“杀熟”一词对于消费者而言并不陌生，对其进行文义解释可以知其含义为就同一商品而言，商家对老客户的报价高于新客户，简而言之就是常说的“宰客”。只是一般来说“宰客”大多对象是生客或是发生在一次性买卖中，而在“杀熟”中被“宰”的对象是熟客。

日常生活中人们总是习惯性地认为找熟人办事更方便，但选择电商平台进行交易时，这一“熟人规律”似乎并不适用。“大数据杀熟”与日常生活中“杀熟”行为本质相同，即利用消费者对同一商品的不同需求弹性，对同一商品进行差别定价，以实现利益最大化。“大数据杀熟”是电商平台经营者利用大数据对消费者的行为偏好、消费习惯及对价格的敏感度等进行精准分析，并在此基础上对消费者进行差别定价的行为 [1] 。对于该行为的性质，学界存在四种观点，第一种认为属于价格歧视，第二种认为属于价格欺诈，第三种认为属于算法歧视，第四种观点则是从部分消费者获得优惠出发肯定了该行为的合理性。由于《价格法》规定价格歧视存在于经营者之间，且价格欺诈没有对“大数据杀熟”行为进行整体评价，因而无法“大数据杀熟”行为认定为价格歧视与价格欺诈。“大数据杀熟”涉及定价算法，但并非只依靠定价算法，同时“大数据杀熟”也仅为算法歧视的表现形式之一，因此不认为其属于算法歧视。至于最后一种观点，则具有片面性，只考虑了受益的消费者群体，未考虑权益受损的部分群体。根据国务院发布的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》¹及市场监督管理总局发布的《价格违法行为行政处罚规定(修正征求意见稿)》²中的规定，本文认为对“大数据杀熟”行为的法律性质不应局限于前述四种学说，应将其认定为差别待遇和价格违法行为。

“大数据杀熟”中，消费者的多种合法权益受到损害，具体表现为对消费者知情权、隐私权、公平交易权、自主选择权与后悔权的侵犯 [2] 。

交易双方信息不对称以及消费者之间的隔离使得《消费者权益保护法》所规定的知情权³流于形式。经营者在经营过程中大量收集、利用消费者的个人信息，这一收集过程具有强制性，并且伴随着收集超过必要限度的消费者个人信息的行为，在消费者不自知的情况下对其隐私权和个人信息权造成侵犯。经营者在对收集到的个人信息进行数据分析时依靠算法技术，而算法具有隐蔽性，这会对消费者公平交易权造成侵害。同时，经营者通过算法技术划分消费者的消费水平，通过消费水平的差别进行个性化推荐，对搜索结果进行筛选和限制，看似是更好的提供了服务，实则是对消费者自主选择权⁴的侵犯。在“大数据杀熟”中，消费者往往对于被“杀”不自知，或是知晓后服务已经结束或退货期已过，难以保障消费者的后悔权⁵。

经营者尝到了“大数据杀熟”的甜头后，会加速市场转为利益靶向，过度逐利。经营者关注的重点从提升产品或服务质量转为如何更好地利用大数据技术以获得最大利益。而不同规模的企业获取和分析数据能力不同，这无疑会对市场公平竞争秩序造成破坏，甚至造成垄断局面。同时，在对消费者的数据进行分析从而定价的过程中，不同竞争主体之间相互独立，直接依据所获取的数据进行价格优化，通过所设置的算法得出最优策略，这使得经营者在无形中达成隐蔽的价格共谋甚至形成垄断。

自2018年网友在微博指出网购平台存在“杀熟”现象引起热烈讨论后，目前绝大部分消费者都已经突破了“信息茧房”，在进行网上消费时会货比三家，从而寻找出最优惠的平台进行消费。这是消费者对电商平台不再信任的表现，久而久之会导致消费者不再选择从某一平台进行交易或是放弃线上购物这一方式。而信用危机一旦形成，该行业需要花费大量的时间和精力来重塑形象获取消费者的信任，这会给电子商务市场和大数据的长远发展造成负面影响，不利于电子商务市场和大数据产业的可持续健康发展。

想要通过《反垄断法》对“大数据杀熟”进行规制，首选是将其认定为价格歧视从而进行法律适用。但这存在构成要件认定困难的问题，困难主要体现为两方面，一是对经营者支配地位的认定难以实现，二是《反垄断法》虽然将消费者的权益也作为保护对象加以考量，但是价格歧视的实施对象为经营者，而“大数据杀熟”的对象为消费者，难以将“大数据杀熟”认定为价格歧视予以规制 [3] 。因此难以直接通过《反垄断法》对“大数据杀熟”行为进行规制。

《消法》与《价格法》对消费者权益的保护主要体现为原则性的规定，缺少针对经营者责任的具体规定，在实践中消费者想要适用该两部法律直接为自己维权存在困难。例如，《消法》中虽然规定了消费者享有公平交易权，但是对于公平交易权中的“价格是否合理”该法并未做出具体解释，而价格是否合理的认定本身具有主观性，在没有认定标准的情况下难以以此作为经消费者公平交易权被损害的认定依据。同样，《消法》对消费者的知情权规定亦较为笼统，不利于该法在“大数据杀熟”面前发挥其对消费者权益保护的作用。

《电子商务法》是为互联网经济量身定制的法律，但缺乏对“大数据杀熟”的针对性规定。比如该法第十八条规定了不得在对消费者进行个性化推送时提供针对个人特征的选项，但是“大数据杀熟”的关键一环不在于商品和服务的个性化推送，而在于同一商品差别定价，两者的含义并不相同，虽然可以通过该条规定对经营者的个性化推送服务进行规制，但是亦难以据此对“大数据杀熟”行为本身进行有效规制。

“知情同意”原则指经营者在对消费者的个人信息进行收集时，应当将信息的收集、处理目的、方式及规则明确地告知消费者。只有消费者明示或默示同意后，经营者才能合法收集其个人信息并进行处理。但在“大数据杀熟”中这一原则流于形式。消费者首次在平台注册、软件使用前，经营者会向其提供用户协议或者隐私声明，但这些声明往往繁多而复杂，大部分消费者大多为了快速使用软件而直接勾选同意，实际上并未仔细阅读条款，该条款并未发挥实质的告知作用。同样，经营者亦不会将每一项数据的使用目的、使用情况都充分告知消费者并征得同意，在对其数据的使用过程中存在超出必要限度的收集、分析情况，因而使得消费者的同意也仅存在于表面。

交易双方地位不对等主要表现为消费者对于经营者实际上对自己信息和数据的收集、利用情况并不知晓。即便是充分阅读了经营者所提供的用户协议或隐私声明，由于经营者在信息收集、处理过程中的超限度行为，仍然导致消费者无法完全控制经营者对其个人信息及相关数据的使用，这使得消费者处于弱势地位而经营者属于强势地位，消费者个人信息的保护难以展开。

对算法技术监管的不足体现在两方面。一是基于算法的不透明性、复杂性和专业性而形成的“算法黑箱”使得监管人员难以对其进行监管；二是算法监管的对象范围较窄，算法作为技术和工具，体现的是人的意志，仅对算法进行规制是不够的，还需要对设计和使用该工具的人进行规制。

算法作为“大数据杀熟”的工具之一，本身具有中立性，但是由于设计者价值选择和主观偏向的影响(具体表现为设计者的自身偏见、目的性、数据集偏差等)，算法技术会在运行过程中发生异化从而丧失其中立性，造成消费者合法权益被侵害的后果。

事后救济不足亦是对消费者维权困难的反映，主要体现为消费者举证难度大与消费者损失难以认定两方面。在“大数据杀熟”模式下，消费者难以发现自身权益是否受损，即便发现权益受损，消费者也难以凭借所掌握的证据(自己与他人的消费记录及搜索结果等)与经营者的抗辩理由进行抗衡(抗辩理由包括算法属于商业秘密不与对外公布，优惠不同是由于活动不同等)。同时，就同一商品或服务而言，其标准价格难以确定，因此消费者很难证明自己所遭受的损失大小。除此之外，消费者在维权过程中可能会陷入“单打独斗”中，需要付出大量时间和金钱，使得许多消费者对维权一事望而却步。

监督管理缺位主要体现为监督主体缺失与监督手段落后两个方面。“大数据杀熟”的监管工作涉及众多部门，如文旅部、工信部、网信办以及市场监督管理部门等。而监管主体众多容易出现职责不明、监管不力等情况，因此需要设置一个具有针对性的监管主体。算法技术在不断发展，而监管手段却没有跟上其脚步，出现监管技术设备相对落后，相关技术人才不足等问题，使得“大数据杀熟”的规制难度越来越大。

经营者需要具有市场支配地位才符合价格歧视的要求，从而适用《反垄断法》对相关行为进行规制。但“大数据杀熟”并不要求经营者具有市场支配地位，不具有垄断地位的经营者亦能利用算法等技术对消费者个人信息进行分析从而实现个性化推送与差别定价 [4] 。因此，有必要放宽《反垄断法》关于限定价格歧视实施主体的有关规定。

虽然《消法》规定消费者享有知情权，但在信息化时代由于交易双方信息不对等及经营者滥用数据，消费者难以获得商品和服务的真实情况。大数据、算法、计算机动态决策等都对法律提出了更高的要求，因此有必要拓宽消费者知情权外延 [5] 。《电子商务法》进一步扩大了消费者知情权外延，要求经营者真实准确、全面及时地公布信息。除此之外，可采取将商品或服务差异化定价的标准和相关的因素的说明增加到经营者的告知义务中等办法。

经营者与消费者之间的信息不对称是“大数据杀熟”得以实施的重要原因，因此有关部门应基于线上消费模式的特殊性、线上消费价格信息的封闭性及诚实信用原则的要求，进一步完善电子商务信息披露制度，要求经营者对其差别定价行为予以必要告知，使消费者了解相同商品平均交易价格，从而有效保护线上消费者的合法利益 [6] 。

我国可借鉴域外数据使用透明原则用以保障消费者的个人信息实际控制权。美国《加州隐私权利法案》赋予消费者有知悉经营者收集、售卖其个人信息情况的权利，以及消费者更正、删除等控制个人信息的权利。保障了消费者对个人信息的实际控制权和同时不限制相关数据的流通。同样，欧盟也在《通用数据保护条例》中规定用户享有删除权和“被遗忘权”。

“大数据杀熟”中个人信息的收集、使用情况复杂，存在多个间接的数据处理者，使得传统个人信息保护僵化，难以为用户提供实质保护，也难以保证数据信息的合理流通。场景风险理论以具体场景中数据处理的个案分析为基础，以隐私风险程度作为判断个人信息处理行为是否合理的标准，引入其作为“知情同意”原则的补充能够实现对具体场景中数据处理行为的动态风险控制，可以对个人信息进行实质、及时的保护，亦能推动个人信息数据商业价值的实现。

该制度的完善主要分为两个部分，一是明确监管对象，二是强化事前监管。为使算法在运行过程中能够保持中立，不产生异化，应当将算法本身及其设计者、使用者都纳入监管对象的范畴。对算法进行事前审查和设置算法影响评估制度以强化事前监管。为达到事前预防的目的，审查算法时须考虑其设计是否符合伦理准则。算法影响评估能有效降低算法决策可能引发的风险，符合国际立法趋势，欧盟和美国都做出了相关规定。

建立经营者责任与算法技术责任并行的双轨责任制既能制约算法设计者，也能避免相对人遭受反复损害。双轨责任制解决了算法技术责任分配片面问题，有助于重新建立消费者对算法技术的信任，推动互联网经济的可持续健康发展。

在“大数据杀熟”案件中存在消费者维权成本高、举证难等问题，迫使部分消费者放弃维权，平台更加肆无忌惮 [7] 。为了能更有效地对消费者提供救济，需要重新对消费者与经营者举证责任进行分配。

作为关键证据的定价算法与数据信息控制在经营者手中，经营者处于明显的优势地位，因此应根据倾斜保护原则⁶，加重经营者的举证义务，平衡双方力量，实现实质公平。具体来说，涉及平台独占的数据资料部分要求平台承担举证责任，亦可增加专家意见为算法数据是否中立的判断依据。

俗话说“众人拾柴气焰高”，在“大数据杀熟”的维权中应充分利用公益诉讼。被“杀熟”的受害者不是个人而是群体，这为此类案件提起公益诉讼提供了基础。同时，公益诉讼主体在举证质证过程中更具优势。但目前消费公益诉讼主体仅限于国家级及省级的消费者协会，应当适当扩大该主体的范围，将设区市(及以上)消费者协会、各级人民检察院、行政职能部门及利益相关个人列为消费公益诉讼的适格主体，为消费者维权提供支持和帮助。

“大数据杀熟”涉及多部门监管范围，监管主体不明确不利于监管的有效实施。“大数据杀熟”监管任务繁重，难以指定某一部门作为监管主体，因此可以指定某一部门主要负责，其他部门配合该部门开展监管工作 [8] 。

在监管模式上，事前、事后监管都要予以重视。同时，要加大监督主体对平台的监管力度，对平台数据使用情况进行监测和预警，必要时采取大数据技术对平台所实施的“大数据杀熟”行为进行反制。通过大数据技术对可疑交易进行筛查，提高执法效率和力度，建立健康良好的交易环境。

我国可以借鉴欧盟的数据保护官制度，在大规模处理个人信息的企业中设立数据保护官。这能够对企业处理个人信息、数据等的行为进行实时的评估，从而及时调整管理和技术措施以及数据保护策略来规避风险 [9] 。当平台对用户的个人信息收集、使用不当时，数据保护官能够及时采取有效措施，将危害降到最低。