1. 引言
数字经济时代的到来深刻改变了传统交易模式，电子商务、在线旅游、网络出行等平台通过算法技术实现对用户数据的采集、分析与利用，从而提供更为“个性化”的服务。然而，技术的双刃剑效应也随之显现。“大数据杀熟”作为算法滥用的典型表现，指的是平台利用其掌握的用户数据，通过算法模型对消费者的价格敏感度、消费偏好等进行画像分析，进而对同一商品或服务向不同消费者收取不同价格的行为[1]。该行为在经济学上被界定为“一级价格歧视”，在法律上则构成对消费者权益的系统性侵害。
“大数据杀熟”问题的蔓延，不仅破坏了电子商务市场的公平竞争秩序，挫伤了消费者的信任与消费意愿，更对传统法律规制体系提出了严峻挑战。当消费者遭遇“大数据杀熟”寻求救济时，往往面临算法“黑箱”导致的举证困难等多重障碍，诉讼救济路径的不畅使得权利保障流于形式。在此背景下，如何穿透算法“黑箱”，破解“大数据杀熟”纠纷中的诉讼难题，完善相应诉讼规制路径，既是维护消费者合法权益、净化数字经济市场环境的现实需求，也是法治体系回应技术变革、实现数字治理现代化的必然要求。基于此，本文聚焦黑箱背景下“大数据杀熟”的诉讼规制困境，探寻路径完善之道，以期为数字经济时代的交易公平保障提供法学层面的解决方案。
2. 电商领域“大数据杀熟”的现象和成因分析
2.1. 电商领域“大数据杀熟”的表现形式
随着算法技术的迭代与电商营销模式的演进，大数据杀熟在电商经济领域呈现出愈加复杂与隐蔽的特征。2025年的相关案例与监管动态表明，其主要表现形式可归纳为以下几类。
2.1.1. 新老用户差异定价与会员价格歧视
这是大数据杀熟最传统也最为消费者诟病的形式，即在无正当理由的情况下，对老用户或高频消费会员制定高于新用户的价格。其背后的逻辑是平台认定老用户已形成消费依赖与品牌忠诚，价格敏感度较低。在“双11”“618”期间，此类现象频发。据消费保平台发布的报告显示，截至2025年4月，在线旅游平台(如去哪儿网)因其高频的“杀熟”投诉位居行业榜首，其中老用户遭遇更高定价是投诉焦点之一[2]。
2.1.2. 基于用户画像的动态定价机制
动态定价是平台利用算法根据用户的实时行为数据(如浏览记录、搜索频率、停留时长、消费能力评估)即时调整商品价格。在2025年，这一机制的应用更为精准和隐蔽。例如，有报道指出，消费者在“双11”期间将某品牌加湿器放入购物车后，在一小时内目睹其价格从1522元连续上涨至1691元[3]。平台算法通过监测用户行为，判断其购买意愿强烈，从而实施“试探性涨价”。同样，在直播电商领域，有消费者发现，自己在常购物的直播间购买烤鱼套餐时价格比新用户高出10元，购买车厘子时差价更是高达60元[4]。这种“越关注越贵”的现象，正是动态定价歧视的典型体现。
2.1.3. 隐蔽性的优惠券与补贴策略
平台通过有区别地发放优惠券、提供限时补贴等方式，实现事实上的差别定价，而非一视同仁。如一些电商平台会在尾款支付阶段突然停止“限时补贴”，导致参与直播间活动的消费者尚未支付的商品价格“秒涨”几十至数百元。此外，平台通常会向价格敏感度高的新用户或低频用户推送“天降优惠”或“闪券”，而对忠诚度高的老用户则屏蔽此类优惠信息。这种策略使得价格差异被隐藏在海量的促销活动中，消费者难以横向比对，维权举证也极为困难。
2.1.4. 复杂促销规则下的价格迷雾
电商平台通过设计极其复杂的促销规则(如定金膨胀、跨店满减、品类券、任务红包等)，人为制造巨大的信息壁垒与比价障碍。比如“双11”“618”期间，复杂的促销规则显著增加了消费者的信息处理负担与比价难度。普遍现象是，消费者经过繁琐的操作流程后，最终获得的实际价格优惠却十分有限。更有甚者，部分商品通过预付定金、支付尾款等一系列操作后形成的“预售价”，竟高于直接购买的“现货价”。这种通过规则设计误导消费决策的行为，实质上构成了一种结构性的价格歧视，剥夺了消费者的公平交易权。
综上所述，电商经济领域中的“大数据杀熟”已从最初简单的新老用户价差，演变为一套深度嵌入平台运营、依赖算法黑箱与数据优势的系统性歧视策略。其表现形式多元且隐蔽，无论是会员体系下的“忠诚反噬”、基于实时行为的动态调价，还是定向分发的隐蔽优惠与复杂难解的促销规则，其核心均在于通过对消费者进行精准画像与隔离，实现个体支付意愿的极致榨取。这些策略共同构成了一个难以穿透的“定价迷宫”，不仅使消费者在信息极度不对称中沦为被动接受者，也对其维权取证构成了巨大挑战，深刻揭示了在电商经济繁荣表象下亟待规制的算法权力滥用问题。
2.2. “大数据杀熟”的成因
在电商经济高速发展的背景下，“大数据杀熟”行为的产生并非偶然，而是技术、市场与制度多重因素交织作用的结果。
2.2.1. 技术层面
电商平台通过账户关联、Cookies跟踪、权限获取等方式，持续性地收集用户的人口学信息、消费历史、浏览轨迹、设备类型、地理位置乃至社交关系等海量数据，构建出维度丰富、动态更新的“用户画像”。然而，基于这些数据进行定价决策的算法机制，其逻辑过程通常被封装在“黑箱”之中。这种不透明性体现在两方面：一是因机器学习等技术本身的复杂性导致的“天然黑箱”，二是平台以保护商业秘密为由人为制造的“制度黑箱”。这使得消费者无法知悉定价逻辑，更难以察觉同一时刻的价格差异，平台由此获得了隐蔽实施歧视定价的技术能力，而消费者则彻底沦为信息弱势方。
2.2.2. 市场层面
数字平台所具有的“双边市场”属性与强大的网络效应，使得用户对主流平台产生高度依赖，选择空间日益收窄。同时，算法推荐技术营造了“信息茧房”，而个性化的交易界面则在物理和心理上将消费者相互隔离。每个消费者都如同置身于孤立的“定价囚室”，无法通过有效的横向比较来识别价格歧视。这种市场结构不仅为“杀熟”创造了客观条件，还通过削弱消费者的价格发现能力，降低了平台因“杀熟”而面临用户流失的风险。
2.2.3. 经济动机
在激烈的市场竞争中，追求股东价值最大化的平台企业，其商业逻辑必然导向对消费者剩余的极致挖掘。大数据与算法技术使得传统经济学中难以实现的“一级价格歧视”(即按每个消费者的最高支付意愿定价)成为可能。平台通过分析“熟客”(高频、高忠诚度用户)的消费行为，可以更精准地判断其价格不敏感性和品牌依赖度，从而有针对性地抬高价格或隐藏优惠。对平台而言，这是一种近乎“完美”的定价策略，能够将消费者福利直接转化为超额利润，构成了“杀熟”行为最直接的内驱动力。
2.2.4. 制度环境
现有法律体系在应对“大数据杀熟”时显得力不从心。其一，定性困境：相关概念如《价格法》中的“价格歧视”对象主要指经营者，未明确涵盖消费者；《反垄断法》规制的“滥用市场支配地位”门槛过高，大量不具备支配地位但拥有数据与技术优势的中小平台被排除在外。其二，监管困境：监管机构在技术能力、执法手段与响应速度上，与飞速迭代的平台算法之间存在巨大“数字鸿沟”，导致调查取证难、认定处理难。法律制度与监管实践的滞后，客观上为“大数据杀熟”提供了生存与发展的灰色空间，降低了平台的违法成本。2025年8月，国家发改委、市场监管总局、国家网信办联合起草了《互联网平台价格行为规则(征求意见稿)》，该《规则》的象征意义和指引价值巨大，它标志着监管层对平台算法定价行为的正式、系统性介入。然而，其原则性强而操作性弱的特点，使得其实际效果在很大程度上依赖于后续制定的实施细则和司法实践。
3. “大数据杀熟”诉讼规制的现实困境
在算法黑箱的遮蔽的背景下，司法诉讼作为维护社会公平正义的最后一道防线，其规制路径的完善具有现实的紧迫性与不可替代的制度价值。然而，消费者在遭遇各类“杀熟”行为时，看似可通过诉讼维权，却因该行为的特殊属性，在实际维权过程中面临多重阻碍，这也使得“大数据杀熟”的诉讼规制陷入现实困境。
3.1. 诉讼主体：个体维权与集体行动的双重失灵
现实中，“大数据杀熟”的侵权形态具有“大规模微型侵害”的特征，即侵权范围覆盖大量用户，但单个用户的损失通常较小，这种特征导致消费者不愿意通过诉讼的方式维护自己的合法权益，诉讼主体层面出现双重失灵。一方面，个体维权面临成本与收益的严重失衡。算法黑箱的技术壁垒使得消费者取证需要突破平台的数据垄断与算法保密屏障，而普通消费者既缺乏获取平台定价算法、用户数据处理记录等关键证据的技术能力，也难以承担委托专业机构取证的高昂成本。例如，消费者为证明平台存在差别定价，需对比不同账号在同一时间、同一服务下的价格数据，甚至需获取平台算法决策的底层逻辑，其取证成本往往远超实际损失，导致多数消费者选择放弃维权。
另一方面，“大数据杀熟”的受害者分布广泛，且各用户的损失金额、侵权情形存在差异，难以自发形成有效的维权组织。我国现行代表人诉讼制度虽为集体维权提供了法律依据，但实践中，由于消费者之间缺乏紧密联系、诉讼请求难以统一，加之平台常以“格式条款”限制消费者的诉讼联合权利，代表人诉讼在“大数据杀熟”领域的适用率极低，使得消费者难以形成与平台抗衡的诉讼力量。
3.2. 管辖规则：跨地域侵权与地方保护的双重制约
“大数据杀熟”的侵权行为多发生于网络空间，具有跨地域性特征，这与传统民事诉讼的地域管辖规则存在适配冲突。根据《民事诉讼法》的一般规定，侵权案件由侵权行为地或被告住所地法院管辖，但“大数据杀熟”的侵权行为地与损害结果地难以界定——平台收集用户数据、运行算法的行为可能发生于多个服务器所在地，而用户遭受损害的地点则分散于全国各地，导致传统地域管辖连接点失去实际意义。实践中，法院多以平台总部所在地或服务器所在地作为管辖法院，这一做法大幅提高了消费者的维权成本。然而，平台总部所在地的集中管辖可能滋生地方保护主义风险。大型互联网平台通常在当地具有较强的经济影响力，可能通过各种方式对司法审判施加隐性影响，导致法院在证据采信、法律适用等环节出现倾向性。已有研究表明，部分平台总部所在地法院在审理涉平台案件时，对平台“正常经营行为”的认定标准更为宽松，倾向于将“杀熟”行为界定为平台的自主定价策略，而非侵权行为。这种地方保护倾向进一步加剧了诉讼双方的力量失衡，削弱了司法救济的公正性与权威性。
3.3. 举证责任：算法黑箱导致的证明能力失衡
“谁主张，谁举证”是民事诉讼举证责任分配的一般原则，但该原则在“大数据杀熟”案件中遭遇严峻挑战，核心症结在于算法黑箱导致的证明能力失衡。一方面，消费者难以证明“杀熟”行为的存在。“大数据杀熟”的核心证据，如平台处理用户个人信息的记录、算法决策的逻辑流程、差别定价的具体依据等均由平台单方面掌控，且平台常以“商业秘密”为由拒绝披露。消费者即便能提供不同账号的价格对比截图等间接证据，也难以证明该价格差异系平台故意利用个人信息实施“杀熟”所致，平台可轻易以“市场波动”“用户信用等级差异”“促销活动差异”等理由进行抗辩[5]。
4. “大数据杀熟”诉讼规制路径的完善方向
4.1. 拓展诉讼主体范围，构建多元共治体系
针对“大数据杀熟”诉讼主体的失灵问题，需突破个体维权的局限，构建“个体诉讼 + 公益诉讼 + 示范诉讼”的多元共治体系，凝聚分散的维权力量，降低消费者维权成本。
首先，明确公益诉讼主体的适格性与诉讼权限。《个人信息保护法》第69条为个人信息侵权公益诉讼提供了法律依据，结合该条款与《消费者权益保护法》的相关规定，应进一步明确两类主体的公益诉讼资格：一是设区的市级以上消费者协会，其作为专门维护消费者权益的社会组织，具备整合专业资源、代表不特定消费者提起诉讼的能力；二是国家网信部门确定的组织，此类组织在个人信息保护领域具有专业优势，可依托技术能力突破算法黑箱壁垒。余得生等学者指出，降低消费者维权成本可有效激活用户层面的监督力量，因而在诉讼主体制度设计中，应通过公益诉讼机制降低个体维权门槛，形成对平台行为的外部控制[6]。同时，应赋予检察机关在“大数据杀熟”公益诉讼中的主导地位，检察机关可凭借调查核实权获取平台算法数据、用户信息处理记录等关键证据[7]，且其代表公共利益的属性能够突破个案救济局限[8]，实现对“大数据杀熟”行为的系统性规制。
其次，引入“职权型示范诉讼”制度。借鉴域外经验，由法院依职权选取具有典型性的“大数据杀熟”案件先行审理，其判决结果对后续同类案件具有参照效力。甄艺凯研究指出，高昂的用户转移成本与不充分竞争环境会显著削弱消费者的维权动力[9]。因而通过示范诉讼机制，可克服因市场结构问题导致的集体行动困境。示范诉讼的优势在于，通过典型案件的审理明确“杀熟”行为的法律性质、举证责任分配规则等核心问题，为后续案件提供裁判指引，减少重复诉讼，降低司法资源消耗。同时，示范诉讼可由检察机关或消费者协会发起，集中力量突破平台的证据壁垒，为个体消费者后续维权提供证据支持与法律依据，缓解个体维权的举证压力。
4.2. 优化管辖规则，提升司法救济的可及性
针对“大数据杀熟”跨地域侵权的特征，需以“降低维权成本、保障司法公正”为核心，优化管辖规则，构建适配网络空间的管辖体系。
一方面，否定平台格式管辖条款的效力，赋予消费者管辖选择权。实践中，部分平台通过用户协议约定“由平台所在地法院专属管辖”，此类条款实质上限制了消费者的管辖选择权，加剧了维权成本。根据《民法典》第497条关于格式条款效力的规定，若此类管辖条款显著加重消费者责任、排除消费者主要权利，应认定为无效。同时，应明确消费者可选择的管辖连接点，除传统的被告住所地外，可将“消费者住所地”“侵权结果发生地”纳入管辖选择范围，其中“侵权结果发生地”可界定为消费者实际接受服务或购买商品的地点，以降低消费者的诉讼成本。
另一方面，确立互联网法院的专属管辖地位。互联网法院作为专门审理涉网案件的司法机构，具有在线诉讼、跨区域审理、技术适配性强等优势，与“大数据杀熟”的网络侵权特征高度契合[10]。应明确规定，因“大数据杀熟”引发的个人信息侵权案件，由互联网法院专属管辖。此举不仅可通过在线诉讼功能降低消费者的交通、时间成本，实现“足不出户打官司”，还可凭借互联网法院在电子证据审查、算法技术认定等方面的专业能力，突破算法黑箱带来的技术难题。同时，互联网法院的跨区域审理模式可有效规避地方保护主义，保障司法审判的公正性，提升消费者对司法救济的信任度。
4.3. 重构举证责任分配，破解算法黑箱壁垒
“大数据杀熟”的核心治理难点在于平台凭借算法黑箱与数据优势，造成了诉讼中证明能力的严重失衡。举证责任分配因而成为诉讼规制中的核心症结，需基于“实质公平”原则，结合《个人信息保护法》的立法精神，重构适配算法黑箱背景的举证责任规则。白世贞等研究指出，潜在成本是抑制平台“杀熟”动机的关键阈值[11]，因而通过举证责任的重构提升平台的证明负担，可直接影响其行为决策，抑制歧视动机。
首先，在“违法行为”与“损害事实”的证明层面，适度降低消费者的举证标准。消费者仅需提供初步证据证明存在“杀熟”可能性，即可完成初步举证责任。例如，消费者提供同一时间、同一服务下不同账号的价格对比记录，或平台未提供非个性化推荐选项的截图，即可认定其已完成初步举证。此时，举证责任应转移至平台，由平台证明其定价行为或信息推送行为具有合法性——如证明价格差异系基于市场供需、用户信用等级等合理因素，或证明信息推送已提供不针对个人特征的选项。若平台无法提供充分证据，应认定其存在“杀熟”的违法行为。
其次，在“因果关系”与“主观过错”的证明层面，引入举证责任倒置与过错推定原则。借鉴环境侵权、医疗侵权等领域的举证责任配置逻辑，针对“大数据杀熟”案件，应明确因果关系的举证责任倒置——由平台证明其算法决策行为与消费者损害结果之间不存在因果关系，若平台无法证明，则推定因果关系成立。同时，适用过错推定原则，根据《个人信息保护法》第69条，平台若无法证明其处理个人信息的行为不存在过错，即推定其存在主观过错。这一规则设计的合理性在于，平台作为个人信息处理者，掌握数据与算法的控制权，相较于消费者更具证明能力，通过举证责任倒置与过错推定，可有效平衡双方的证明能力差异，破解算法黑箱导致的举证困境[12]。
最后，强化法院依职权调查取证的职能。考虑到“大数据杀熟”案件中关键证据的稀缺性与专业性，应赋予法院更大的调查取证权限。法院可依当事人申请或依职权，要求平台提供算法决策的逻辑说明、个人信息处理的原始记录、定价策略的具体依据等关键证据；对于涉及算法商业秘密的证据，可采取不公开审理、限制证据接触范围等方式，在保护平台合法权益的同时，保障消费者的举证权利[13]。此外，法院可委托专业技术机构对平台算法进行鉴定，出具算法是否存在歧视性设计的专业意见，为案件审理提供技术支持。
5. 小结
数字经济时代，算法技术的发展为市场效率提升注入动力，但也催生了“大数据杀熟”等新型侵权行为，算法黑箱的存在使得传统诉讼规则面临适配挑战。完善“大数据杀熟”的诉讼规制路径，不仅是司法保障消费者权益的必然要求，更是维护数字经济公平秩序的关键举措。
从诉讼主体的多元共治，到管辖规则的优化适配，再到举证责任的重构平衡，其核心逻辑均在于打破算法黑箱带来的技术壁垒，实现诉讼规则与“大数据杀熟”侵权特征的精准对接。通过拓展公益诉讼主体、确立互联网法院专属管辖、引入举证责任倒置与过错推定，可有效缓解消费者在诉讼中的弱势地位，提升司法救济的可及性与有效性。
未来，随着算法技术的持续发展，“大数据杀熟”的形态可能进一步演变，诉讼规制路径也需随之动态调整。唯有始终以“实质公平”为导向，推动诉讼规则与数字技术发展同频共振，才能为数字经济下的消费者权益提供坚实的司法保障，实现技术进步与社会正义的良性共生。