“大數據殺熟”的法律規制困境及其破解路徑*

朱建海

(北京大學 法學院，北京 100871)

隨著網絡信息技術的快速發展，商業實踐中大數據技術應用場景愈發廣泛。商家通過對消費者的數據進行采集、分析和應用，了解消費者的偏好，從而設計新產品，并制定新業務策略。但是，商業實踐中大數據技術的廣泛運用在滿足消費者美好生活需求和增強電子商務市場活力的同時，亦帶來了“大數據殺熟”問題(1)據《中國青年報》社會調查中心聯合問卷網對2 008名受訪者進行的相關調查顯示，51.3%的受訪者表示遇到過互聯網企業利用“大數據殺熟”的情況，63.4%的受訪者認為互聯網企業利用“大數據殺熟”的情況普遍。同時，2019年，中國消費者協會聯合人民網輿情數據中心發布的《2018年十大消費維權輿情熱點》顯示，“大數據殺熟”現象備受消費者關注。(參見中國消費網《2018年十大消費維權輿情熱點》，http://www.ccn.com.cn/html/tianjin/xiaofeiyaowen/2019/0117/436544.html)。其正顛覆著某些傳統的社會認知和商業倫理，給互聯網消費者和市場發展秩序帶來許多負面影響，并使傳統法律制度的調整手段顯得“捉襟見肘”。“大數據殺熟”是伴隨著大數據發展產生的新問題，一方面，目前我國尚無法律規范對此予以有效規制，相關法律規范缺位；另一方面，雖然學界對“大數據殺熟”法律規制的研究給予了較高關注，但大多研究尚停留在問題的表面，具有針對性和可操作性的研究成果不多。有鑒于此，本文擬在分析“大數據殺熟”法律規制動因的基礎上，揭示“大數據殺熟”法律規制的具體困境，并進一步探討規制此類行為困境的破解路徑，其目的在于裨益于實現對“大數據殺熟”的有效規制，保護消費者利益，維護大數據產業和電子商務市場的良好發展態勢。

一、“大數據殺熟”的法律規制動因

(一)“大數據殺熟”的界定

作為學術研究之基礎，對“大數據殺熟”進行概念界定有助于揭示“大數據殺熟”之本質，明確“大數據殺熟”之內涵，框定“大數據殺熟”之外延。當前，我國法律法規、政策性文件尚未對“大數據殺熟”的概念做出明確界定，學術界對此類行為的定義各執一詞，但總體而言，主要可歸納成以下幾種定義。一是從“大數據殺熟”的客觀特征出發，有學者認為，“大數據殺熟”是通過算法對用戶畫像后，對不同用戶進行不同的定價，由此引發的價格歧視現象[1]。二是強調實施“大數據殺熟”經營者的主觀目的，有學者將“大數據殺熟”定義為侵權行為，即經營者在經營活動中，為了謀取私利，通過大數據手段，利用“熟客”(2)需要說明的是，“大數據殺熟”所“殺”之“熟”通常表現為頻繁在同一平臺上進行重復消費行為的老客戶，他們與經營者之間往往是“熟而不識”，主要是基于對經營者的消費選擇形成路徑依賴，這一點不同于傳統線下“殺熟”之“熟識之人”。的路徑依賴和信息不對稱(3)所謂信息不對稱，即交易中的各人擁有的信息不同。在經濟活動中，一些成員擁有其他成員無法擁有的信息，由此造成信息不對稱。商家掌握一定的消費者信息，而消費者對商家所掌握的信息無從知曉。，損害消費者利益的行為[2]。三是強調“大數據殺熟”的技術路徑，有學者認為，“大數據殺熟”是商家通過搜集消費者個人數據資料，挖掘分析“算出”消費者的個性化消費喜好、習慣和水準等精準信息和模型數據進行用戶畫像，再由算法進行差異化定價，實現精準營銷和收益最大化的一種營銷策略[3]。在以上幾種對“大數據殺熟”的定義中，有的學者從“大數據殺熟”的客觀特征出發，強調其歧視性特點；有的學者強調“大數據殺熟”主體的主觀目的；還有的學者則關注“大數據殺熟”的技術路徑。本文認為，從主客觀相結合的角度看，“大數據殺熟”可被視為：經營者為了自身利益最大化，賺取更多的消費者剩余(4)所謂消費者剩余，又稱消費者的凈收益，是指消費者購買一定數量商品時愿意支付的最高價格和實際支付的價格之間的差額。“大數據殺熟”就是商家通過用戶畫像獲知消費者的支付意愿、支付能力等數據，針對其進行相對高價的定價，從而賺取更多的消費者剩余。，依據對價格耐受度、支付能力、選擇偏好等消費者個人消費數據的收集、整理、挖掘與分析，利用“熟客”的路徑依賴和信息不對稱，就同一商品或服務進行不同定價，且該定價不反映成本差別的一種價格歧視行為(5)“大數據殺熟”主要涉及一級價格歧視，一級價格歧視又稱完全價格歧視，指的是企業知道每一個消費者對任何數量的產品所要支付的最大貨幣量，并以此決定其價格，所確定的價正好等于對產品的需求價格，因而獲得每個消費者的全部消費剩余。在傳統經濟條件下，由于商家不可能準確獲取每個消費者的需求信息，也無法根據每個消費者的不同支付意愿制定不同的價格政策，故一級價格歧視往往無法真正實現。而在“大數據殺熟”中，經營者完全具備實現一級價格歧視所需的三個條件：(1)經營者能夠根據對同一產品的不同需求強度，準確區分購買者或購買者群體；(2)經營者可以知道消費者對商品的購買意愿；(3)經營者必須將不同消費者隔絕開，并有效阻止不同消費者間的轉賣套利。。

總的來說，“大數據殺熟”具有以下特征：(1)定價價格的差異性：同樣的商品或服務，在同一時間、同樣的交易場景下，對“熟客”制定不同的價格；(2)實施手段的技術性：定價差異和變化的基礎是大數據，基于大數據技術獲取的數據對用戶進行畫像，而不是傳統的市場調研方式；(3)殺熟形式的隱蔽性：不同于傳統線下購物環境，在線購物消費環境相對獨立封閉，消費者可能會對比不同平臺的價格，卻不會對比不同用戶的價格，也就很難發現價格波動及自己與他人價格的不同。換言之，在電子商務交易中，消費者很難識別是否已被“殺熟”。

(二)“大數據殺熟”法律規制的必要性

在大數據時代，數據往往被視為企業的一種戰略性資源。經營者在遵循公平、誠實信用和合法原則的前提下，可自由根據市場供需以大數據為基礎借助定價算法確定部分商品價格，但是不能利用大數據定價算法對不了解真實價格的消費者故意提高價格[4]。經營者利用大數據定價算法進行“殺熟”的行為涉及價格歧視和濫用消費者個人數據，不僅可能損害消費者的公平交易權、知情權以及隱私權等正當權益，而且還可能違背自愿、平等、公平、誠實信用等市場交易原則，負面影響明顯，對其進行法律規制十分必要。具言之，“大數據殺熟”的負面影響主要包括以下幾個方面。

1.損害消費者合法權益

公眾對“大數據殺熟”的關注除了歧視性價格造成實際利益損失以外，更主要的原因是部分平臺或應用軟件對消費者信息的過度采集和濫用，使用戶有“透明人”的焦慮[5]。“大數據殺熟”現象反映了消費者的知情權、隱私權及公平交易權等正當權益可能受到損害，主要表現在以下幾方面。

第一，損害消費者的知情權。我國《消費者權益保護法》第8條(6)《中華人民共和國消費者權益保護法》第8條規定：“消費者享有知悉其購買、使用的商品或者接受的服務的真實情況的權利。消費者有權根據商品或者服務的不同情況，要求經營者提供商品的價格、產地、生產者、用途、性能、規格、等級、主要成分、生產日期、有效期限、檢驗合格證明、使用方法說明書、售后服務，或者服務的內容、規格、費用等有關情況。”規定，消費者有權知悉商品價格的真實情況，包括價格是否公平。“大數據殺熟”的真正問題就在于對于可能出現的價格差異，經營者沒有進行告知，甚至提供誤導信息來實現殺熟目標。比如，打上房源緊張、價格可能上漲等標簽，誘使消費者達成交易，侵犯了消費者的知情權。反之，如果實施差異化定價時，給予消費者知情權，則不構成為“大數據殺熟”。例如，蘋果官網每年推出教育優惠活動給予學生特別教育折扣，就不構成為“大數據殺熟”，因為它履行了告知義務，保障了用戶知情權。

第二，侵犯消費者的個人信息權。隨著互聯網信息技術的發展，經營者掌握了消費者的大量個人信息(7)以電子商務為例，大量的經營者為了獲取更多數據，往往會設置一些前置性條件，需要用戶同意才能使用。比如，地圖APP需要用戶開放讀寫存儲以及瀏覽聯系人的權限；互聯網平臺需要用戶注冊并同意包括《用戶協議》或《服務協議》在內的一系列協議，這些協議中往往包括要求用戶同意注冊信息、交易數據、支付數據等信息被平臺保存使用，包括其關聯公司和業務合作伙伴使用。，而消費者往往對自己被收集了哪些個人信息以及這些個人信息將會被如何利用一無所知，這給消費者的個人隱私甚至財產安全帶來了巨大的安全隱患。以“大數據殺熟”為例，對于消費者而言，其將個人信息授權平臺的目的是方便交易，并且該交易應該是為用戶所知道和選擇的，如果平臺利用這些個人信息實施“大數據殺熟”行為，違背了用戶的主觀意愿，則可能涉及對個人信息權的侵犯。此外，在經營者收集消費者數據的過程中還可能超出正常交易所需，違法違規收集消費者的其他個人信息，如收入、家庭成員等私密信息，侵犯其個人隱私。

第三，損害消費者公平交易權。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，“價格合理、計量正確”是評價或評估交易條件是否公平的核心所在。不同于傳統線下交易，買賣雙方可基于公平自愿原則就價格進行協商并達成交易。在“大數據殺熟”語境下，“熟客”基于正常的信賴心理，會認為自己進行的是對等交易，經營者給出的商品或服務價格與他人相同甚至是優惠價，所以，很難發現價格波動及自己與他人價格不同。換言之，消費者難以發現隱蔽性的“殺熟”行為，往往都會選擇接受經營者給出價格的方式。顯然，這種隱蔽性的價格歧視行為損害了消費者的公平交易權，違背了公平、誠信的市場交易原則[6]。

2.妨礙互聯網行業健康發展

“大數據殺熟”行為不僅損害了消費者權益，還影響了電子商務市場及大數據行業的發展。其一，“大數據殺熟”會傷害消費者對線上消費的信任度。在互聯網環境下，當“大數據殺熟”問題曝光，會迅速傳播發酵，引發消費者對涉事企業的信任危機。消費者不僅可能最終會放棄該平臺或者APP，而且還可能降低對線上消費的整體信任。是以，“大數據殺熟”一旦演變成信用危機，將需要一個漫長的過程重塑信用，這不僅將對電子商務市場產生負面影響，而且會對大數據未來的發展產生負面影響。其二，造成市場壟斷局面的形成。“大數據殺熟”涉及的競爭關注焦點是：大數據可以被用作一種壟斷市場的工具[7]。由于網絡平臺企業的馬太效應(Matthew Effect)(8)馬太效應(Matthew Effect)是指強者愈強、弱者愈弱的現象，廣泛應用于社會心理學、教育、金融以及科學領域。馬太效應是社會學家和經濟學家常用的術語，反映的社會現象是兩極分化，富的更富，窮的更窮。十分顯著，“贏家通吃”實際上會使一些互聯網企業在細分市場中具有一定的市場優勢地位甚至壟斷地位，因此，其利用大數據針對不同用戶實施差異化定價實際上就可能涉及濫用市場支配地位。此外，更為隱蔽的是平臺企業之間利用大數據實現價格合謀(競爭對手之間共同實施的、共同利潤最大化的價格策略行為)，通常這種定價算法合謀可能會排除或限制該市場中的競爭[8]。其三，“殺熟”會打亂市場節奏。大數據的廣泛運用使得商家能夠通過類似“定向營銷”“動態定價”等方式，一方面，更加精準地為消費者提供更好的產品和服務；另一方面，極大地降低了經營成本。但是，大數據的“過度”利用亦會讓整個市場變得唯利是圖，經營者的關注點將不再是產品或服務質量的改善與創新，而是如何更好地利用大數據技術鉆法律的漏洞。這種現象會破壞市場公平秩序，影響市場創新效率，導致社會資源的嚴重浪費。

二、“大數據殺熟”的法律規制困境

目前，我國尚未制定專門針對“大數據殺熟”的法律法規，對其起規制作用的主要有《價格法》《反壟斷法》《消費者權益保護法》《電子商務法》《禁止價格欺詐行為的規定》等法律法規中的規定。但由于各種原因，這些法律規范并未能反映對“大數據殺熟”的規制要求。具體而言，當前我國“大數據殺熟”的法律規制困境主要有以下幾點。

(一)“大數據殺熟”的法律性質模糊

“大數據殺熟”的實現有兩個基本要求：一是獲取消費者的大數據信息；二是差別定價。獲取消費者的大數據信息可能涉及侵犯消費者隱私權，但是消費者的消費偏好信息、搜索記錄等是否被界定為隱私，目前還尚有爭議，有待厘清。差別定價在法律上可能涉嫌價格歧視和價格欺詐，但是，“大數據殺熟”行為能否構成價格歧視或價格欺詐，目前學界對此爭議較大。

一是從價格欺詐角度來說，構成價格欺詐需要結合經營者的主客觀方面的要件來進行判斷，但是，現行《價格法》《關于商品和服務實行明碼標價的規定》《禁止價格欺詐行為的規定》《消費者權益保護法》等法律法規并未禁止經營者通過大數據技術對消費者精準“畫像”并據此區別定價的行為。如果經營者無價格欺詐的意思或行為，只是單純地利用大數據技術實現“千人千價”，形式上仍然符合“明碼標價”的基本要求，則不構成《價格法》中的價格欺詐。二是從價格歧視角度來說，我國法律規范關于價格歧視的規定主要體現在《價格法》和《反壟斷法》中。但是，《價格法》中規定的價格歧視針對的是其他經營者(9)我國《價格法》第 14 條第5項規定，不得“提供相同商品或者服務，對具有同等交易條件的其他經營者實行價格歧視”。而在“熟客”屬于消費者的情形下，就難以納入《價格法》所調控的“價格歧視”行為，因為它針對的是其他經營者。，而《反壟斷法》所規定的價格歧視則是以經營者具有市場支配地位為前提(10)我國《反壟斷法》第17條第1款規定：“禁止具有市場支配地位的經營者從事下列濫用市場支配地位的行為：沒有正當理由，對條件相同的交易相對人在交易價格等交易條件上實行差別待遇。”而實施“大數據殺熟”的經營者并不一定具有市場支配地位。。是以，如果經營者針對的僅僅是消費者，且不具有市場支配地位，則無法將“大數據殺熟”納入價格歧視的法律規制體系。

差別定價可能侵犯消費者的知情權和公平交易權，其中，知情權包括商品或服務價格的真實情況，但是否包括經營者的“差異化定價”及其定價機制，法律并無明確規定。公平交易權則因為“公平”的概念太過寬泛，學界及實務界對此的理解亦是眾說紛紜、莫衷一是，單獨據此判定經營者違法并不現實。

即使是被認為是專門為“大數據殺熟”而設的《電子商務法》第18條第1款(11)我國《電子商務法》第18條第1款規定：“電子商務經營者根據消費者的興趣愛好、消費習慣等特征向其提供商品或者服務的搜索結果的，應當同時向該消費者提供不針對其個人特征的選項，尊重和平等保護消費者合法權益。”，也難以據此直接認定“大數據殺熟”違法。因為雖然該條提到了經營者應向消費者提供不針對其個人特征的選項，但是并沒有說明“搜索結果”是否包括差異化定價，或者說是否包括價格變化。另外，又該如何證明商家是基于“消費者的興趣愛好、消費習慣提供搜索結果的”？除“興趣愛好、消費習慣”特征外，該條規定中的“等”又包括哪些內容？因此，針對“大數據殺熟”，該條規定可操作性不強。

綜上所述，在現行法律體系下，“大數據殺熟”的法律性質模糊，難以對其進行直接有效的規制。

(二)監管機制存在瑕疵

因為“大數據殺熟”不僅涉及到消費者利益，而且還關系到電子商務市場及大數據行業的發展，故而對其進行監管十分必要。但是，由于“大數據殺熟”的表現形式具有隱蔽性及易變性，以及網絡空間的虛擬性和跨區域性，使我國現行監管機制面臨較大挑戰。具言之，第一，“大數據殺熟”的監管主體不明確。“大數據殺熟”行為涉及大數據、消費者保護、市場監管等多方面內容，對其監管需要多部門參與配合，如工信辦、網信辦、市場監管部門、交通運管部門等。但在實際監管中，各監管部門分工不明、權責不清，相互之間協調難度較大，產生了重復管理和管理缺失的矛盾，監管效率低下。第二，“大數據殺熟”的監管方式落后。雖然大數據技術的迅速發展加快了政府數字化、電子化監管的進程，但當前大數據技術發展領先于監管方式革新，面對算法歧視帶來的“大數據殺熟”問題，政府對新型監管方式的創新運用尚處于摸索、試點和甄別階段，技術監管覆蓋不全，且相關監管人員對大數據技術及法律相關專業知識掌握不足，不能有效應對“大數據殺熟”帶來的監管挑戰。第三，“大數據殺熟”的監管力度不夠。當前，監管部門對商家的價格監管主要體現在要求明碼標價和防止價格欺詐兩方面，對于以定價算法為基礎的“大數據殺熟”行為可能涉及的個人數據保護、價格歧視等問題缺少必要的分類監管。并且對商家的監管主要局限在違法違規行為的監督和懲戒等方面，屬于被動監管，缺少對消費者權益積極的保護和商家行為的主動引導。

上述監管問題可能造成經營者肆無忌憚地利用定價算法實施“殺熟”行為卻逍遙法外的結果。

(三)消費者維權舉證困難

根據“誰主張、誰舉證”的一般舉證規則，消費者遭遇“大數據殺熟”后，首先應證明自己因此受到損害，但是因為“大數據殺熟”的隱蔽性和動態性，使得單一消費者的維權行動往往會遇到舉證困難的難題。一方面，是信息不對稱帶來的舉證能力問題。在現實中，消費者和實施“大數據殺熟”行為的經營者二者在獲取信息的能力和渠道上是不對稱的，消費者舉證經營者實施“大數據殺熟”行為所需要的數據、材料一般都掌握在經營者手中，消費者很難獲取，這就給消費者舉證帶來了巨大的困難。另一方面，“大數據殺熟”涉及海量數據，而數據作為電子證據來講，其無形性和脆弱性(12)這里所說的電子證據的脆弱性，是指由于對計算機等電子數字設備的依賴性，使電子證據的形成、傳輸環節容易被破壞，從而很可能會導致電子證據遭到破壞，無法反映真實情況。比如，經過加工過的文本、音視頻和各類多媒體文件，如果沒有其他證據印證，很可能是不真實的。會影響證據效力。雖然我國將電子證據作為一種新的證據種類確立了合法地位，但實踐中對電子證據的收集、保全、審查等往往還是無從下手[9]。就“大數據殺熟”而言，由于商品和服務價格已具體到每一個消費終端，隨著不同變量的更改而處于快速變化當中，消費者面臨著如何固定歧視性價格證據的巨大難題。

最后，當真正出現問題時，經營者往往會以各種解釋予以否認“大數據殺熟”的存在，例如，因商品配置不同、時間不同、新客優惠等導致商品或服務價格不同。但是對于消費者來說，其看到的更多只是一種現象，并不知曉經營者具體的定價算法和定價規則。導致遇到類似問題后，消費者并不能判斷經營者的解釋是否真實。“大數據殺熟”一般不是針對單一消費者，而是一種針對消費者群體違反誠實信用原則的行為，光靠個案很難推動，消費者又面臨舉證難困境，導致消費者維權困難。

三、“大數據殺熟”法律規制困境的破解路徑

在《算法的陷阱》一書中，牛津大學阿里爾·扎拉奇教授與田納西大學莫里斯·斯圖克教授斷言：在新經濟時代，大數據的崛起使得算法技術已經成為現代商業的基礎設施[10]。“大數據殺熟”現象層出不窮，也使我們清醒地意識到，大數據技術不是法外之地，即使是有利于促進商業發展的科技進步，如果不受法律、道德的規范，也會給消費者帶來巨大的傷害。從前文“大數據殺熟”法律規制存在的問題可知，當下法律對“大數據殺熟”本身缺乏足夠和直接的規范，難以從源頭上遏制大數據技術應用帶來的“大數據殺熟”亂象。因此，我國有必要完善“大數據殺熟”的法律規制，以有效解決“大數據殺熟”難題，保護消費者合法權益和維護市場發展。

(一)健全“大數據殺熟”相關法律制度

當前，除最新的《電子商務法》之外，《消費者權益保護法》《價格法》《反壟斷法》等現行法律法規都未有針對大數據的具體規定。由于法律的滯后性，很難苛求法律能夠對“大數據殺熟”這類新問題進行有效規制。對此，有必要對現行法律予以改進，使之能更好地對“大數據殺熟”加以規制。具體而言，針對“大數據殺熟”的法律規范可從以下幾個方面改進。

1.改進現行法律對價格歧視的規定

從表層上看，“大數據殺熟”是一種經營者對于不同消費者在相同交易條件的情況下利用大數據算法技術實施的價格歧視行為。對此，首先，可以對《價格法》第7條規定的“公平”“誠實信用”及《消費者權益保護法》第10條規定的“價格合理”施以合理的立法或司法解釋，激活“公平交易權”，規范有失公平、有違誠實信用的“大數據殺熟”亂象。還可以將《價格法》第14條中價格歧視的適用范圍從經營者擴大至消費者。如此這般，修改后的《價格法》《消費者權益保護法》在很大程度上可以有效規制“大數據殺熟”行為。其次，進一步拓寬《反壟斷法》價格歧視的認定范圍，可以根據經營者數據掌握的差異和運算規則認定其市場支配力，從而弱化市場份額的前置影響，確保大數據算法的公平合理。在面臨平臺經營者的信息不對稱性、跨界經營等競爭策略時，“進行相關市場界定將加重原告的舉證責任和法院的認定責任，不死守相關市場界定更有利于壟斷案件的順利推進”[11]。

2.加快《個人信息保護法》專門立法

從深層原因看，“大數據殺熟”反映了我國對于大數據時代個人數據保護的不足。這是因為基于當前大數據分析的普遍應用，規制價格歧視更多的只是彌補消費者損害，起到事后矯正的作用，并不能真正地遏制“大數據殺熟”的發生[12]。“大數據殺熟”問題的源頭在于部分經營者對消費者個人數據的過度采集和隨意使用。因此，我國應盡快制定頒布《個人信息保護法》，明確大數據時代的個人信息保護范圍，例如，歷史消費信息、用戶定位信息、搜索記錄、注冊信息等，禁止個人信息收集、處理、使用過程中的一切歧視性做法[13]。對此，可以借鑒歐盟在個人數據信息收集和利用方面的立法保護經驗。2018年5月25日生效的歐盟《一般數據保護條例》(GDPR)，明確嚴格限定和監管互聯網組織自由收集、分析和管理用戶信息的權限，極大提高了互聯網個人信息的保護力度[14]。

3.健全消費爭議解決制度

在大數據時代，鑒于消費者愈發成為經營者眼中的“透明人”，二者信息的不對稱使消費者愈發處于弱勢地位，是以，針對消費者維權舉證難的問題，建議遵循《消費者權益保護法》 “傾斜保護”原則(13)這里的傾斜保護原則主要是指責任傾斜，即通過對強者的責任而非弱者的權利進行傾斜性安排的方式，達到彌補形式平等的不足，并通過矯正弱勢群體事實上的不平等而實現法律平等價值的效果。(參見吳飛飛：《從權利傾斜到責任傾斜的弱者保護路徑轉換——基于法經濟學視角的解讀》，《廣東商學院學報》2013年第6期，第93-95頁)，進一步嚴格經營者的損害賠償責任，以更好地規制“大數據殺熟”行為[15]。具體包括以下三方面：一是減輕消費者的舉證責任。強化法院的證據收集權，以彌補消費者在證據收集方面的不足；還可進一步借鑒證據發現制度，必要時強制被告出示證據，強化當事人證據出示義務，以緩解消費者對“大數據殺熟”問題收集證據的困難。二是簡化損害計算方法。若經營者的差異化定價行為構成“大數據殺熟”，在計算消費者損失時，可將被“殺熟”消費者支付的高價減去接受同一商品或服務的其他消費者支付的最低價，二者之差即為消費者的損失。三是擴大消費公益訴訟主體范圍。將設區市(及以上)消費者協會、各級人民檢察院、行政職能部門及利益相關個人列為《消費者權益保護法》中消費公益訴訟的適格主體，增加被“殺熟”消費者的維權力量。

4.完善其他相關法律

當前，我國法律尚未明確規定大數據的法律屬性、使用范圍和數據安全等。對此，為將“大數據殺熟”列入法律治理范圍，應盡快完善大數據相關法律法規。例如，盡快出臺《電子商務法》相關實施配套條例，完善《互聯網信息管理辦法》《網絡安全法》等，就大數據的應用規則作出明確規定，明確“大數據殺熟”的判斷標準，解決已經出現的“大數據殺熟”等現實問題。

(二)改進“大數據殺熟”的監管體制

1.統一大數據監管部門

在“萬物皆數據”的時代，大數據總量無時無刻不在迅猛增長，隨之而來的是日益增長的大數據問題，亟需一個全國統一的數據監管部門對此予以監管規范。因此，應調整當前多部門共管的現狀，盡快建立全國統一的大數據監督管理部門，以技術探索與商業倫理均衡發展為基本路徑，對大數據開發利用的可持續創新發展予以引導和規范。同時，大數據監督管理部門應創新監管方式，建立起覆蓋全國的大數據工作管理平臺，公開監管情況，以更好地適應大數據海量性和多樣性的特點。鑒于當前國內外“大數據殺熟”事件層出不窮，可由這些監管機構來負責監督經營者對數據的收集和使用情況，判斷和識別經營者是否存在“大數據殺熟”行為。消費者認為經營者存在違法收集或濫用其個人數據的情況，可向該機構提起對數據收集者和使用者的行政審查。

2.提升監管能力

“大數據殺熟”涉及海量數據，監管部門在對互聯網經營者進行日常監管的同時，必須提高對各種隱性大數據利用違法行為的查處能力，以監管創新應對技術發展，積極應用大數據技術抓取企業銷售信息，重點關注企業大數據營銷手段是否侵犯消費者個人信息保護、是否存在價格歧視和價格欺詐等情況。同時，提高監管人員的業務水平和工作能力，要求其掌握計算機網絡、法律、經濟等相關領域的知識，以便對“大數據殺熟”及其他大數據違法行為進行識別判斷，更好地應對大數據時代的監管執法挑戰。此外，鑒于“大數據殺熟”的隱蔽性和復雜性，很重要的一點就是要明確大數據技術有限度的公開，實現對“大數據殺熟”監管透明化[16]。這里強調的有限度的公開是指僅對監管機關公開，包括大數據算法采集的具體信息和運算規則，從而消除監管信息的不對稱。盡管有學者提出，針對“大數據殺熟”，應增加大數據算法對消費者的透明[17]，但是考慮到大數據算法的技術性和復雜性，消費者很難識別出紛繁復雜的算法結果，而且大多數算法作為經營者的商業秘密，并不適宜對外公開。

3.加大監管力度

監管部門應加強對電子商務領域大數據利用的監管，提高對“大數據殺熟”中涉及的個人信息保護和定價算法歧視的監管力度。具言之，加強對大數據收集和使用過程的監管力度，積極引導商家誠信經營，合理收集、挖掘、使用消費者數據。進一步建立健全信用激勵和失信黑名單制度，變被動監管為主動識別，在各類信用監管平臺標示企業信用等級，公示企業“大數據殺熟”等失信行為。通過國家大數據監管部門與媒體聯網，一旦發現企業存在通過大數據“殺熟”損害消費者合法權益的行為，不僅要對其給予行政處罰，而且還要將其納入誠信黑名單。其中，對于多次違法違規的經營者，可由媒體向社會公告，以警示消費者作出更好的消費選擇。

(三)營造良好的數據使用環境

追本溯源，“大數據殺熟”的癥結在于經營者濫用數據。如果社會本身和諧無歧視，能夠合法合理地使用數據，那么，數據算法結果自然也是無歧視的[18]。因此，若想真正制止“大數據殺熟”現象，除了外在強制性的法律規制外，更重要的還在于塑造良好的社會數據利用氛圍。

一是消費者要增強數據保護意識。如前文對“大數據殺熟”的定義所述，其實質是通過大數據技術挖掘、分析消費者個人數據，形成用戶畫像，精準獲知消費者的支付能力、支付意愿等數據，以此實施歧視性定價，損害消費者利益。因此，消費者應增強個人數據保護意識，擺脫“信息繭房”(14)“信息繭房”的概念是桑斯坦在其著作《信息烏托邦》中提出來的:公眾只注意自己選擇的東西和使自己愉悅的東西的通訊領域，久而久之，會將自身束縛于像蠶繭一般的“繭房”中。(參見凱斯·桑斯坦：《信息烏托邦: 眾人如何生產知識》，法律出版社2008年版，第8頁)，做到多平臺比價，反“用戶畫像”。首先，消費者要有意識地保護自身隱私數據，如注冊和使用各種APP應仔細閱讀了解相關協議內容，知曉數據權利的條款，謹慎授權相關敏感權限，切實保護好個人隱私。其次，在電子商務消費時，需要提高對價格的敏感度，注重貨比三家，嘗試對商品交替使用不同平臺，不過分依賴某一平臺。最后，要樹立維權思想，發現自己被“大數據殺熟”時注意留存證據，通過媒體等途徑進行檢舉揭發，必要時可以通過民事訴訟進行維權。

二是經營者應合理收集、利用數據。正所謂“九層高臺，起于累土”，任何一家電商巨頭企業的成功都離不開每一個消費者的信任與支持。但是，一旦“大數據殺熟”問題曝光，在互聯網環境下迅速醞釀爆發，勢必引發消費者對該平臺或者APP的信任危機，給企業信譽造成長期的、永久性的傷害，損害企業發展。因此，對于經營者來說，其在收集、利用消費者數據時，應堅守法律與道德底線，不能以損害消費者利益為代價。具言之，在用戶注冊和信息采集過程中，經營者應當保證在明示同意原則下對數據的最小化收集，不收集經營者提供服務所必需以外的用戶個人信息。而在挖掘用戶數據時，也應有所限制，主動回避消費者的敏感信息，如消費者的年收入、家庭情況等，禁止無節制地挖掘數據。另外，在運用定價算法利用數據時，要加強對定價算法運行狀態的審查和算法運行結果的監控，發現有顯著偏離的趨勢或者產生歧視性的運算結果應及時予以糾正，避免產生“大數據殺熟”爭議。

四、結 語

狄更斯在《雙城記》中說道：“這是一個最好的時代，也是一個最壞的時代……”如今我們也正處于這樣的一個時代——大數據技術的廣泛運用給消費者生活帶來便利的同時，也使消費者成為“透明人”，帶來了“大數據殺熟”這一大數據利用違法問題。著名社會學家馬克思·韋伯曾強調社會的進步離不開先進技術的開拓者，更離不開基本價值的守望者[19]。因此，在追求大數據技術創新利用的同時，還應注重堅守社會基本價值，防范并規制大數據利用可能帶來的違法問題，實現技術進步與私權維護的平衡。

當然，在技術進步與私權保護之間尋找平衡點的過程，必然要經歷反復博弈與試驗，但首先是要馬上行動起來，不能讓個體在數據競爭中太過落于下風，毫無招架之力。立足于“大數據殺熟”法律規制面臨的困境，通過健全立法、改進監管體制以及塑造良好的社會數據利用氛圍對公民數據權益予以保障，是解決“大數據殺熟”法律規制問題的有效方法與途徑。