冒险雷探长2024年10月11日发布:沈伟伟：法律如何应对“大数据杀熟”？

去年“三一五”前夕，国家市场监管总局制定的《关于平台经济领域的反垄断指南》正式实施，在该指南第17条中，互联网消费领域饱受诟病的“大数据杀熟”问题再次被纳入监管视野。今年“三一五”前夕，国家互联网信息办公室、工业和信息化部、公安部、国家市场监管总局联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式实施，亮点之一是对大数据杀熟做提出了具体规制措施。其中，第10条规定：“算法推荐服务提供者应当加强用户模型和用户标签管理，完善记入用户模型的兴趣点规则和用户标签管理规则，不得将违法和不良信息关键词记入用户兴趣点或者作为用户标签并据以推送信息。”第21条规定：“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。”那么，这一前一后两部新规，都规制了“大数据杀熟”，当然用了不同的表述方式。那么，“大数据杀熟”究竟是什么？假如它存在法律问题，应采取什么手段来规制它？这是本文尝试抛砖引玉处理的两个问题。

“大数据杀熟”是指互联网平台依靠大数据分析形成的“消费者画像”，对于同一商品或服务针对不同用户进行差异化定价的行为。大数据杀熟行为在互联网行业由来已久，并且它不是中国互联网消费领域所独有的问题。2000年，Amazon就曾向新用户提供低于老客户的DVD价格；2012年，Staples就曾根据用户IP地址差别化定价。这些大数据杀熟行为，均引发不同程度的争议。近些年随着大数据技术的发展，国内互联网平台也越来越多地采取大数据杀熟，榨取消费者剩余以获取更多利润。它常见于网约车平台、机票/酒店预订平台、网购平台等与日常生活密切相关的领域，并可能对消费者造成直观的经济损失，也正因此，普通大众对于“大数据杀熟”既敏感、又反感。2019年3月，北京市消费者协会公布的一项调查报告显示，88.32%的被调查者认为大数据杀熟现象普遍或很普遍；有56.92%的被调查者表示有过被大数据杀熟的经历。大数据杀熟现象如此普遍，以至于网友们纷纷调侃“老用户不如狗”“最懂你的人伤你最深”。

大数据杀熟是一个通俗说法，在学理上，它接近于经济学上的“价格歧视”一种特殊类型。后者是指企业在同一时期对同一商品或服务向不同用户收取不同的价格。影响力比较大的价格歧视理论，来自于英国经济学家庇古1920年的经典经济学著作《福利经济学》。庇古按照价格歧视程度，依次分为三级价格歧视、二级价格歧视、一级价格歧视。简言之，三级价格歧视，是对不同群体的用户收取不同的价格，但群体内的价格是一致的。比如平台区分高端低端客户的差别定价。二级价格歧视，针对不同购买数量等级收取不同的价格。典型的例子就是平台团购活动。一级价格歧视，是指购买同一商品或服务，针对每一个不同用户都收取不同的价格。在理论上，一级价格歧视受到的竞争法规制力度最大；但在实践中，一级价格歧视长久以来被认为是极难实现的。

然而，随着大数据时代的到来，一级价格歧视的实践困难发生了改观。一些大型互联网平台企业拥有横跨多个业务领域的生态系统，可以通过多渠道收集用户数据。与此同时，随着自然语言处理、神经网络技术的发展，大数据分析技术也逐步提高，平台可以创建越来越多、越来越准的用户画像，实施用户行为定向，从而使定价机制能够根据每一位用户的需求和价格预期而做出调整，榨取最大化消费者剩余。事实上，现如今的大数据杀熟，比起早期简单粗暴的新老用户、IP地址差别定价，更为隐蔽、更为精准。尽管大数据杀熟也可能包含三级价格歧视和二级价格歧视，但它最具革命性的突破，是能够帮助平台实现一级价格歧视，简言之，“同一商品，千人千价”。也正因此，大数据杀熟可能造成消费者利益受损、破坏市场健康竞争环境，进而触发法律规制需求。

早在2019年，《电子商务法》就曾针对“根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征”的大数据杀熟，提出明确的限制和惩罚性措施，但由于规定过于笼统（仅为第18条第1款），对于大数据杀熟的定义和具体行为方式并未做明确规定，落实效果并不理想。篇首的《反垄断指南》和《算法推荐新规》，针对的都是差异化定价带来的大数据杀熟问题。当然，无论是前者原则性规定，还是后者相对具体的措施（比如什么是“不合理的差别待遇”?），都没有明确。这些回旋余地和模糊地带，自然与大数据杀熟本身变动不羁的技术手段、以及随之伴生的复杂认定标准有着直接关联。但在笔者看来，更重要的是，二者对于大数据杀熟的规定，依然体现出当前我国规制机关对于互联网产业相对审慎监管的大方向。在目前新经济主导的数字时代，对于大数据的开发和利用，已经成为当前主流业态之一。过于宽松的规制，不利于消费者保护和行业的良性竞争；过于严格的规制，将对互联网行业的发展带来不利影响。这些回旋余地和模糊地带，恰恰给予了相关部门一定的执法弹性。这样一来，对于性质比较恶劣、社会影响比较差的大数据杀熟行为，我们能做到有法可依地惩处。而对于一些相对良性的价格歧视行为（比如团购、首单促销、新客优惠等），不给予过度规制，影响企业的商业决策和创新。从这个层面上讲，规制模糊地带和避风港条款的设置，有助于让那些由于采取大数据杀熟手段而自危的平台，在开发用户大数据潜力、创造新型商业模式时，把握好方向。

总而言之，近年来，我国的平台经济发展迅速，这对我国经济效率、消费者福利的改善都起了重要作用。不过，在平台经济迅速发展的同时，也出现了类似“大数据杀熟”这样的新问题。这些新问题很难用传统的、单一的规制思路来应对。正因如此，《关于平台经济领域的反垄断指南》和《互联网信息服务算法推荐管理规定》的出台，为新问题的应对，提供反垄断法和算法规制的思路，具有重要的现实意义。但我们也不能指望仅仅靠它们彻底解决大数据杀熟这一难题，要想更好地应对这一难题，不但要综合反垄断法、反不正当竞争法、电子商务法、个人信息保护法等不同层面的法律领域，也要结合商业模式和技术发展，进行综合考量。

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