“大數據殺熟”的法律規制研究*

田 蕾，洪 晟

(北京航空航天大學 網絡空間安全學院，北京 100083)

0 引言

近年來，隨著電商平臺規模的不斷增長，互聯網經濟模式愈發多樣，我國居民已經逐漸形成了全新的網絡消費習慣，互聯網消費已成為大勢所趨[1]。然而，互聯網消費數據由于具有體量大、隱私性強等特點，其在流動過程中保護難度較大。而一旦這些數據被泄露或濫用，其后果將不堪設想。因此，對互聯網消費數據空間進行治理已成為當務之急。

目前，在消費互聯網中廣泛使用了大數據技術，該技術已有近20年的發展歷史。2005年，雅虎公司開發了Hadoop項目，使對結構化數據的快速、可靠分析變為現實[2]。2008年，計算社區聯盟發表白皮書[3]，最早提出大數據概念。2011年，麥肯錫全球研究院在報告[4]中對大數據進行了全方面介紹和展望，標志大數據時代的正式到來。2017年，《大數據安全標準化白皮書》正式發布[5]，加速了大數據落地深耕，促進了行業生態發展。

大數據技術完美符合互聯網時代的數據特點，近年來備受重視。然而隨著該技術的廣泛應用，“殺熟”現象逐漸產生。本文在對“大數據殺熟”現象進行深入分析的基礎上，指出了“大數據殺熟”所存在的法律問題并對其法律規制提出建議。

1 “大數據殺熟”概述

1.1 “大數據殺熟”現象

隨著大數據技術的日漸成熟，其與生活聯系越發緊密，但同時也引發了新的問題，其中較為突出的便是對公民個人信息的侵犯[6]，危害很大。“大數據殺熟”現象是指：許多互聯網平臺利用大數據技術收集并分析消費者的消費信息，并以此對不同消費者進行區別定價[7]。這樣的行為嚴重損害了消費者的合法權益，后果十分嚴峻。

亞馬遜早在2000年就被爆出存在“大數據殺熟”現象。在亞馬遜網站進行購物時，一些用戶發現某些商品在刪除cookie記錄前后存在價格不一致的情況[8]。2014年，國外研究者[9]調查了多家電商平臺后發現，在一些平臺上，用戶使用不同的電子設備搜索出的結果不盡相同，同一酒店的住宿價格也有所不同。2017年，加拿大新聞媒體CBC NEWS[10]的調查人員以瀏覽器、設備、國籍等為變量對同一酒店進行搜索，結果顯示搜索出的價格不盡相同。一般而言，匿名瀏覽器、手機搜索出的價格更便宜，而美國籍賬號所搜索出的價格則更貴。也就是說，這些客觀因素的不同都會影響商品的價格。這在國外引起了廣泛的社會關注。

2018年，國內首次爆出“大數據殺熟”現象。一位微博網友爆料稱其在某一網站預訂酒店的價格會比其不經常使用該網站的朋友的賬號更貴。此后，陸續有網友反映：使用打車、外賣等軟件時老用戶的價格比不經常使用該軟件的用戶和新用戶高。例如，滴滴熟客張女士試驗發現，自己打車時所顯示的價格確實比不經常打車的丈夫高出很多。

北京市消費者協會所發布的關于“大數據殺熟”的調查問卷結果顯示：在所有調查對象中，認為該現象非常普遍的占88.3%，而僅有11.7%認為該現象不普遍或一般。值得注意的是，所有被調查者均承認了“大數據殺熟”現象的存在。被調查者在各領域遭受“大數據殺熟”的情況如圖1所示。

圖1 各領域“大數據殺熟”現象統計

現階段，“大數據殺熟”現象頗有持續發酵的趨勢，這主要有兩個原因：(1)大數據技術的逐漸成熟使得互聯網平臺獲取用戶數據的成本和門檻越來越低；(2)由于互聯網領域是近年來的新興領域，因此我國尚未形成一套完善的法律體系。這會導致用戶對互聯網平臺的不信任感與日俱增。因此，從長遠發展來看，國家非常有必要采取適當措施對消費者個人權益進行保護。

1.2 “大數據殺熟”的定義

相較傳統的“殺熟”而言，“大數據殺熟”廣泛利用了大數據技術，互聯網平臺通過收集和分析消費者個人信息和消費信息，可以描繪出客戶的消費習慣等特征，在此基礎上形成用戶畫像，進而以此為依據調整商品的價格，進行差異定價，從而盡可能達到利益最大化[11]。

“大數據殺熟”的核心基礎是對個人信息的不當收集和使用，其本質是一種數據濫用，這嚴重侵犯了消費者的合法權益。目前，學界對“大數據殺熟”的定義主要有兩種[12]，一種強調殺熟目的[13]，即行為主體具有明顯的獲利傾向；另一種則不強調殺熟目的。前者認為“大數據殺熟”現象的核心是經營者為了追求私利，基于大數據技術所形成的用戶畫像，從而對不同用戶采用不同的定價方式。正是因為經營者的獲利傾向明顯，暗中損害消費者利益，因此稱之為“殺熟”。后者則并未事先進行目的預設，認為“大數據殺熟”僅僅是一種價格差異現象，而該現象只是由于所使用的定價算法所導致的，而并不需要考慮這樣的差異是否是由經營者的獲利傾向所導致的，僅僅著眼于差別定價現象本身。值得注意的是，兩種觀點均將“大數據殺熟”作為價格歧視行為來看待。詹好[14]等指出非價格歧視也可能會導致價格歧視行為，但由于區別定價現象屬于價格歧視的表現形式，因此目前學界普遍認為將其定性為價格歧視更具有合理性。

通過以上分析，“大數據殺熟”的主要特點[15]為：(1)互聯網平臺利用大數據收集、分析用戶信息；(2)不同用戶購買同一商品的價格有所不同；(3)熟客遭受“殺熟”的概率更高。

1.3 “大數據殺熟現象”的成因

目前的研究調查顯示，“大數據殺熟”現象的成因主要有：交易雙方信息不對稱、用戶數據獲取成本較低、定價標準難以解釋、行業相關法律法規尚未完善等。

(1)交易雙方信息不對稱

交易雙方信息不對稱主要指的是在交易過程中，互聯網平臺和用戶獲取信息的渠道有很大差別，這導致雙方最終獲取的信息差別也很大。總的來說，互聯網平臺相對于消費者而言掌握更多的市場信息，并且占有更多技術資源，從而在交易過程中具備明顯優勢。

互聯網平臺獲取數據的渠道非常豐富，且由于技術的發展，其獲取的數據規模也非常龐大，用戶在注冊和使用平臺的過程中都會為其提供豐富的數據。利用大數據技術，平臺可以迅速收集和分析信息，從而在很短的時間內就能掌握一定的規律。而消費者由于時間、工具等客觀因素限制，只能以自己手機、電腦頁面上所展示的極為有限的信息為基礎決定購買哪些商品，無法對商品有全面了解。同時，消費者在交易過程中只能看見自己購買該商品所需支付的價錢，而無法與其他用戶進行比較。

此外，互聯網平臺還會采取其他手段例如設定優惠券等方式隱藏價格，這進一步增加了消費者比對價格的難度[11]，從而加劇交易雙方信息的不對稱程度。

(2)用戶數據獲取成本較低

數據只有在被收集利用后才會具備一定的經濟價值。消費者在互聯網平臺交易過程中，除涉及個人隱私的信息外，產生的其他數據對其個人而言并無價值。因此消費者往往不夠重視對自身數據的保密，這使得互聯網平臺很容易進行數據收集。而這些數據在形成一定規模后則具有重要參考意義。另外，隨著大數據技術的發展，互聯網平臺收集數據的技術也更加高效，進一步降低了收集用戶數據的成本。

(3)定價標準難以解釋

目前，互聯網平臺主要的定價方式為：采用深度學習、數據挖掘等技術，形成一套通用的定價算法，而這些算法是不透明的，對用戶而言是不可見的。平臺可以完全控制和決定商品的價格，而用戶只能被動地接受價格，無法影響價格的制定。受各種因素影響，商品的定價標準對用戶而言并不透明，用戶無法分析其價格和成本之間的關系[11]。

(4)行業相關行規、法規尚未完善

互聯網是新興領域，電商平臺等更是近年來才飛速發展，因此行業并未形成一套成熟的體系。一些平臺在前期通常會采用各種優惠方式來吸引用戶，而在后期，為了彌補企業虧損，則會利用一系列方式如差異化定價等來追求利益最大化。互聯網行業尚未形成良好的競爭氛圍，而關于電商平臺定價的相關法律法規也尚未完善，因此“大數據殺熟”現象治理頗具難度。

1.4 “大數據殺熟”的運作模式

目前“大數據殺熟”的一般運作模式[8]為：信息收集、數據分析、動態差異化定價。

(1)信息收集

互聯網平臺收集用戶信息的主要方式有：(1)用戶在注冊時填寫個人信息；(2)用戶在使用平臺時產生的全部交易信息；(3)利用技術手段收集用戶在互聯網上的公開信息。這些信息均為之后的數據分析提供了海量素材。

(2)數據分析

通過大數據挖掘等技術，互聯網平臺能夠盡可能多地分析整理用戶的消費習慣、偏好等數據，形成所謂的用戶畫像，在此基礎上針對性地向某一用戶推薦一些特定的商品，對其進行誘導，提高該用戶的消費可能性，從而獲得更高利潤。

(3)動態差異化定價

根據用戶畫像，互聯網平臺會通過各種手段進行價格調整以達到“殺熟”目的。例如，通過對用戶搜索某個關鍵詞的次數和頻率等來推斷出用戶的迫切程度，以此為依據進行價格調整。而用戶一旦進入了互聯網平臺的某些殺熟路徑，便很容易被多輪殺熟。

2 “大數據殺熟”的法律問題

2.1 “大數據殺熟”違法性分析

“大數據殺熟”現象中的差異化定價是建立在價格歧視原理上的，這雖然在一定程度上能夠使得社會總產出有所增加，但是卻是對消費者合法權益的嚴重侵害[16]。

(1)侵害消費者的知情權

《消費者權益保護法》第八條規定，消費者享有對其所購買的商品的真實情況的知悉權。

然而現實中卻存在著嚴重的信息不對稱問題。用戶對商品的全部所知信息均來源于互聯網平臺，且其只能看見自己最終支付的價格，很難獲知他人的支付價格，也無法判斷價格上的出入是由何種原因引起。互聯網平臺為了逐利，利用用戶的價格不敏感心態，只提供商品部分信息，對消費者全面了解商品造成阻礙，這實質上是對消費者知情權的侵害。

(2)侵害消費者的公平交易權

《消費者權益保護法》第十條規定，消費者享有公平交易的權利[17]。盡管這里的公平并不是指所有用戶購買同一商品的價格必須完全相同，但是在現代法中對差別定價進行了明確規定，其必須遵守三原則[18]。 但從目前的“大數據殺熟”現象來看，差別定價往往僅僅由消費者的消費習慣所引起，不是正當理由，這是對消費者公平交易權的嚴重侵害。

(3)侵害消費者的自主選擇權

《消費者權益保護法》第九條規定，消費者享有自主選擇的權利。馬爽[19]指出，該權力最突出的特征為自愿性和自由性。前者體現在：消費者在進行消費決策時應是完全自愿的，任何外在因素都不能對其進行干擾；后者則體現在：消費者在消費時自己擁有充分的決定權，其意愿不會因為外在因素而被迫改變。

而在大數據技術下，互聯網平臺所展現給用戶的信息均是經過處理的信息，其可以完全控制展示哪些信息和怎么展示信息。平臺所展示出的信息往往具有明顯導向性，這實際上是對消費者進行正常、合理選擇的嚴重干擾，是對消費者自主選擇權的侵害。

(4)侵害消費者的隱私權

我國《民法總則》中明確了對個人信息的保護。這要求對個人信息的收集和使用必須嚴格遵循特定的原則，且應有意識地對其進行嚴格保護[20]，不得以任何理由在未經用戶同意的情況下泄露或出售這些信息[21]。當今時代，用戶在使用互聯網平臺進行交易時，需要提供相關個人信息且會形成交易記錄。這些信息都可能會被平臺收集，而平臺怎樣收集信息、收集哪些信息對消費者而言是隱蔽的，嚴重侵害了消費者的隱私權。

2.2 “大數據殺熟”法律規制困境

“大數據殺熟”行為是違法行為，對其采取法律手段進行規制有法可依，但是在實際規制中卻存在諸多問題，如：“大數據殺熟現象”難以界定、現行法律使用困難、缺少對算法權力的制約、舉證難度大、維權成本高等。

(1)“大數據殺熟”行為難以界定

要用現行法律體系對“大數據殺熟”予以規范就要首先證明其存在。然而，目前對于大數據“殺熟”行為的揭露大多是消費者的自發行為，很難確保消費者在自行測試是否存在大數據“殺熟”行為時，有沒有對實驗變量進行嚴格控制，也無從考證其實驗結果是否可信。另一方面，基于市場供求關系所引起的價格正常漲落和互聯網平臺的“大數據殺熟”在結果上均表現為導致了價格變動，如何對這兩者進行區分尚無明確的判斷標準[16]。

(2)現行法律使用困難

雖然我國近年來出臺了一系列法律法規以盡可能在大數據時代保證消費者的合法權益，但在具體應用過程中卻存在較大難度。

朱建海[22]指出，“大數據殺熟”的實現的兩個基本要素為對消費者的信息進行大量收集和以此為基礎所實現的差別定價。前者可能會涉及對消費者隱私權的侵犯，但是由于個人隱私的界定尚且模糊，因此究竟哪些信息可以納入個人隱私的范疇還存在較大爭議。不能因為經營者收集了消費者的消費信息等就將其認定為侵犯了消費者的隱私權。后者則可能會涉及對消費者的公平交易權和知情權的侵犯。同樣，目前對“公平”和“知情”的定義也較為模糊，究竟怎樣的交易才算是公平，究竟哪些信息才是消費者應該知道的，目前尚無統一標準。因此，在經營活動中，若僅因為經營者選擇性地向消費者展示了其想要展示的信息(即使這些信息具有一定的導向性)就將其認定為侵權行為，這在法律上并不可行。由此可見，現行法律在實際使用時面臨諸多問題，難以對“大數據殺熟”其進行有效規制。

(3)缺少對算法權力的制約

互聯網平臺基于大數據技術所進行的“用戶畫像”是其進行“大數據殺熟”的關鍵，然而其算法的不透明性和隱蔽性使得監管機構和社會公眾很難進行有效監督。

(4)舉證難度大，維權成本高

根據我國《民事訴訟法》規定，在提起訴訟時所采用的舉證原則為：“誰主張，誰舉證”。因此，若消費者要對其遭受“大數據殺熟”的不公平經歷提起訴訟，其必須要提供大量有力證據。然而由于信息的不對稱，消費者僅持有自己的消費記錄等，而“大數據殺熟”算法則為平臺經營者所持有，故消費者很難提供充足證據。

另外，在實際生活中，即使消費者遭受“大數據殺熟”，若其為了維護自身合法權益而向法院提起訴訟，往往需為此付出比自己損失高得多的時間和精力，得不償失。

3 “大數據殺熟”的法律規制建議

近日，國家網信辦等四部門聯合發布《互聯網信息服務算法推薦管理規定》，于3月1日起正式施行。在該規定中明確指出，為逐步規范算法推薦服務，有關部門應開展三方面工作：(1)加強監管工作，建立健全算法機制機理審核；(2)推動實現算法公開化、透明化；(3)加大用戶權益保護力度等。

值得注意的是，該規定中只對算法權力進行了定性約束，在實際應用中仍存在一定的模糊性，有待進一步細化。

從我國現階段來看，較為可行的解決方法有：進一步完善對算法權力的約束、加強社會監督與行政監管、提高消費者自身維權意識、細化現有法律法規等。

3.1 完善對算法權力的約束

(1)加強對算法權力的監管

對于算法權力的監管，域外模式已經取得了較大成效，具有代表性的有：美國模式和歐盟模式。前者核心為“算法問責”，后者核心為“數據保護”，兩者均具有啟示意義。在今后的法律規制過程中，我國可以充分借鑒這些成功經驗，進一步明確算法和數據使用的權力，定期對算法中相關部分的參數等進行檢查，以規范算法的使用。

(2)促進新興技術的發展

隨著科技不斷發展，“數據可用不可見”的概念也受到了廣泛關注。近年來，安全多方計算、隱私計算等技術對于實現數字資產化具有重要意義，這些技術在有效保護用戶隱私信息等的同時也使得大數據能得到充分利用，這有助于在互聯網平臺利益與消費者合法權益保護之間找到平衡點。

3.2 加強社會監督與行政監管

朱喆峰[23]指出，在對“大數據殺熟”行為進行規制時，既需要完善現有的法律體系，還需要加強監督與監管。可對互聯網平臺實施自律與監督相結合的方式，推動行業自身形成良好的競爭氛圍，必要時可通過監督手段督促其進行整改，以使個人信息保護與互聯網平臺發展形成雙贏。

3.3 提高消費者自身維權意識

胥雅楠[15]指出，在“大數據殺熟”現象頻出的現狀下，消費者應提高自身維權意識，同時應注重貨比三家，提升對價格變化的敏感度，降低對單一平臺的依賴。另外還要注重保護個人隱私信息。在自身權益收到侵害時，要堅定維權，否則只會讓“殺熟”現象更加嚴重。

3.4 細化現有法律法規

現有法律法規的模糊性使得其在實際應用中存在困難，立法機關應當及時完善現行法律法規。閻文聰[24]對不同法律法規提出了不同的完善方式：(1)對于《反壟斷法》，應完善構成要件認定標準，降低認證難度；(2)對于《消費者權益保護法》，應拓寬消費者知情權的外延，降低信息的不對稱程度；(3)對于《價格法》，應完善不正當價格行為的構成要件，規范對商品的定價；(4)對于《電子商務法》，應詳細解釋相關規定，以避免“大數據殺熟”所帶來的不可預知的風險。

4 結論

“大數據殺熟現象”的愈演愈烈嚴重惡化了消費者與互聯網平臺之間的關系，影響互聯網經濟發展，當務之急是采用有效法律規制手段以遏制該現象的進一步發展。《互聯網信息服務算法推薦管理規定》[27]已從監管層面和算法推薦服務提供者層面提出了規范建議，除了進一步細化相關法律法規外，促進新興技術發展、提高消費者自身維權意識等也具有重要意義。相信在全社會的共同努力之下，大數據一定能更好地發揮其應有的價值。