，其也將對我國市場經濟秩序造成一定程度的破壞。這是因為，大數據“現象”使得商家能夠根據消費者的個人情況隨時調整其商品或服務的“私人”定價，如此一來，整個市場經營者的關注點將不再是對其商品或服務的改善與提高，而將是如何利用大數據為自身創造更多不當利益，這將極不利于市場公平秩序的形成。

3 網絡平臺大數據“殺熟”之法律規制困境

我國現階段對網絡平臺大數據“殺熟”行為并非沒有規制——在立法、執法以及司法方面均有所體現。但當下仍然頻繁發生的大數據“殺熟”現象卻表明，現階段存在的各類規制手段遠遠未達到其理想之效果，具體來看：

3.1 立法規制困境

介于網絡平臺采用大數據“殺熟”本質上是一種價格歧視，因此，選取與“價格歧視”關聯性較高的法律法規予以分析。

（1）《電子商務法》

我國《電子商務法》于2018年8月31日正式頒布，但遺憾的是，整部法律僅有第18條對大數據“殺熟”行為的規制予以體現，且還有學者指出，該條款本身的設置目的乃規制網絡平臺精準投放廣告，而非大數據“殺熟”之行為。除此之外，針對第18條之行為的處罰強度較之平臺的非法獲利而言也較弱，不能起到很好的警示作用。

（2）《消費者權益保護法》

正如前文所述，《消費者權益保護法》第10條明確規定了消費者具有公平交易的權利，但相關立法并未明確何種程度上的價格差距將視為違反了“價格合理”，在實踐中由于此種判斷方式較為主觀，該條規定難以被準確適用與認定。

（3）《反壟斷法》

該法第17條明確禁止了對交易相對人實施“價格歧視”，但本文所指的大數據“殺熟”行為僅發生于商家與消費者之間，《反壟斷法》中的“交易相對人”是否包含“消費者”，暫未有明確定論，若直接將《反壟斷法》第17條規定套用到平臺對消費者大數據“殺熟”行為中，難免會引發適用上的爭議。

3.2 監管規制困境

正如前文提到，大數據“殺熟”行為將會對市場經濟運行秩序造成不利影響，因此對該行為予以實時監管，便顯得十分必要。但目前，由于大數據“殺熟”行為具有較強的技術性以及隱蔽性，使得我國目前的行政監管面臨較大挑戰。具體來看：其一，監管主體不明。事實上該行為涉及市場監管、消費者保護、技術濫用等多方因素，因此在監管方面，往往需要多部門多主體予以協調、配合，但在實踐中，由于權責不清，各個部門間往往極易出現相互推諉抑或是重復管理等現象；其二，監管技術落后。無疑，對采用算法及大數據對用戶進行“殺熟”的行為本身具有一定的技術性，如想對其予以實時監管，將面臨極大程度的技術挑戰與資金需求，目前我國相關監管技術顯然無法應對大數據“殺熟”所帶來的技術挑戰。其三，監管力度不夠。目前，針對網絡平臺大數據“殺熟”的監管，主要源于消費者的投訴，即采取的是被動監管的模式，極少出現通過監管部門主動監管而發現的大數據“殺熟”行為，基于該行為的性質較為惡劣，實有必要通過技術對該行為實施統一的主動監管，從而起到對商家行為的引導作用。

3.3 司法規制困境

目前我國對大數據“殺熟”行為的司法規制困境，主要體現在消費者舉證困難這一問題。毋庸諱言，基于“誰主張，誰舉證”的觀點，消費者如若想通過司法對自身受到的利益損失予以維權，必須得舉證證明網絡平臺的違法行為以及自身遭受的損失。但基于大數據“殺熟”行為的隱蔽性以及較高技術性，消費者在舉證上往往會遇到極大困難：一方面，由于雙方掌握信息的不對稱性，使得消費者極難獲取相應證據；另一方面，雙方在技術上的差距，也將使得消費者很難將證據予以收集、固定。

4 網絡平臺大數據“殺熟”之法律規制進路

基于上述規制網絡平臺大數據“殺熟”行為的法律困境，現從立法、行政執法、司法以及市場四個層面出發，分別提出相應建議，以期裨益于我國消費者合法權益的保護以及市場經濟秩序的維護。

4.1 立法層面

事實上，我國已經于《關于平臺經濟領域的反壟斷指南》第17條規定中明確禁止了網絡平臺采取大數據“殺熟”行為，但為充分保障消費者合法權益，筆者認為，實有必要在立法層面明確禁止大數據“殺熟”之行為。具體來看：首先，應當在《電子商務法》第18條規定以外，增設有關網絡平臺大數據“殺熟”的禁止性規定，并規定相應處罰措施，以起到對網絡平臺的警示作用；其次，應當對《消費者權益保護法》第10條所規定的“價格合理”施以合理的立法或者司法解釋，規范那些在市場中有違公平與誠實信用的大數據“殺熟”現象；最后，還可以考慮將消費者納入《反壟斷法》第17條規定的保護范圍，即擴大對該條規定中“交易相對人”的認定范圍，以擴大對消費者的保護途徑。

4.2 行政執法層面

在行政執法層面，主要是集中在對大數據“殺熟”行為監管體制上的完善。具體來看，可以從三個層面對該問題進行展開：首先，可以考慮統一大數據的監管部門，目前算法與大數據技術的運用越發廣泛，除出現了大數據“殺熟”現象外，還出現了不少因該項技術的過度運用所導致的不良現象，因此確有必要建立一個專門的大數據監管部門，創建能夠覆蓋全國范圍的大數據工作平臺，如若日后再出現有關大數據的違法或濫用行為，則可直接由該部門予以負責。其次，提升我國大數據監管能力，必須豐富與提高對各種隱形技術的監管手段與查處能力，其中重點關注是否存在侵犯消費者隱私權、公平交易權，以及是否通過不正當手段破壞市場競爭秩序的現象，同時還應提高監管人員的技術水平，加強對現有監管人員的技術培訓，引進新型技術人才進入監管部門等；最后，應加強對大數據“殺熟”行為的監管力度，除被動接受消費者投訴外，還應當采取更為主動的監管態度，對網絡平臺予以常態化、常規化的技術監管，并將長期采用大數據“殺熟”的企業予以公示，甚至納入誠信黑名單。

4.3 司法層面

在平臺經濟快速發展的大背景下，消費者盡管在其商家可選擇性上有所提升，但在具體的線上交易關系中所處的地位卻越發弱勢，這是由消費者與網絡平臺間在掌握信息與技術上的差距所帶來的必然結果。基于此，筆者建議，在因大數據“殺熟”行為而產生的案件中，可以適當地減輕消費者的舉證責任，在對于網絡平臺違法使用消費者個人信息這項內容上，采用舉證責任倒置的方式，改由經營者對其收集、使用消費者個人信息行為的合法性與正當性予以證明，以加大司法層面對消費者權益的保護；除此之外，還可以考慮對消費公益訴訟的主體予以擴大化，允許基層消費者協會作為原告向網絡平臺提起公益訴訟，即，加大消費公益訴訟的原告范圍。

4.4 市場層面

除了在立法、執法以及司法三方面對網絡平臺大數據“殺熟”行為予以規制外，我們還應當從市場層面對該現象予以防治。具體可從消費者、網絡平臺主體兩個層面出發：一方面，要提高消費者對個人信息的保護意識，尤其是在注冊和使用各種平臺時，仔細閱讀了解相關協議內容，尤其是自身信息收集后將如何投入使用的相關條款，切實保護好自己的個人隱私，一旦出現個人信息被濫用等情況，及時尋求法律保護；另一方面，政府要倡導網絡平臺合法、合理地收集、使用消費者個人信息，主動回避消費者敏感信息，并建立網絡平臺黑、白名單制度，以鼓勵、督促網絡平臺重視企業信譽，堅守法律與道德底線等等。

5 結語

當下，隨著網絡平臺經濟的快速發展，算法以及大數據技術的運用也越發嫻熟，我們在正視技術所帶來的便利與創新的同時，必須警惕其被網絡平臺商家的不正當利用。有且僅有在對大數據“殺熟”等由新型技術所帶來的不正當競爭現象，予以及時重視與規制時，才能真正地實現技術進步與市場經濟健康發展間的平衡。當然，要想取得上述平衡，單靠某一層面的規制或監管無疑是遠遠不夠的，必須從立法、執法、司法以及市場層面對該現象予以全方位規制，才有可能取得理想之效果，消費者的合法權益才有可能得到最終保障。

[1]鄭智航，徐昭曦.大數據時代算法歧視的法律規制與司法審查——以美國法律實踐為例[J].比較法研究，2019（4）：111-122.

[2]鄒開亮，劉佳明.大數據“殺熟”的法律規制困境與出路:僅從《消費者權益保護法》的角度考量[J].價格理論與實踐，2018（8）：47-50.

[3]鄭戈.算法的法律與法律的算法[J].中國法律評論，2018（2）：66-85.

湖南省研究生科研創新項目“鄉村振興戰略下農民專業合作社融資困境的法律破解研究”（CX20200484）