大数据“杀熟”类型的二元划分及其差异化规制路径

陈沁瑶

(东南大学 法学院，江苏 南京 211189)

针对社会各界反映强烈的网络平台大数据“杀熟”问题，《深圳经济特区数据条例》规定市场主体不得通过数据分析，无正当理由对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇，违反规定的将给予重罚，情节严重的，可处 5 000 万元以下或者上一年度营业额5%以下罚款，这一惩处力度还是非常之大的[1]。近年来，关于大数据“杀熟”的话题和新闻不绝于耳[2]，各类大小政策法规的出台也都没能很好地解决大数据“杀熟”问题，大数据“杀熟”仍然屡禁不止，大数据“杀熟”已对消费者的合法权益造成严重威胁。

法律上关于大数据“杀熟”的定性、何种行为应当归属于大数据“杀熟”以及大数据“杀熟”应当如何规制一直存在争议。当前，有关大数据“杀熟”的研究，一方面，就大数据“杀熟”的法律性质没有达成共识，对大数据“杀熟”的构成要件也缺乏明确界定[3]。例如，如何区分平台商家的行为究竟归属于大数据“杀熟”还是新客户让利，现有研究将差别定价、特定推送简单归结为大数据“杀熟”值得怀疑。很多时候对新客户让利以谋求市场支配地位是一种常见竞争行为，不能一概扣上大数据“杀熟”的帽子，否则将有碍经营模式的创新及数字经济的发展；另一方面，对于大数据“杀熟”的法律规制，现有研究已经在立法论层面[4-5]、算法规制层面[6-8]有了针对性研究，需要在现有基础之上回归到大数据“杀熟”构成要件本身，紧紧围绕大数据“杀熟”类型的二元划分寻找差异化的规制路径，这无疑对合法有效治理大数据“杀熟”大有裨益。

一、大数据“杀熟”的潜在风险与治理困境

大数据“杀熟”存在影响泛在性、侵害隐蔽性等潜在风险，并呈现与传统线下交易模式完全不同的特征，对互联网平台消费者以及整个互联网平台交易秩序产生威胁，需要以法律手段加以规制；同时，由于现有法律规范不够具体并且对于大数据“杀熟”界定不够明确，因此，法律对于大数据“杀熟”存在治理困境。

(一)大数据“杀熟”的潜在风险

1.影响的泛在性。大数据“杀熟”本质上是一种基于算法的自动决策，由于自动性使得影响具有泛在性，也就是使不确定数量的消费者的合法权益受损，即大数据“杀熟”对消费者权益与市场公平交易秩序的影响是潜在的、不特定的。

一方面，大数据“杀熟”的受众可能非常广泛。由于“杀熟”是依据算法的自动化决策，具有低成本、可复制等特性，在面对大量消费者时，算法可以以较低的成本运行[9]。在互联网平台上，“杀熟”依托海量数据和精准算法，利用信息不对称，可能针对到每个参与互联网平台交易的用户；另一方面，大数据“杀熟”收集到的数据非常之广泛。当前，平台商家能够广泛地收集消费者的个人数据主要是因为缺乏对平台商家收集数据的监管。平台或直接未经消费者同意即采集相关数据，或采用不予同意则限制使用软件的霸王条款逼迫消费者被动选择同意提供其个人信息。因此，平台商家极易获取消费者大量个人信息，给消费者的个人信息安全带来极大的威胁。

2.侵害的隐蔽性。大数据“杀熟”依托互联网平台进行，由于“算法黑箱”、互联网平台极大的信息不对称性以及技术手段的更新，消费者通过互联网进行交易时远不及线下交易环境中公开透明，导致“杀熟”产生的侵害具有极大的隐蔽性。

“算法黑箱”成为了掩盖算法歧视的利器。传统算法就是一系列指令，告诉计算机该做什么，将数据输入计算机，然后得出结果[10]。自动化决策的算法不公开、不接受质询，不提供解释、不进行救济[11]，算法在接收数据直至做出决策的整个过程被称作“黑箱”，因为这一过程普通消费者既无法知悉具体的操作过程又无法获得合理的解释。算法运行的过程我们无从得知，同时就意味着算法歧视的过程我们无从得知，那么，歧视意图也自然会被藏匿于晦涩艰深的代码和数据之中，造成算法歧视隐蔽性的难题[12]。大量实证研究显示，互联网平台商家不断使用新的、不为人们熟知的技术跟踪消费者行为，这些技术对于众多消费者而言都不曾听闻[13]。

大数据“杀熟”的隐蔽性还体现在互联网平台使得明码标价失效。在线下交易模式中，对于商品或服务商家具有明码标价的义务，而线上交易中商家利用互联网平台信息不对称的特点，由于注册信息的捆绑性、信息采集的模糊性等原因[14]，消费者事实上可能不知道自己被“杀熟”，一旦互联网平台商家的数据库遭到窃取或泄漏，用户的个人信息安全就会受到威胁，其权益更可能受到损害[15]。此外，随着“杀熟”在互联网市场中的运用，平台商家的违法侵害手段随着科技进步不断迭代升级。在数字化时代，互联网平台商家具有更多获取“信息优势”的能力，在长期的交易活动中，他们积累掌握了海量的数据信息，有能力对消费者的消费意愿、消费能力和行为习惯等做出精准分析判断[16]，而消费者在数据占有、信息知情等方面相较于平台商家仍然处于弱势地位。对当下的终端消费者而言，被动接受经营者对其购买能力和支付意愿的捕捉并非其实际需求[17]124。

(二)大数据“杀熟”的治理困境

对于大数据“杀熟”的治理，现有法律规定较为抽象，且存在性质定位冲突、构成要件缺失、针对性规范不足等现实困境。

1.性质定位冲突。对于大数据“杀熟”的法律性质究竟应当归属于价格歧视、价格欺诈或是滥用市场地位，学术界众说纷纭，莫衷一是，其性质定位尚待明确。

大数据“杀熟”的性质定位存在一定的冲突性和模糊性。有学者将其认定为价格歧视，即经济学领域的一级价格歧视，对不同的消费者采取不同的歧视定价策略[18]。有学者则认为经营者利用技术使“熟客”对商品价格陷入误解而作出购买选择，因而应当归属于价格欺诈[19]。另有学者将其认定为平台商家滥用市场地位以价格歧视的方式提高价格加成，巩固并强化其市场支配地位，直接增加生产者剩余，减少消费者剩余[17]125。因此，对大数据“杀熟”法律性质的界定存在冲突。

2.构成要件缺失。大数据“杀熟”的构成要件缺失，判断标准不明，由此导致对于不同的情形是否应当认定为大数据“杀熟”可能存在分歧，对于大数据“杀熟”过于宽泛的认识和理解可能会导致法律过度干预经营者的正常经营行为，难以维持法律的谦抑性以及形成良好有序的互联网经营环境[20]。例如，在高某起诉携程大数据“杀熟”侵权案件中(1)郑育高与上海携程商务有限公司其他侵权责任纠纷案，参见上海市长宁区人民法院(2020)沪0105民初9010号民事判决书。，原告高某称被告携程平台依据大数据技术根据原告的机票需求进行分析而定价，并擅自更改操纵机票价格是携程利用大数据进行的“杀熟”行为。被告上海携程商务有限公司则认为机票价格变动属于行业正常现象。

法院认为机票价格的变动幅度在合理范围内，不能因不同时间段机票价格存在波动就认定属于“大数据杀熟”行为，因此驳回了原告的诉讼请求。此案件是正常经营行为被误解为大数据“杀熟”的典型案例，由于大数据“杀熟”的构成要件缺失，社会公众对“杀熟”的认识则可能会产生偏见，事实上，法律意义上的“杀熟”与传统意义上的价格浮动有着显著差别，亟待予以明确。

3.针对性规范不足。虽然现有法律规范体系下对于大数据“杀熟”行为有一定的规制，但民商法、经济法、行政法等不同部门法之间存在“互相打架”及针对性不足的问题。

大数据“杀熟”的民商法规制(见表1)主要是通过反垄断规制的角度以及消费者权益保障的角度对“杀熟”予以规制[21]。例如，将《反垄断法》作为大数据“杀熟”的一个基本规制工具，通过改进相关市场的判定方法、综合判定市场支配地位、完善损害结果认定标准等途径，加强对大数据“杀熟”的反垄断法规制。然而存在将规制对象突破“市场支配地位”的限制不具有现实可行性，无法很好地协调规制对象的主体资格问题。再如，从消费者权益保障的角度出发，认定大数据“杀熟”侵害了消费者的合法权益。不足之处在于《消费者权益保护法》中关于消费者基本权益保障的原则性条款难以直接适用且维权事项往往需要消费者举证，但消费者很难实现自身的举证目的。

表1 民商法规制及其治理困境

大数据“杀熟”的行政法规制主要体现在市场监管方面，然而，由于行政法律规范存在信息不对称、规制人数众多、治理成本高、监管主体相互推诿等问题，导致现有的行政法律规范在适用上面临困境(见表2)。例如，《电子商务法》中明确要求平台商家不应当针对消费者的个人特征进行商品或服务的推送并给予。然而，对于主要的“差别定价”问题没有涉及，且实际上不高于五十万元的罚款数额对平台商家而言不具有很强的威慑力。

表2 行政法规制及其治理困境

二、大数据“杀熟”的构成要件与类型二元划分

大数据“杀熟”根据其表现形式的不同被划分为直接型“杀熟”和间接型“杀熟”，两者在手段要件、数据要件及算法要件方面均存在差异。直接型“杀熟”具体表现为平台商家在相同条件下对相同的商品或服务进行差异化定价。间接型“杀熟”则属于排除选择的特定推送，即消费者在平台商家上通过搜索呈现出来的内容是经过平台商家“有意筛选”过后的特定内容。

(一)手段要件：差异化定价VS排除选择的特定推送

在直接型“杀熟”中平台商家采取的是一种针对相同的产品或服务，对不同消费者设置不同消费价格的手段，以谋求更高利益。需要注意的是，直接型“杀熟”强调被“杀熟”的消费者与必须与其他消费者是在相同时间段进行消费，并且他们选择的产品或服务也必须是相同的。对于商品同等性的认定可以从商品的物理特征和交易成本两个角度进行分析，也应允许经营者针对交易内容和差异化的价格进行合理解释[17]115。

间接型“杀熟”以给消费者提供具有其特定消费偏好选项和内容的推送为手段，并且这种推送的内容排除了其他可以自由选择的空间。平台商家通过这种排除选择的特定消费推送的呈现，吸引消费者的注意和兴趣，以谋取更大的利益。此外，间接型“杀熟”特别强调这种消费推送内容是排除了其他消费者可以自主选择的空间，倘若消费者看到的搜索内容是能够囊括所有类型，只是排列顺序不同，那么，应当归属于平台商家为消费者提供的个性化服务，是不宜纳入间接型“杀熟”的范畴。主要考虑到排除选择的特定推送实质上侵害了消费者的知情权和自主选择权。

(二)数据要件：横向比较VS纵向比较

大数据认识论排除理论预设、以数据分析为前置条件，相信只要拥有足够数据，数据本身就能够说明问题[22]。平台商家利用大数据进行“杀熟”正是基于此理论预设，凭借积累的大量用户数据进行挖掘和分析，预测消费者行为，优化营销策略，实现个性化营销以充分发挥数据的潜在价值[23]，促使平台商家改变他们的商业模式以及看待和使用数据的方式[24]。大数据“杀熟”即是在收集、使用数据基础上形成的算法歧视。这些数据能够在平台商家的手中发挥巨大的商业价值，因此数据对于平台商家而言至关重要，数据处理对于“杀熟”而言，是初始也是最为关键的一步。

在直接型“杀熟”和间接型“杀熟”这两种类型的“杀熟”中，平台商家运用的数据也是不相同的。直接型“杀熟”主要收集和使用的是不同消费者的数据，通过对不同消费者的消费数据进行横向比较从而判断出某一用户的消费能力，并以此作为向消费者进行差异化定价的依据。而间接型“杀熟”主要收集和使用的是某一消费者的个人信息及过往的消费记录等数据，通过对相关数据进行纵向的比较来分析用户特定的消费偏好、消费习惯，从而为消费者提供排除选择的特定推送的内容。

(三)算法要件：价格算法VS推荐算法

大数据“杀熟”的另一核心要件是算法，算法多应用于数学与计算机科学领域，一般是指解决某一特定问题而采取的有限且明确的操作步骤。现多用于计算机领域，是通过一系列有限且明确的操作步骤，将输入值转化为输出值，用以提升计算机完成任务的效率[25]。在大数据时代，平台商家对数据的处理通常是利用算法来实现的，平台商家对算法技术的应用集中体现在价格算法、推荐算法、评价算法、流量算法等方面。

直接型“杀熟”和间接型“杀熟”所运用到的算法也是不相同的，在直接型“杀熟”中，平台商家主要运用的是一种价格算法，通过价格算法进行测算主要是给消费者呈现差异化的价格；而间接型“杀熟”主要运用推荐算法，目的是为消费者推荐迎合其偏好的产品或服务。在大数据环境下，输入一个或者多个信息或指令，有效运行的算法就能够得到确定的结果[26]，平台商家运用不同类型的数据和算法，就能形成不同类型的“杀熟”，其本质都是对消费者合法权益的一种侵害。

三、大数据“杀熟”的差异化规制路径

由于直接型“杀熟”和间接型“杀熟”的实施方式存在差异性，其所侵害的消费者权益也有所差别，同质化的规制逻辑已经无法满足复杂的治理需求。因此，应根据两种“杀熟”类型各自的特点，针对性构建差异化的规制路径与法律规则，对于有效治理大数据“杀熟”多有裨益。

(一)规制路径分野

由于直接型“杀熟”大多消费者遭受了直接经济损失，消费者维权的意愿和索赔意识更高，以民商法为前置的规制手段更为合理(见图1)；相比之下，考虑到对于间接型“杀熟”主要是对消费者知情权的损害，其对消费者实际权益的损害不大(没有涉及经济利益)，因此主要以行政法为前置的规制手段(见图2)。

1.直接型“杀熟”。在直接型“杀熟”中，由于消费者具备一定维权的积极性，在消费者主动发现可能存在“杀熟”的情形下，尊重消费者主动维权。消费者自主维权可以通过与平台商家协商、向行政部门举报以及向法院诉讼三种途径。从节约行政、司法资源的角度来看，以消费者找平台商家协商为前置程序，协商不成再利用后两种维权途径。

图1 直接型“杀熟”规制路径

图2 间接型“杀熟”规制路径

考虑到“杀熟”存在一定的隐蔽性，很多时候消费者直接发现自身被“杀熟”存在一定的困难，因此行政机关必须加强对大数据“杀熟”的监管力度。当行政机关通过监管发现平台商家可能存在“杀熟”情形时，即展开对平台商家的常规调查，如果违法情形明确可以直接对商家予以行政处罚；若违法情形模糊或者难以界定的，则由行政机关委托第三方机构如会计师事务所对平台方进行数据审计，据实调查平台程序设计、数据设置问题，通过借助第三方专业机构的力量对平台商家的行为进行界定，若确实存在“杀熟”情形则直接予以行政处罚，若“杀熟”情形存在侵犯众多消费者合法权益时，可以由检察机关或适格的消费者权益保护组织提起维护公共利益的民事公益诉讼。

2.间接型“杀熟”。在间接型“杀熟”中，一方面由于间接型“杀熟”更为隐蔽，另一方面由于间接型“杀熟”中消费者的维权意识不高，因此，对其规制主要以行政监管为主，并分为事前监管和事后监管。事前管控主要是以算法监督为主，由平台商家自我监督、行业协会监督以及行政机关对其进行监督。行政部门的监督与事后监管的路径相一致，以公权力机关为主导，通过审查后，确有“杀熟”情形的予以行政处罚，情节严重的由检察机关或适格的消费者权益保护组织提起民事公益诉讼，以更好地维护消费者合法权益。

(二)法律规则适用

在厘清大数据“杀熟”的差异化规制路径后，需要进一步明晰如何适用涉及大数据“杀熟”的法律规则。现有研究已经在立法论层面、算法规制层面有了相应的对策，然而,现实中对于大数据“杀熟”现象仍然屡见不鲜。本文在现有的基础之上回归法律解释论本身，通过对现有的法律规定做出合理解释，从而准确适用涉及大数据“杀熟”的法律规则。

1.消费者自主维权。消费者自主维权可分为合同和侵权两个维度寻找相应的法律依据。从合同法的角度来看，消费者与平台商家通过网络订立了消费服务合同，完成了交易。在大数据“杀熟”中，平台商家在一定程度上存在隐瞒真实价格的行为，可依据相关法律规则要求平台商家承担缔约过失责任。从侵权的角度来看，平台商家利用大数据进行“杀熟”的行为，既使得消费者难以知晓商品真实的价格以及所有商品的全部信息，又以不公平、不合理的交易条件与消费者进行交易消费者，消费者可要求平台商家进行“算法解释”[27]。如果平台商家解释不能，可要求平台商家承担侵权责任，在平台“知道”或者“应当知道”发生侵权行为时，平台需要和平台商家一起对损害结果承担直接或连带侵权责任[28]。

2.行政监管履职。对大数据杀熟的行政监管主要涉及国家网信部门和市场监督管理部门以及地方政府具有相应职能权的机构，国家网信部门主要负责保护公民的个人信息权益，市场监督管理部门则重点维护消费者权益，各部门须统筹协作、密切配合，共同加强对大数据“杀熟”的行政监管。

根据《个人信息保护法》的规定，国家网信部门负有对违法处理公民个人信息的行为予以行政处罚的职责(2)《个人信息保护法》第六十六条规定：“违反本法规定处理个人信息，或者处理个人信息未履行本法规定的个人信息保护义务的，由履行个人信息保护职责的部门责令改正，给予警告，没收违法所得，对违法处理个人信息的应用程序，责令暂停或者终止提供服务；拒不改正的，并处一百万元以下罚款；对直接负责的主管人员和其他直接责任人员处一万元以上十万元以下罚款。”，须加强对数据、算法方面的监管和控制，尤其是加强对大数据“杀熟”的事前监管并对违法“杀熟”行为予以行政处罚。国家市场监督管理总局负责监督管理市场秩序，依法监督管理市场交易、网络商品交易及有关服务的行为。依据《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》第五十三条的规定，对消费者就大数据“杀熟”问题进行的投诉，积极予以协助处理(3)《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》第五十三条规定：“有关行政部门应当在各自职责范围内，依法处理消费者投诉。有关行政部门应当自收到消费者投诉之日起七个工作日内，予以处理并告知投诉人。有关行政部门对不符合规定的投诉决定不予受理的，应当告知投诉人不予受理的理由并告知消费者其他解决争议的途径。”。

3.检察公益诉讼。检察公益诉讼是近些年来兴起的一种诉讼类型，以检察机关作为公益起诉人进行诉讼，以回应对社会公共利益的关切。根据相关法律规定，个人信息保护领域是为人民检察院提起公益诉讼的法定领域。大数据“杀熟”对公民个人信息造成了严重侵害，而且这种侵害是广泛的普遍的，如果以消费者个人的名义提起诉讼，诉讼成本高、难度大，而通过检察公益诉讼的方式能够很好地解决当前个人提起诉讼的难题。

当然，检察公益诉讼的提起也必须具备一定的前提和限度，否则也可能导致检察权干预司法权进而造成司法的混乱。对于直接型“杀熟”而言，对于行政监管中可能存在的“杀熟”情形，通过常规调查违法现象不明的可以由检察机关提起民事公益诉讼；而对于间接型“杀熟”也可以通过检察公益诉讼来进行事后追责。

(三)程序规则展开

当前，只有少量大数据“杀熟”案件进入司法程序，笔者以大数据“杀熟”为案由在裁判文书网上仅检索到两例相关案件，且均以原告败诉终结。究其原因在于消费者往往难以举证证明自身权益受到侵害。

大数据“杀熟”案件中举证责任的分配值得重新考量。欧洲法院审理的大数据“杀熟”的诉讼，通常由行政机关提起，类似于我国检察机关提起的民事公益诉讼。关于举证责任的分配，通常是要求行政机关和平台商家共同承担举证责任，这就极大地减轻了作为弱势一方的消费者的举证压力。例如，根据欧洲法院最近关于价格歧视的判例法，国家竞争主管机构和欧洲联盟委员需要承担关于存在等价交易和受歧视客户所遭受的竞争劣势的举证责任，但同时平台商家也可以提出“客观理由”用相应的证据辩称价格差距是合法的，无涉“杀熟”[29]。

而在我国普通民事诉讼中，无论是消费者提起的是侵权之诉还是合同之诉，消费者均需承担相应的举证责任。考虑到消费者掌握的信息不对称以及所处的弱势地位，在直接型“杀熟”中，若由消费者直接提起的诉讼应采取举证责任倒置的方式，由平台商家承担举证责任，证明自身没有违法处理消费者个人信息或使用的算法不带有歧视性。而在间接型“杀熟”中，目前尚没有提起诉讼的案件发生且对消费者造成的侵害较小，举证责任应当由行政机关和平台商家共同承担。但无论何种“杀熟”情形，都应当由费者承担平台商家存在“杀熟”行为的初步证明责任。此外，如果平台商家在处理消费者数据时使用了敏感数据[30]，那么，不论其为直接型“杀熟”还是间接型“杀熟”都应当推定其存在侵权的故意。

四、结 语

在大数据时代背景下，互联网平台基于其掌握的数据资源和算法技术拥有了一种特殊的权力，愈演愈烈的大数据“杀熟”现象正是这种“数据权力”或“算法权力”异化的结果。我们必须从法律层面对大数据“杀熟”的性质作一个准确、合理的界定，并以此来作为进一步法律规制的基础，从而更好地回应社会的广泛关切。由于直接型“杀熟”与间接型“杀熟”的实施方式不同、对消费者权益侵害的程度也不同，差异化规制路径更加合理，也更具有针对性；同时，本文所提出的大数据“杀熟”的二元划分以及差异化规制路径只是一个初步的构想，还需要从规范市场监管、优化用户赋权、加强行业自律等维度予以完善，这将是今后大数据“杀熟”治理需要重点把握的方向。