“大數據殺熟”現象法律規制困境及對策研究

摘 要：“大數據殺熟”行為究其根本是平臺經營者通過算法濫用行為，違法地收集消費者在交易活動中留下的個人信息，并通過對海量數據的分析，達到對消費者將來發生的消費行為進行預測并對其進行差別定價，或對消費者存在潛在興趣的產品進行有針對性的推送。為此，對“大數據殺熟”現象進行規制顯得十分迫切。在法律層面，設立有效的法律監管體制、高效的執法機構、明確相應監管主體。在科技層面，運用“高科技”制裁“大數據殺熟”，加快反算法平臺的開發與運用，以保證互聯網經濟秩序的順利運行，塑造更加良好的互聯網經濟秩序。

關鍵詞：大數據 “大數據殺熟” 消費者權益保護 價格歧視

中圖分類號：F062.5;D923.8 ?文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2022）01-076-02

一、“大數據殺熟”基本理論分析

1.“大數據殺熟”的含義。“大數據殺熟”是指互聯網平臺運營者根據大數據平臺所收集的對消費者在使用平臺時留下的身份信息、位置信息、曾購入的商品特征以及頻繁瀏覽的商品特征等隱私信息，通過運用平臺數據算法，進行對消費者特征的精準描寫而形成消費者的模擬“用戶畫像”，以此精準地判斷消費者個人喜好與購買傾向，從而對其進行有目的的商品推送與差別化定價。

此種利用老顧客對平臺的信任差別定價賺取利潤用來補貼新客戶，以達到引流顧客源，以實現平臺經營者利益最大化，即為大數據殺熟現象的核心追求。要達到殺熟僅需兩步[1]：第一步，平臺經營者以紅包發放等方式擴大自己的消費者群體，利用算法分析消費者的消費特征，判斷出該用戶身份、購買力和能力。第二步平臺憑借算法模擬出的用戶畫像，針對性地對新老消費者顯示不同的標價。新客往往因獲大量補貼進而發展為老客，老客則因客戶粘性強，對平臺信任度較高，對價格敏感度較低，且消費者之間很難存在交流和溝通，使得平臺隱蔽地使其獲利達到最大化。

2.“大數據殺熟”法律性質分析。（1）價格歧視理論。在網絡經濟逐漸發展成熟的現代社會，價格歧視已在電子商務領域逐漸實現，而其實現的方式即為大數據殺熟現象。隨著生活中經營者不斷收集消費者信息與數據，通過對海量信息的收集與分析描畫出消費者畫像，利用算法對消費者的需求了如指掌，從而實現價格歧視的真正目的。（2）價格欺詐理論。價格欺詐是懷有詐騙故意的經營者開出的虛假價格在消費者不知情的情況下，違背其真實意愿所達成的損害消費者利益的交易行為。價格欺詐行為的構成要素即為需要經營者主觀上存在欺詐故意。通過算法技術，對不同購買意愿的消費者實行差別定價，并非經營者主觀追求消費者遭受損失的損害結果發生。因此，“大數據殺熟”不構成法律意義上的價格欺詐。

3.“大數據殺熟”帶來的危害與影響。第一，侵害消費者個人信息權。“大數據殺熟”通過隱蔽地收集消費者信息進行算法分析，是為得到精準的消費者畫像。很多用戶在注冊新賬戶或下載新應用時并不會閱讀冗長的法律條款，直接選擇允許經營者收集個人信息，導致個人信息被經營者不正當利用。此外，經營者所收集的消費者隱私信息也極可能被經營者販賣給對消費者個人信息有需求的第三方，從而獲取利潤，使消費者個人信息極可能被不法分子而遭受財產損失。第二，侵害消費者知悉真情權。消費者有權要求經營者提供相關產品的性能、產地等信息。然而，在電子商務平臺中，經營者提供給消費者的信息有限，依據經營者本身想展示給消費者知曉的信息為主，其余不利于經營者經營或對產品銷售產生負面影響的相關信息則隱瞞不報。消費者對想要購買產品的相關信息掌握有限，雙方對產品的基本信息掌握極不對稱，這導致消費者不能如線下購物時對相關產品的品質進行仔細甄別。第三，侵害消費者自主選擇權。對“大數據殺熟”中經營者根據消費者個人“精準畫像”有針對性地對消費者推送其最可能購買的商品及經營者可獲利最大的商品。擾亂消費者對產品挑選的自由，侵害了消費者的自主選擇權利。第四，侵害消費者公平交易權。消費者的公平交易是在進行交易中經營者保證消費者在交易過程中進行公正、合理的市場交換。然而在“大數據殺熟”現象中消費者基于對交易平臺的信任，認為本身看到的交易價格已為最優價格，很難發現自己與他人價格不同。消費者難以察覺此中隱蔽的“殺熟”行為，這顯然侵犯了消費者的公平交易權。

二、“大數據殺熟”現象法律規制的困境

1.相關立法缺乏針對性且規制力度不足。若將“大數據殺熟”以價格欺詐論，作為《消法》第五十五條規定的構成要件，經營者實施的欺詐行為是故意隱瞞真實情況或者故意告知虛假情況，誘使消費者在錯誤的認識之下與其締結合同。經營者存在將真實信息告知消費者的義務，如經營者未告知則構成對消費者的消極欺詐[2]。消費者可依據《消法》第五十五條向經營者主張懲罰性賠償，在消費者原有損失金額的基礎之上增加懲罰性賠償，增加的金額為消費者購買產品或接受服務金額數的三倍;增加金額不足500元的，為500元。但經營者的“殺熟”行為往往十分隱蔽，消費數據以電子形式儲存于經營者方數據平臺內，往往非常容易篡改或銷毀，使得消費者維權變得十分艱難。

知情權是消費者的基礎權利，對知情權的保護應列在首要位置。然而，經營者對于商品及服務的信息披露力度過小，相關監管執法部門對經營者的監督力度不足以讓經營者公開相關信息。《電子商務法》第十八條明確規定不得根據消費者的“消費畫像”向其精準推薦產品，以此侵害消費者的選擇權，但其僅規制差別推送。“大數據殺熟”中最普遍的差別定價卻無明確禁止。且《電子商務法》第三十一條規定的，僅處限期改正或最高僅至十萬元至五十萬元罰款，處罰力度過小。

2.監管主體不明確且監管力度不足。（1）“大數據殺熟”現象監管主體不明確。“大數據殺熟現象”侵害法益種類較多，如：消費者權益、電子商務運營秩序等。對其進行規制需要多部門聯合進行，但相關法律未明確哪一部門負責執法。這導致在實際監管中會發生多部門分工不明確、缺少協調組織、職權劃分不清等現象。使“大數據殺熟”現象監管缺乏實際可操作性。（2）傳統的市場監管模式并不完全可適用于“大數據殺熟”現象。針對不同的消費者所顯示的價格差異較大。此種面對不同條件的消費者進行差別定價的行為往往市場監督管理部門很難捕捉。傳統的市場監管的主要方式為：對管轄區域內的私營經濟商戶進行走訪調查、日常監督管理及年檢驗照等。對于以算法濫用為運行基礎的殺熟現象，其價格更新快、千人千價的特點導致市場監督部門難以追蹤。（3）對“大數據殺熟”現象的監管存在一定的滯后性。至今未有企業因“大數據殺熟”被處以高額罰款，企業不畏罰款，紛紛將大數據殺熟技術運用于消費者。對于消費者損失可能是較小的，但對于擁有目標人群極大的經營者則是一筆極大利潤。面對高額的維權成本，消費者往往怠于維權，這助長了經營者濫用算法行為。對于“大數據殺熟”現象往往采用被動監管，《電子商務法》第七十七條條中規定的處罰方式屬于事后處罰，從消費者發現自身被“大數據殺熟”到維權時間較長，不利于消費者維權，缺少對消費者權益的主動保護與對商家行為的實時監控。

3.執法缺少相關規制依據且懲罰力度不足。傳統的市場監管機制已經無法監管算法平臺時，相關法律規定也并不完善。如：《電子商務法》中規定執法主體為市場監督管理部門，《消費者權益保護法》中規定執法主體為工商行政部門及其他有關行政部門，《反壟斷法》規定的執法主體為國務院反壟斷機構等，《價格法》規定的執法主體為國務院價格主管部門及省級政府價格主管部門。各機構均有權力行使對“大數據殺熟”現象的整治，但未明確各部門具體職責及執法流程，這導致對“大數據殺熟”現象監管混亂。

對此執法職能不明確的情況，可采用明確某一執法部門負責本領域內“大數據殺熟”現象的規制。如文化與旅游部頒布的《在線旅游經營服務管理暫行規定》明確規定在線旅游經營者不得根據旅游者消費紀錄、旅游偏好等，運用大數據技術對其進行分析并向其進行有針對性的推送。

三、“大數據殺熟”現象法律規制的完善

1.健全相關法律體系。（1）拓寬《反壟斷法》對于價格歧視的認定范圍。不單以具有市場支配地位來限定“大數據殺熟”主體的資格。在大數據時代，不具有市場支配地位的主體只要擁有大數據算法運行技術即可能進行“大數據殺熟”，這對市場競爭的影響遠遠超出了大數據技術帶來的便利，為此應當將價格歧視認定中關于主體限定為“具有市場支配地位”這一條件放寬。（2）明確電子商務領域中價格歧視的規制。《電子商務法》第18條規定了經營者如對消費者提供依據其個人偏好的商品推送時，也應同時像消費者提供不針對其個人特征的選項。“大數據殺熟”現象利用算法進行價格歧視，針對不同條件的用戶開出不同價格，是典型的差別歧視。因其發生的領域為電子商務領域，可將此類侵害消費者利益的行為列入《電子商務法》進行規制。（3）完善相關立法中對價格欺詐的規制條款。可以《消法》第五十五條規制“大數據殺熟”行為。經營者未履行將真實價格告知的義務，可將其認定為默示欺詐并適用懲罰性賠償。或以《價格法》中關于價格欺詐制度規范為依據，同時參考《關于商品和服務實行明碼標價的規定》。在法律責任上，依照《價格法》第四十條、《價格違法行為行政處罰規定》第七條予以追究。

2.改進大數據監管機制。（1）構建多元化大數據監管主體。大數據技術的監管目前主要依據行業內監督。引入第三方進行監管，對監管主體進行多元化設置。加強各地電子商務協會的監督作用。行業協會進行監管，提供可以忍受的價格浮動區間，對區間外非正常價格浮動進行及時警告與處罰，并且建立消費者反饋渠道。設立企業互相監督的機制，使各企業之間互相監督，促使經營者誠信經營。（2）加大監管執法力度。監管部門應加強對電子商務領域內交易行為的監管。通過培養算法專業人才，建立有效的電子商務算法監管平臺，對經營者通過交易行為獲取消費者個人信息進行控制與約束。同時加大處罰力度，除傳統的罰款等處罰方式外，可以建立黑名單制度。將濫用算法進行的企業列進黑名單并進行公示，以警示消費者謹慎在該平臺進行交易。

3.從消費者角度反對“大數據殺熟”的措施。（1）反算法工具的研制與應用。可以研發針對違法采集消費者信息程序進行反向保護的程序，或利用消費者端算法進行虛擬個人信息，使經營者不能完全獲取消費者所有真實信息。這種對消費者個人信息進行虛擬的算法工具通過對消費者個人信息虛擬化處理，避免經營者對消費者形成“用戶畫像”。消費者也可運用算法程序進行實時比價，使自身權益不被侵害。（2）消費者有權拒絕被經營者采集數據。在消費者進行用戶注冊時，經營者通常使用冗長且晦澀的格式條款對消費者進行誤導。“大數據殺熟”現象的產生也代表著經營平臺正在濫用算法技術對個人隱私進行侵犯。對此，我國可借鑒歐盟所頒布的《一般數據保護條例》（GDPR），讓消費者有權決定是否個人信息可以被經營者所采集。當用戶一旦發現個人信息被濫用時，有權要求經營者及時刪除，這樣可以極大地保護消費者個人信息不被濫用。

參考文獻：

[1] 曹彥君.肆虐的大數據殺熟[J].21世紀商業評論，2021（01）：50-53.

[2] 鄒開亮，彭榕杰.大數據“殺熟”的法律定性及其規制——基于“算法”規制與消費者權益保護的二維視角[J].金融經濟，2020（07）：51-57.

（作者單位：青海民族大學 青海西寧 810000）

[作者簡介：張益（1995—），女，黑龍江鶴崗人，青海民族大學在讀碩士研究生，研究方向：經濟法學。]（責編：若佳）