引言  

“大数据杀熟第一案”

“大数据杀熟”是广大消费者普遍关注的热门话题，甚至一度成为社会流行词。随着《个人信息保护法》《互联网信息服务推荐算法管理规定》等相关法律法规的实施，“大数据杀熟”再次引发社会热议。恰逢“3.15”国际消费者权益日，我们希望借由媒体热议的“大数据杀熟第一案”[1]及相关话题的讨论，回应读者对“大数据杀熟”的关切和疑问。

“大数据杀熟第一案”的原告胡某认为某旅行服务APP（下称“该APP”）利用其个人信息对其进行“大数据杀熟”，使得其预订酒店的价格畸高，而将该APP运营公司告上了法庭。该案审理法院在终审判决（(2021)浙06民终329号，下称“绍兴判决”）指出，酒店方实际收取房费约1400元，而胡某支付约2900元，溢价超过房费一倍。被告未尽到披露酒店原价的义务，也未践行会员享受优惠价的承诺，构成价格欺诈。

法院认为，被告要求用户授权/许可被告（1）采集和使用非必要信息以形成用户画像，了解用户偏好，（2）向被告“随意界定的关联公司、业务合作伙伴”分享用户信息，并（3）被告称“用户对平台依赖度较高……难以弃用”，被告“拒绝提供服务形成对用户的强制”。因此，消费者难免会出现“大数据杀熟”的疑虑，但法院并未对被告行为是否构成“大数据杀熟”作出认定。虽然如此，“大数据杀熟”现象越来越受到舆论、立法机关和监管层面的关注。本文将通过对“大数据杀熟”的特征、相关规定、识别要素及法律责任等的分析解读，就“大数据杀熟”的相关合规问题展开讨论。

一、 “大数据杀熟”的特征

“大数据杀熟”曾当选为2018年度社会生活类十大流行语之一[1]，如今人们对“大数据杀熟”这个词已经耳熟能详，但是对于到底什么是“大数据杀熟”却仍然莫衷一是。根据绍兴判决、上海判决及长沙判决[2]，我们认为“大数据杀熟”存在以下两个方面特征：

（1）“大数据”：经营者在交易过程中处理和分析与交易相关和/或无关的数据，如个人信息、交易及其背景等信息，进而形成用户画像。

（2）“杀熟”：经营者不恰当地参考了用户画像，使得销售决策经常表现为部分用户（如交易频次、交易金额显著高于平均值的用户）需要支付不合理高价或受到其他形式的差别待遇。

二、“大数据杀熟”的相关法律规范

虽然“大数据杀熟”一词已经见诸行政和司法部门的各项文件中，迄今为止的法律法规中并未对“大数据杀熟”的内涵和外延作出准确的界定。2019年10月，文化和旅游部曾在关于《在线旅游经营服务管理暂行规定（征求意见稿）》的起草说明[3]中提及“价格歧视（大数据杀熟）”，试图将大数据杀熟认定为价格歧视，并列举了一种价格歧视的情形[4]。但是正式版的《在线旅游经营服务管理暂行规定》并未直接采用“价格歧视”和“大数据杀熟”的表述[5]。

2021年，交通运输部、国家发展与改革委员会等十个部门相继出台文件认定，“大数据杀熟”系违法违规行为。2021年12月14日，国务院在《“十四五”市场监管现代化规划》（国发〔2021〕30号，“国发30号文”）中认定，“大数据杀熟”属于垄断或不正当竞争行为，与之相关的法律规范涉及平台数据的规范收集使用、消费者权益保护等。同样地，最高人民法院在《关于加强新时代知识产权审判工作 为知识产权强国建设提供有力司法服务和保障的意见》（法发〔2021〕29号，“法发29号文”）第10条将“大数据杀熟”定性为“破坏公平竞争、扰乱市场秩序行为”。

关于“大数据杀熟”的各种约束性规定散见于《消费者权益保护法》《个人信息保护法》等相关法律法规中。在《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等法律和《关于加强互联网信息服务算法综合治理的指导意见》等政策文件的基础上，国家互联网信息办公室（下称“网信办”）出具《互联网信息服务算法推荐管理规定》（下称“《算法推荐规定》”）[6]，该规定于2022年3月起生效。由于算法与大数据具有天然的联系，《算法推荐规定》第21条[7]规定也被视为关于“大数据杀熟”最直接的法规依据。

三、“大数据杀熟”行为认定的要素

（一）在向消费者销售商品或者提供服务中利用消费者特征

“大数据杀熟”涉及的主体是经营者，对象是消费者。经营者在向消费者销售商品或者提供服务过程中利用了消费者特征是前提要素。根据《算法推荐规定》第21条，消费者特征是指“消费者的偏好、交易习惯等特征”。就消费者偏好而言，交易习惯可能为其的一种表现形式，另外还可能体现为个人信息等，如网站浏览记录、软件使用记录、点击记录、商品/网页收藏列表等。另外，最高人民法院发布的《关于适用<中华人民共和国合同法>若干问题的解释（二）》（“《合同法解释二》”）第七条曾对“交易习惯”作出解释。虽然《合同法解释二》随着《民法典》和《最高人民法院关于废止部分司法解释及相关规范性文件的决定》的生效而失去法律效力，但是《合同法解释二》对交易习惯的识别、界定仍然具有参考意义，故在理解“交易习惯”时可予以参考。根据该司法解释，下列情形，不违反法律、行政法规强制性规定的，可以认定为合同法律关系中的“交易习惯”：

（一）在交易行为当地或者某一领域、某一行业通常采用并为交易对方订立合同时所知道或者应当知道的做法；

（二）当事人双方经常使用的习惯做法。

除此之外，《平台反垄断指南》第17条规定了分析是否构成差别待遇的参考因素，其中包括“基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件”。我们认为，虽然《平台反垄断指南》适用主体为“具有市场支配地位的平台经济领域经营者”，但是该等因素系判断是否构成差别待遇的构成要件之一，因此该条款列举的“支付能力、消费偏好、使用习惯”也可纳入《算法推荐规定》第21条提及的“等特征”范围考量。具体而言，上述消费偏好、交易习惯、支付能力、使用习惯等要件，可以通过以下数据或信息通过分析得出：个人基本资料（如个人姓名、生日、性别、住址、电话号码、电子邮件地址等）、网络身份标识信息（如个人信息主体账号、IP地址、个人数字证书），个人财产信息（如存款信息、信贷记录、征信信息、交易和消费记录、流水记录等，以及虚拟货币等虚拟财产信息）、个人常用设备信息，个人位置信息等等。前述信息在《信息安全技术 个人信息安全规范》（GB/T 35273-2020）附录A、B中主要体现为个人敏感信息，少数部分如网络身份识别信息、软件使用记录、点击记录等属于敏感个人信息之外的个人信息。据此我们认为，如果根据前述个人敏感信息可以综合分析得出决定是否给予差别待遇的参考因素或标准，则可以认为该等信息符合上述“消费者的偏好、交易习惯等特征”的文义范围。

（二）在交易价格等交易条件上实施差别待遇

实施差别待遇是构成“大数据杀熟”的必要条件。

1. 构成差别待遇的前提

构成差别待遇的前提是针对条件相同的消费者。根据《平台反垄断指南》第17条的规定，条件相同是指交易相对人之间在交易安全、交易成本、信用状况、所处交易环节、交易持续时间等方面不存在实质性影响交易的差别。平台在交易中获取的交易相对人的隐私信息、交易历史、个体偏好、消费习惯等方面存在的差异不影响认定交易相对人条件相同。反言之，针对条件不相同的消费者设定不同的交易条件，属于正常的商业活动范畴，不属于差别待遇。

2. 构成差别待遇的考虑因素

同样根据《平台反垄断指南》第17条的规定，是否构成差别待遇可以从以下几个因素进行判断：

（1）基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件；（2）实行差异性标准、规则、算法；（3）实行差异性付款条件和交易方式。

需要注意的是，《平台反垄断指南》中规定的差别待遇是针对具有市场支配地位的平台经济领域经营者而言。针对一般的经营者，上述判断是否构成差别待遇的因素具有同样参考意义。

（三）实施差别待遇没有正当理由

我们认为实施了差别待遇并不意味即构成“大数据杀熟”的充分条件，也不意味着所有经营者实施差别待遇都具有违法性。厦门大学王潺博士认为，交易价格方面的差别待遇（价格歧视）是市场细分定价行为，在不违反法律强制性规范的前提下，市场细分通常不具有违法性。如果卖方不具有法律意义上的市场支配力，则根据私法自治原则在自愿交易的情况下，不否定价格歧视的合法性。另一方面，对于经营者来说，市场知识是一种定价能力，采用大数据定价所获得的额外消费者剩余就是这种能力的溢价。[8]

《平台反垄断指南》第17条中列举的实施差别待遇的正当理由包括：

(1)    根据交易相对人实际需求且符合正当的交易习惯和行业惯例，实行不同交易条件；

(2)    针对新用户在合理期限内开展的优惠活动；

(3)    基于平台公平、合理、无歧视的规则实施的随机性交易。

(4)    能够证明行为具有正当性的其他理由。

被认定为实施了差别待遇，而经营者又无法证明具有正当性的理由即可能被认定为“大数据杀熟”。本文开头所说的案件也正是由于基本符合上述认定要素，所以被认为具有“大数据杀熟”的疑虑。

四、“大数据杀熟”的法律责任

如前所述，关于“大数据杀熟”的规定散见于多个法律法规当中。“大数据杀熟”也可能承担多项法律责任。主要包括：

“大数据杀熟”可能违反《消费者权益保护法》第10条规定的“消费者享有公平交易的权利”以及第16条第三款中“不得设定不公平、不合理的交易条件”的禁止性规定，根据《消费者权益保护法》第40条规定，侵犯消费者的合法权益，消费者可以向经营者销售者要求赔偿。

“大数据杀熟”仍可能违反《个人信息保护法》第24条规定的“个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当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。”根据《个人信息保护法》第66条规定，违反该法律的企业可能面临责令改正、给予警告、没收违法所得，百万甚至千万罚款等个人信息保护法上的法律责任。

如果经营者属于具有市场支配地位的经营者实施“大数据杀熟”，则可能构成《反垄断法》第17条规定的滥用市场支配地位的垄断行为。根据《反垄断法》第47条的规定，经营者可能面临承担销售额百分之十以下罚款的风险。

五、合规建议

根据以上分析，构成“大数据杀熟”的决定性因素在于设定不合理的差别待遇。我们建议采取下述措施，以尽量规避被认定为不合理的风险。

1. 事先的论证和充分的披露告知

如果算法提供者能够在提供差别待遇之前，清晰告知消费者存在差别待遇及其原因（从合规角度，算法提供者内部有必要就该等原因给予差别待遇论证其合理、正当性），获得消费者出于自愿作出的明确授权，并采取有效的措施保护消费者个人信息和将差异化定价的影响控制在合理范围内，同时为消费者提供不针对其个人特征的选项，或者提供便捷的拒绝算法推荐服务的方式，确保消费者在充分认知的基础上能自由作出选择，该等差别待遇难谓“不合理”。

2.设定合理的算法

算法技术是中性的，违法行为是利用不透明、不公平的算法设定不合理的差别待遇。算法提供者在设计有关差别定价的算法时，可以参考《价格法》第八条规定，赋予算法中影响定价的因素（下称“定价因素”）一些合法理由。如探索将定价因素与企业按照生产设备的采购及摊销成本，生产企业、销售企业的运营销售成本，经营者供给能力，消费者所在区域，群体消费者平均购买数量，群体消费者需求弹性、市场风险和不确定性等常见财务或定价指标相结合，降低或避免定价因素与消费者个人信息的关联程度，可以使得差别定价结果存在一定的合理性。

随着人工智能技术的发展，利用大数据赋能的算法提供者倾向于同时利用机器学习等方式来确定商品销售定倍率，以赚取更多的消费者剩余。所谓机器学习算法，根据全国信息安全标准化委员会《信息安全技术 机器学习算法安全评估规范》（征求意见稿）（“《机器学习算法规范》”）的定义，是指“采用机器学习技术理论求解问题，明确界定的有限且有序的规则集合，并基于输入数据生成分类、推理、预测等的算法。”根据《机器学习算法规范》，机器学习算法需要从数据或经验中学习，并具有输出结果不确定、决策过程不可解释等特点。

此种情形下，算法提供商提供的定价过程由算法主导，即算法自行评估并决定每一笔交易中各种数据、信息以及其他因素与定倍率的相关程度和权重。为避免被认定为在透明市场实行一级价格歧视的定价行为——“大数据杀熟”，除降低消费者用户画像清晰度，重新定义“新用户”的范围之外，企业有必要参考《平台反垄断指南》第17条的规定设置适当价格阶梯以补齐不同消费者之间的定价差异，如降低定价算法的精确程度，增强交易时间、环境、位置、某一供应商服务范围等单笔交易可变因素的权重，在统一定价的基础上为消费者提供一定的优惠方式（如随机为参加互动小游戏的消费者，为协助降低获客成本的消费者提供适当的价格折扣）等。另一方面，算法提供商/电子商务平台/供应商可以通过“UGC”（用户生成内容）、自定义产品和网络社群增加品牌、商品社交属性，赋予情绪价值，引导消费者为良好体验和美好叙事支付。

结语

根据国务院及其相关部门的规定，“大数据杀熟”作为一种垄断或不正当竞争的违法差别待遇，系经营者应当避免的行为。但是，即使经营者采取了导致或可能导致差别待遇的算法，但在呈现给消费者的环节中能够采取一定的技术措施避免差别待遇，或为差别待遇提供相应的合理化依据，则有机会在获得更高的交易剩余的同时，规避被认定为“大数据杀熟”的法律风险。

注释：

[1] https://new.qq.com/omn/20210715/20210715A05VFS00.html

[2] http://media.people.com.cn/n1/2018/1221/c40606-30479731.html

[3] 上海市长宁区人民法院（2020）沪0105民初9010号民事判决书；上海市第一中级人民法院(2020)沪01民终13989号民事判决书；湖南省长沙市中级人民法院(2019)湘01民终9501号民事判决书。

[4] 文化和旅游部关于《在线旅游经营服务管理暂行规定（征求意见稿）》公开征求意见的通知 http://www.gov.cn/xinwen/2019-10/09/content_5437317.htm

[5] 第十六条【价格歧视】在线旅游经营者不得利用大数据等技术手段，针对不同消费特征的旅游者，对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格。

[6] http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2020-09/01/content_5538951.htm

[7] 《互联网信息服务算法推荐管理规定》http://www.cac.gov.cn/2022-01/04/c_1642894606364259.htm；《<互联网信息服务算法推荐管理规定>答记者问》。http://www.gov.cn/zhengce/2022-01/04/content_5666428.htm。

[8] 《算法推荐规定》第二十一条，算法推荐服务提供者向消费者销售商品或者提供服务的，应当保护消费者公平交易的权利，不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等违法行为。

[9] 王潺：《“大数据杀熟”如何规制——以新制度经济学和博弈论为视角的分析》，《暨南学报（哲学社会科学版）》，2021年6月。

参考文献

1. 王潺.“大数据杀熟”如何规制——以新制度经济学和博弈论为视角的分析[J]. 暨南学报（哲学社会科学版），2021(1):52-64.

2. 冒纯纯. “大数据杀熟”的监管规制路径探讨. 理论探究, 2021(7):49-53.

3. 周围. 人工智能时代个性化定价算法的反垄断法规制[J]. 武汉大学学报（哲学社会科学版）, 2021(1):108-20.

4. 廖建凯. “大数据杀熟”法律规制的困境与出路[J]. 西南政法大学学报, 2020(1):70-82.

5. 朱建海.“大数据杀熟”的法律规制困境及其破解路径[J]. 重庆邮电大学学报（社会科学版）, 2021(1):64-72.

6. 朱建海. “大数据杀熟”反垄断规制的理论证成与路径优化[J].  西北民族大学学报（哲学社会科学版）, 2021(5):112-21.

7.   喻玲. 算法消费者价格歧视反垄断法属性的误读及辨明[J]. 法学, 2020(9).