大數據殺熟的法律規制問題探析

張曦月

摘要：隨著數字經濟時代的到來，數據、大數據、大數據殺熟等名詞已逐漸為社會大眾所熟知。大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。而隨著大數據應用的廣泛化，大數據殺熟行為也步入我們的視野之中。

關鍵詞：數據大數據;大數據殺熟

一、大數據殺熟概述

（一）大數據

1.大數據內涵界定。

對于大數據的概念，至今并沒有形成通說。有學者認為，大數據是指無法在可容忍的時間內用傳統IT技術和軟硬件工具對其進行感知、獲取、管理、處理和服務的數據集合;還有學者認為，大數據包含那些由于迅速增長使無法通過現有的數據庫管理工具進行管理的大規模數據集。

具言之，大數據是指來源于交易數據、交互數據及傳感數據的海量數據的集合，其中大部分是非結構化數據，大數據的規模與復雜程度超越現有常用技術能夠處理的能力范圍。[1]

2.大數據與傳統數據的區別。

（1）大數據與傳統數據的數據類型不同

傳統數據是結構化的標準數據，特征表現在以下方面：結構化、體量少、標準化、價值密度高及周期化數值、數據的產生和變化速度慢等。

大數據則具有范疇廣，數據類型復雜的顯著特征。大數據體量大、模式多、生成快速且價值巨大。大數據的來源多元、多樣、實時性高。

（2）大數據與傳統數據的研究對象不同

傳統數據的研究對象是宏觀視角下有限的隨機樣本數據，隨著信息化時代的發展，沒有效用的數據被淘汰，剩余的具有價值的數據成為了傳統數據的研究對象。大數據則是各種原生態數據的匯總，是存在的總體數據。

3.法律規定。

《促進大數據發展行動綱要》第一條規定：“大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態。”本文所論述的大數據，均涵射于上述概念的范疇之中。

（二）大數據殺熟背景分析

在大數據時代，原始數據生產、加工和使用的過程幾乎同步發生，且流程復雜。然而，作為數據生產者和使用者參與大數據基本循環的自然人，對于這里所使用的信息技術基礎設施既無法把握又無法施加影響，近年來出現的大數據殺熟現象，再次向人們提出了警示。

如果要避免價值和權力落到少數人手中，我們就必須設法平衡數字平臺（包括行業平臺）的效益與風險，確保其開放性，并為協作式創新提供機會。因此，在數據原生者、衍生者、交易者、使用者等角色之間，準確界定大數據殺熟的行為及確定大數據殺熟的責任人與監管者，是必須回答的時代課題。[2]

二、詳述大數據殺熟

（一）大數據殺熟的特征與行為構成

1.大數據殺熟的內涵

從文義解釋規則入手，大數據殺熟是指同一件商品或者同一內容的服務，互聯網廠商顯示給老用戶的價格高于新用戶。

目前學界和媒體對“大數據殺熟”的討論，主要集中在價格差異上，但結合電子商務的特點，可知這種殺熟不僅局限于價格，相同價格基礎上的質量差異、服務差異都可能成為電商殺熟的對象。

基于上述可能，對于大數據殺熟的定義應當進行擴大解釋，即大數據殺熟是指：賣方通過對表征買方消費特征的大數據進行收集與分析，精準為買方提供有針對性的、差異化的產品或服務，從而實現商業利益最大化。

2.大數據殺熟的特征。

大數據殺熟的特征主要表現在以下四個方面：

（1）涉及領域廣。根據筆者親自實踐，各個軟件平臺普遍性地存在對于老用戶殺熟的現象，且殺熟內容涉及價格、質量、服務等多方面。

（2）涉及相對人眾多。手機上的各種服務軟件平臺都有大量的使用群體，通過手機上軟件購買商品或者接受服務的人，都可能成為大數據殺熟的對象。

（3）準確性高。大數據殺熟相較于傳統殺熟的重要特點在于對大數據的使用，通過分析，可以十分精確地根據不同消費者的不同消費行為特征，實現精準有效的殺熟。

（4）機制復雜。電子商務平臺、電子商務平臺經營者與消費者之間存在顯著的不對稱性，平臺對用戶信息進行收集、分析和使用都不易察覺，且通過大數據進行殺熟的行為有諸多影響因素，故表現得十分隱蔽。

3.大數據殺熟的行為構成。

通過對大數據殺熟內涵的界定，我們可將大數據殺熟行為構成解析如下：

（1）行為主體處于賣方地位，在大數據殺熟案例中，我們不難發現大數據殺熟的行為人多為電子商務平臺或者平臺上的經營者。

（2）行為主體的行為內容是對表征買方消費特征的大數據進行收集與分析，進而精準為買方提供有針對性的、差異化的產品或服務。

（3）實施大數據殺熟行為的結果是差異性服務，即給黏度更高的老用戶提供的商品或者服務價格高于黏度低的新用戶，這種差異性也可能表現在商品或服務質量、數量等其他與消費行為緊密相關的因素上。

（二）大數據殺熟形成原因分析

在探討大數據殺熟合法與否之前，我們可先來研究大數據殺熟的形成原因，以大數據殺熟的形成原因進而討論大數據殺熟行為背后反映的經濟問題。具言之，大數據殺熟的形成有以下幾個因素促成：

1.大數據承載內容的有效性。

從經濟層面分析，我們不難看出如今經濟發展呈現互聯網化的趨勢，背后的推動力實質上是數據化。經濟生活中的各個場景、應用都成為新的數據運用空間和數據來源。數據的整合、數據的提取和挖掘、研究則為提升產品和改善服務助力。對消費者的消費習慣進行大數據分析，可以有效提升交易效率與成功率。

2.大數據的易得性與來源的廣泛性。

數據的獲取是濫用他人數據權利的前提，總體來說，行為人獲取數據主要借助以下途徑：

（1）用戶自主填寫。用戶自主填寫是電子商務平臺及電子商務平臺經營者獲取數據的重要方式。

（2）行為人直接獲取。在實踐中，許多互聯網應用程序均有收集和獲取個人信息的功能。

（3）與第三方進行數據交換。許多數據在經過分析加工后，往往具有顯著的商用價值，平臺或者平臺上經營者為經濟利益往往會自行分析相關數據或者購買經第三方分析后的數據。

3.外部環境影響。

在研究分析了大數據的客觀優勢后，為讀懂大數據殺熟行為，我們還要考量行為主體所處的外部環境，即如今的經濟態勢。

研讀最新發布的《中國數字經濟發展與就業白皮書》（2019）后，筆者發現產業數字化成為既定趨勢，對于大數據的利用已經成為同行業競爭中的重要手段。

（三）大數據殺熟法律分析

1.《中華人民共和國價格法》

分析大數據殺熟的本質，其對于具有同等交易條件的消費者采取了給予不同交易條件的行為，顯然可歸納為交易過程中的價格歧視或其他形式的歧視行為。

符合《中華人民共和國價格法》第十四條規定的情形，可依照該法第四十一條之規定獲得救濟。該法第四十條規定是經營者應當承擔的行政責任，而第四十一條則從民事責任的角度對消費者的權益進行了保護。

2.《中華人民共和國消費者權益保護法》

《中華人民共和國消費者權益保護法》第八條、第二十條分別從消費者的權利、經營者的義務兩個角度規定消費者的知情權，根據上述規定，消費者的知情權主要包括兩層含義，一是有權知道商品和服務的真實情況;二是有權要求經營者提供商品和服務的真實情況。而在大數據殺熟的案例中，經營者針對性的告知行為顯然不能認為其全面履行了告知義務。

3.《中華人民共和國電子商務法》

有學者認為，《電子商務法》第十八條規定的目的在于防止針對性廣告，而非規范大數據殺熟，對此筆者認為，應當對其中規定的“向該消費者提供不針對其個人特征的選項”作出擴大解釋，即經營者應當對于交易條件相同的消費者提供相同的交易選擇。

三、結語

綜上所述，隨著我國互聯網交易市場不斷擴張，互聯網技術蓬勃發展，占據優勢地位的互聯網企業實施捆綁銷售、價格歧視等壟斷行為的可能性只增不減，互聯網市場將成為反壟斷法實施的重要陣地。而大數據則可能成為具有市場支配地位的企業實施這些壟斷行為的利器。

大數據是一把雙刃劍，一方面，大數據有利于提高經濟效率，降低經營成本;另一方面，龐大的消費者數據也可能由于企業的不法利用反向損害消費者的利益，甚至會影響市場的公平競爭。因而，政府如何適當監管大數據、企業如何合理使用大數據成為重要的時代命題。

從公民隱私權保護和數據安全的角度來看，監管部門應加強對大數據的監管，落實《網絡安全法》、《消費者權益保護法》關于個人信息保護的規定。其次，網絡管理相關部門應當通力合作，從制度上采取有效措施，加強對大數據公司的監管，確保盡早鏟除“殺熟”等不良現象的滋生土壤。

事實上，大數據并不是只在定價方面才有用武之地，經營者應該更多地利用大數據技術對海量數據的深入挖掘，分析用戶的上網軌跡數據和日常消費習慣，給用戶進行消費者畫像，從而實現精準營銷、個性化推薦等，以提高成交率，降低營銷成本，提升消費體驗。

參考文獻

[1]馮利英，李海霞.大數據背景下互聯網金融風險測度與監管[M].北京：經濟管理出版社，2018.

[2]馬長山.智能互聯網時代的法律變革.[J].法學研究.2018：7.

西北政法大學 法律碩士教育學院