大数据杀熟如何用法律有效规制？

摘要： “大数据杀熟”是一个在数字经济时代备受关注的现象，它指的是企业利用其掌握的用户数据，对不同用户实行差异化的价格或其他交易条件，从而向老用户、高消费能力用户或对价格不敏感的用户收取更...

“大数据杀熟”是一个在数字经济时代备受关注的现象，它指的是企业利用其掌握的用户数据，对不同用户实行差异化的价格或其他交易条件，从而向老用户、高消费能力用户或对价格不敏感的用户收取更高的价格，以实现利润最大化，这种行为不仅损害了消费者的合法权益，也破坏了公平竞争的市场秩序，因此对其进行法律规制势在必行。

下面我将从法律性质、现有法律框架、规制挑战、完善建议四个方面进行详细阐述。

“大数据杀熟”的法律性质分析

在探讨规制之前,首先要明确其法律性质，这决定了适用哪些法律条文和承担何种责任。

1. 对消费者的侵权责任：

   • 侵犯公平交易权：根据《中华人民共和国消费者权益保护法》（以下简称《消法》），消费者享有公平交易的权利，企业利用信息不对称和技术优势，对消费者进行差别定价，构成了对公平交易权的侵害。
   • 侵犯知情权：消费者有权知悉购买商品或接受服务的真实价格，企业通过算法隐藏定价逻辑，使得消费者无法理解价格差异的原因，侵犯了其知情权和选择权。
   • 侵犯个人信息权益：企业进行“杀熟”的基础是收集和分析用户的个人信息，如消费记录、浏览习惯、设备型号、地理位置等，如果数据处理过程不符合《个人信息保护法》的要求（如缺乏合法基础、未获得单独同意、过度收集等），则构成对个人信息权益的侵犯。

2. 对市场竞争的扰乱行为：

   
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   • 构成不正当竞争：根据《中华人民共和国反不正当竞争法》（以下简称《反不正当竞争法》），经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择或者其他方式，实施妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为。“大数据杀熟”可能被视为一种滥用数据优势和市场支配地位的行为，破坏了公平竞争的市场环境。
   • 可能构成滥用市场支配地位：如果拥有“大数据杀熟”能力的企业在相关市场具有支配地位，这种行为可能被认定为滥用市场支配地位中的“差别待遇”，违反《中华人民共和国反垄断法》。

现有法律框架的规制

中国已经构建了一个以《消法》、《反不正当竞争法》、《反垄断法》和《个人信息保护法》为核心的“四法协同”规制体系。

《消费者权益保护法》

• 核心条款：
  • 第十条（公平交易权）：“消费者享有公平交易的权利，消费者在购买商品或者接受服务时，有权获得质量保障、价格合理、计量正确等公平交易条件，有权拒绝经营者的强制交易行为。” “大数据杀熟”直接违反了“价格合理”的公平交易条件。
  • 第二十条（信息披露义务）：“经营者向消费者提供有关商品或者服务的质量、性能、用途、有效期限等信息，应当真实、全面，不得作虚假或者引人误解的宣传。” 算法驱动的差别定价如果缺乏透明度，就构成虚假或引人误解的信息。
• 法律责任：经营者提供商品或者服务有欺诈行为的，应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失，增加赔偿的金额为消费者购买商品的价款或者接受服务的费用的三倍；增加赔偿的金额不足五百元的，为五百元。

《反不正当竞争法》

• 核心条款：
  • 第十二条（互联网条款）：禁止经营者利用技术手段，通过影响用户选择或者其他方式，实施下列妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为：
    • （一）未经其他经营者同意，在其合法提供的网络产品或者服务中，插入链接、强制进行目标跳转；
    • （二）误导、欺骗、强迫用户修改、关闭、卸载其他经营者合法提供的网络产品或者服务；
    • （三）恶意对其他经营者合法提供的网络产品或者服务的流量、交易、排名进行干扰；
    • （四）其他妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务正常运行的行为。
• 适用分析：“大数据杀熟”可以被解释为第（四）项中的“其他妨碍、破坏……正常运行的行为”，它通过算法干预，扭曲了正常的竞争生态，损害了其他经营者和消费者的利益。

《反垄断法》

• 适用条件：规制“大数据杀熟”需要满足两个前提：
  1. 相关市场界定：明确企业所处的市场范围（如在线旅游市场、网约车市场）。
  2. 具有市场支配地位：企业在该市场内具有能够控制商品价格、数量或者其他交易条件，或者能够阻碍、影响其他经营者进入相关市场的能力。
• 核心条款：
  • 第二十二条（禁止滥用市场支配地位）：具有市场支配地位的经营者，不得在没有正当理由的情况下，对条件相同的交易相对人在交易价格等交易条件上实行差别待遇。
• 挑战：对于平台经济而言，相关市场的界定非常复杂（如“双边市场”理论），且平台是否具有“市场支配地位”的认定难度大，反法规制通常针对的是头部平台，而非所有实施“杀熟”行为的企业。

《个人信息保护法》

• 核心条款：
  • 第十四条（知情同意原则）：处理个人信息应当取得个人的同意，处理敏感个人信息、向第三方提供、跨境传输等行为需要取得个人单独同意。
  • 第十六条（禁止过度收集）：不得过度收集个人信息，限于实现处理目的的最小范围。
  • 第二十四条（自动化决策的规制）：这是规制“大数据杀熟”的最直接、最核心的条款。
    • 要求保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。
    • 通过自动化决策方式向个人进行信息推送、商业营销，应当同时提供不针对其个人特征的选项，向该用户提供拒绝的方式。
    • 通过自动化决策作出对个人权益有重大影响的决定,个人有权要求予以说明，并有权拒绝仅通过自动化决策的方式作出决定。
• 法律责任：违反本法规定，处理个人信息，侵害他人合法权益，造成他人损害的，应当依法承担民事责任、行政责任和刑事责任。

当前规制面临的挑战

尽管法律框架已基本建立,但在实践中仍面临诸多挑战：

1. 举证难：消费者处于信息严重不对称的弱势地位，很难证明企业实施了“杀熟”行为，以及自己因此遭受了损失，算法是“黑箱”，消费者无法获取和解释后台数据。
2. 认定难：
   • “价格差异”是否等于“杀熟”：合理的动态定价（如根据供需关系、时间、库存调整价格）与恶意的“杀熟”难以区分，企业可以辩称价格差异是基于市场因素，而非用户画像。
   • “条件相同”的界定：在反垄断法下，如何界定“条件相同的交易相对人”是一个难题，用户的消费习惯、会员等级、设备型号等差异，是否构成“条件不同”？
3. 算法黑箱与透明度缺失：算法的复杂性使得其决策过程不透明，监管部门和消费者都难以进行有效监督和审查。
4. 法律责任与赔偿机制不健全：即使认定违法，对于大规模、小额的损害，单个消费者维权成本高、收益低，集体诉讼制度尚不完善，难以形成有效震慑。

完善法律规制的建议

为了更有效地规制“大数据杀熟”，需要从立法、执法、司法和社会共治等多个层面协同发力。

1. 立法层面：细化规则，填补空白

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 明确“大数据杀熟”的法律定义：在法律中给出清晰、可操作的定义，将其与正常的动态定价、个性化推荐等行为区分开来。
   • 确立“算法透明度”原则：要求企业在涉及价格歧视等重大决策时，以通俗易懂的方式向用户解释算法的基本逻辑和影响因素，保障用户的知情权和选择权。
   • 引入“算法影响评估”制度：要求企业在开发和部署可能影响消费者重大权益的算法前，进行事前风险评估，并主动向监管部门备案。
   • 完善集体诉讼制度：降低消费者集体诉讼的门槛，建立小额纠纷的快速解决机制，鼓励消费者通过集体诉讼维权，提高违法成本。

2. 执法层面：强化监管，提升能力

   • 成立专门的数字监管机构：培养既懂法律又懂技术的复合型监管人才，提升对算法的审查和监管能力。
   • 开展“穿透式”监管：利用技术手段对平台算法进行逆向工程和测试，主动发现“杀熟”行为，变被动投诉为主动监管。
   • 发布典型案例和执法指南：通过公布典型案例和执法指南，明确法律适用标准，为企业和消费者提供清晰的指引，形成示范效应。

3. 司法层面：统一标准，降低门槛

   • 降低举证责任：在消费者能够提供初步证据（如同一商品/服务在不同账号或设备上显示不同价格）的情况下，可以适当将举证责任转移给企业，由企业证明其定价的合理性和合法性。
   • 统一裁判尺度：通过发布指导性案例或司法解释，统一各级法院对“大数据杀熟”案件的裁判标准，避免同案不同判。

4. 社会共治：多方参与，形成合力

   • 加强行业自律：鼓励行业协会制定行业标准和伦理准则，引导企业合法合规经营。
   • 发挥媒体和公众监督作用：支持媒体进行舆论监督，鼓励用户积极举报“杀熟”行为，形成全社会共同抵制不良商业行为的氛围。
   • 提升消费者数字素养：教育消费者如何保护个人信息，如何识别和应对“大数据杀熟”，增强其自我保护能力。

“大数据杀熟”是技术发展带来的新型法律问题，其法律规制是一个系统工程，当前，中国已初步构建了多法并行的规制体系，但面对复杂的技术手段和商业模式，仍需在立法精细化、执法专业化、司法高效化和社会协同化方面持续努力，最终目标是，在鼓励技术创新与保护消费者权益、维护市场公平之间找到一个平衡点，推动数字经济健康、可持续发展。