1. 引言
随着数字经济的快速发展，电子商务平台已成为现代社会商品流通和消费活动的重要载体。平台企业凭借其数据聚合优势与算法技术能力，通过对用户行为、偏好、消费习惯的深度挖掘，实现了个性化推荐与精准营销。然而，算法驱动下的“智能定价”并非总能带来公平交易——在部分电商平台上，“大数据杀熟”现象屡见不鲜。所谓“杀熟”，即经营者基于算法对不同消费者实行差别化定价，使老用户或高粘性用户在不知情的情况下支付更高价格。
这一现象的普遍化不仅削弱了消费者对电商平台的信任，也在法律层面引发了关于公平交易、信息透明与个人数据权的系统性问题。与传统的价格歧视不同，电商平台大数据“杀熟”隐藏于算法逻辑之中，具有极强的隐蔽性和技术复杂性。消费者往往难以察觉自身权益被侵害，更无法通过常规的证据途径证明不公定价的存在[1]。由此，现有《消费者权益保护法》《电子商务法》《价格法》《反垄断法》《个人信息保护法》等制度在实践中面临适用困境。
近年来，国家层面已逐步重视算法治理问题。2022年施行的《互联网信息服务算法推荐管理规定》首次明确提出算法透明与可解释原则，要求服务提供者保障用户的知情权与选择权[2]。但从监管执行角度看，该规定主要聚焦信息内容推荐领域，对算法定价、个性化营销等行为的规制仍显不足。如何在维护市场创新活力的同时，防止算法滥用、保障消费者的公平交易权，成为法律治理亟待解决的新命题。
国内关于大数据“杀熟”的研究主要集中在消费者权益保护、价格规制与算法治理三个方向：在消费者权益保护领域，学者多聚焦于“杀熟”对公平交易权与知情权的侵害，但普遍停留在原则性分析，对算法定价机制缺乏技术层面的解释；在价格法与反垄断法研究中，部分学者将“杀熟”纳入价格歧视框架讨论，但尚未建立“合法差别定价”与“违法差别定价”的明确界限；在数据与算法治理研究方面，虽已关注平台算法黑箱、数据优势与平台义务，但关于算法透明化的制度设计、可解释化技术路径及可操作的监管机制讨论仍显不足。总体而言，现有研究对电商平台大数据定价的经济学基础阐释不足，也缺乏能够将制度、技术与消费者权利融合的系统化治理方案，这正是本文拟以“算法透明化”视角提出“三重治理”框架的理论落脚点与创新空间。
因此，从“算法透明化”视角重新审视电商平台大数据“杀熟”问题，具有重要的理论与实践意义。一方面，透明化是算法治理的基础，是打破技术“黑箱”、重塑信任机制的前提；另一方面，它为法律规制提供了可操作的抓手，通过强化算法披露、审计与问责机制，能够实现对数字经济活动的有效约束。本文将以电商平台为研究场景，从算法透明化视角探讨大数据“杀熟”的法律规制路径，力求为数字经济的健康发展提供制度借鉴。
2. 电商平台大数据“杀熟”行为的法律界定
2.1. 电商平台大数据“杀熟”的概念及法律性质
电商平台“大数据‘杀熟’”是指电商经营者利用掌握的用户数据，通过算法模型对消费者进行精准画像和行为预测，从而在同一交易条件下实施差别化定价或服务，以获取超额收益的行为[3]。其本质是一种建立在信息不对称与算法控制基础上的价格歧视行为。与传统“杀熟”不同，数字化算法技术使得这种差别化更加精准、隐蔽且规模化。
在实务中，电商平台大数据“杀熟”常表现为：同一商品或服务，面对新用户与老用户、不同消费水平的用户，系统自动生成不同价格或优惠方案。例如，在线旅游、外卖、打车平台等根据用户设备类型、地理位置、消费频率及支付记录进行分级定价，央视“315”晚会曾曝光某旅游平台对新老用户同一酒店房价差价高达数百元的案例，引发社会广泛关注[4]。
从电商平台大数据“杀熟”的法律性质来看，首先，其属于违反公平交易原则的民事侵权行为。《消费者权益保护法》第8条规定，消费者享有公平交易权。大数据“杀熟”破坏了市场交易的公开、公平原则，构成不正当差别待遇。消费者在信息严重不对称情况下被动接受价格，实质上丧失了自主选择与议价能力。
再次，其可能构成滥用市场支配地位行为。根据《反垄断法》第22条，具有市场支配地位的经营者不得无正当理由对交易相同条件的交易相对人实行差别待遇。平台若利用算法优势对特定用户群体定价更高，即使其辩称为“个性化定价”，仍可能因缺乏合理性而构成差别待遇滥用。
最后，其涉嫌违反《反不正当竞争法》的虚假交易规定。电商平台若通过操纵算法推荐和价格信息，误导消费者做出不真实交易判断，可构成虚假或者引人误解的商业宣传行为。这种“隐形操控”在形式上虽非直接欺诈，但在结果上损害了消费者的知情与选择权。
2.2. 电商平台大数据“杀熟”的特征
2.2.1. 隐蔽性与非对称性
传统的价格歧视往往具有可识别性，而电商平台利用算法动态定价，价格调整在瞬间完成且随用户特征变化而变化，消费者难以察觉被“区别对待”。即使同一商品在相同时间、相同条件下展示价格不同，消费者也难以获取充分证据证明平台存在歧视行为。这种技术隐蔽性使得监管机关取证困难，法律责任难以落实。
大数据“杀熟”以算法为中介，消费者难以察觉价格歧视存在，更难获得证明其被“杀熟”的证据。算法逻辑与数据模型由平台掌控，用户处于信息弱势地位。
2.2.2. 算法与数据双重垄断
电商平台掌握着庞大的用户数据与算法模型，通过大规模数据挖掘与机器学习，不仅能预测消费者的购买意图，还能精准评估其支付意愿。这种能力强化了平台对价格的控制力，使其在信息与交易层面形成事实上的垄断地位。消费者在交易中处于弱势，被动接受算法结果。算法与数据的垄断结合，形成了技术性市场支配地位。
2.2.3. 合理性与违法性的模糊边界
电商平台的个性化推荐与差异化定价，在一定程度上提升了市场效率与消费者体验。但当算法目标从“满足需求”转向“最大化利润”，且以牺牲特定群体利益为代价时，便突破了法律边界。由于缺乏透明机制与外部监督，算法在合法与违法之间形成灰色地带，导致规制困境与取证障碍。
个性化推荐、动态定价在本质上是促进市场效率的技术创新。然而，当电商平台利用算法刻意区分“熟客”与“新客”，且差价明显缺乏成本依据时，该行为便滑向“歧视性定价”的违法领域。
2.2.4. 侵权责任主体的复合性
电商平台运营商是算法的设计者与受益者，但算法模型的开发、运行往往涉及多个第三方技术提供者。如何明确各主体在“杀熟”行为中的责任分配，是当前法律认定的重要难题[5]。
电商平台大数据“杀熟”兼具经济合理性与法律风险性。其法律定性不仅取决于价格差异本身，还在于算法逻辑是否违反公平原则与消费者知情权。要实现有效规制，必须从算法透明化入手，打破信息不对称的“黑箱”，这也为接下来探讨现行法律困境与改进路径奠定基础。
2.3. 价格歧视理论的引入与“杀熟”的法律边界
在经济学理论中，大数据“杀熟”通常被视为算法驱动的价格歧视行为。价格歧视并非天然违法，其合法性取决于类型与福利效应。根据皮古(Pigou)的经典理论，价格歧视主要可区分为三类：
1) 一级价格歧视(完全歧视)。经营者根据每位消费者的最大支付意愿单独定价，即“量身定制价格”。在算法时代，平台利用大规模数据分析用户偏好，最易演化为大数据“杀熟”。其通常会损害消费者剩余，破坏市场公平，属于应重点规制的类别。2) 二级价格歧视(自我选择式)。如不同套餐、会员制度、折扣阶梯等，消费者可根据自身需求作出选择。这类定价方式具有一定的效率提升效果，通常不属于违法行为。3) 三级价格歧视(群体区隔)。如学生票、老年票等基于可识别群体特征的差异化定价。若差别待遇具有合理性(如公共福利)，应被允许；但若基于不透明的算法推断用户“忠诚度”、消费能力等，则可能构成违法的不当差别待遇。
基于经济学分析，可以更精准界定大数据“杀熟”的违法边界：并非所有个性化定价都违法，只有基于隐蔽算法、未经同意、损害消费者权益的差别化定价才应受到规制；算法应当透明可解释，否则消费者无法判断其定价是否合理；平台不得基于忠诚度或历史消费能力提高“老用户价格”，此类行为兼具不公平性与欺诈性，属于应被明确禁止的算法歧视。
因此，“大数据杀熟”是价格歧视在数字经济条件下的扭曲表现，其本质在于利用信息优势进行不透明、不对称、不公平的差别定价，与合理的个性化服务根本不同。法律规制应着眼于规则透明、算法可解释与消费者授权三项核心原则。
3. 现行法律规制的困境
电商平台大数据“杀熟”行为表面上属于市场经济中“价格差异化”的一种体现，但其背后隐含的算法操控、数据不对称与隐私滥用，使其难以被传统法律框架准确规制。
我国现行法律体系已初步建立起对电商行为、个人信息使用及消费者权益保护的规制框架。《消费者权益保护法》《电子商务法》《价格法》《反不正当竞争法》《个人信息保护法》等均包含与大数据定价相关的条款。然而，在实践中，电商平台大数据“杀熟”仍屡禁不止，反映出法律规范在适用层面的多重困境。这些困境主要表现为规范体系的模糊性、执法机制的取证难题，以及监管能力的技术滞后性。
3.1. 《消费者权益保护法》的规制不足
《消费者权益保护法》第8条规定消费者享有“公平交易权”，第20条要求经营者不得设定不公平、不合理的交易条件。然而，法律条文仅停留于原则层面，对算法定价、数据利用等数字化情境下的新型侵权缺乏具体指引。
在传统消费场景中，消费者可以通过对比不同商家报价判断价格是否合理，但在算法主导的电商平台经济中，价格形成机制隐藏于数据模型与推荐系统之中，消费者难以直接感知。此时，即使“被杀熟”，也难以证明电商平台存在故意或差别化操作。此外，《消费者权益保护法》缺乏关于“算法知情权”与“价格解释权”的具体规定。消费者通常只能被动接受系统推荐的价格或方案，无法知晓价格计算依据。即便消费者怀疑存在不公，也缺乏请求平台披露算法逻辑或提供差价解释的权利救济途径，由此导致的维权困境，使得“公平交易权”在算法环境下难以实现实质保障[6]。
3.2. 《反垄断法》与《反不正当竞争法》的适用局限
3.2.1. 滥用市场支配地位认定难
《反垄断法》第22条规定经营者不得无正当理由对交易条件相同的交易相对人实行差别待遇。理论上，大数据“杀熟”属于“差别待遇”范畴，但在实践中难以认定平台是否具备“市场支配地位”，以及差价是否构成滥用行为[7]。
例如，在电商平台竞争激烈的行业中，企业可能辩称价格差异是算法“动态调整”的结果，并非主观歧视，司法机关若缺乏算法审查能力，往往难以揭示歧视性定价的意图与机制。
3.2.2. 反不正当竞争法的“欺诈性”门槛过高
《反不正当竞争法》第8条禁止虚假或者引人误解的商业宣传，但电商平台大数据“杀熟”通常并非直接虚假陈述，而是通过差异化算法隐性操控，未达到“虚假宣传”的构成标准。同时，第12条关于“利用技术手段影响用户选择”的规定主要针对流量操控、刷单等行为，对算法差价缺乏针对性。结果是，平台可借“个性化推荐”“价格优化”等名义规避监管。
3.2.3. 举证难与监管弱化
在算法主导的定价体系中，歧视性决策往往由AI自动执行，其逻辑、参数及训练数据不透明。消费者或执法机关若无技术手段获取证据，极难证明“算法意图”与“差别后果”之间的因果关系，且涉及案件大多金额较小且缺乏司法案例判例，进而增加了举证难度[8]。这使得《反垄断法》与《反不正当竞争法》的适用在技术层面和实践应用中受到限制。
3.3. 《个人信息保护法》与算法推荐规定的局限
3.3.1. 可解释性要求的空泛化
《个人信息保护法》第24条提出“个人有权要求对自动化决策的规则作出说明”，并可拒绝基于个人画像的推送。然而，法律未明确企业应披露的内容范围与标准。多数电商平台以“商业秘密”为由拒绝披露算法细节，导致消费者权利落空。
3.3.2. 算法推荐管理规定的“软法”属性
《互联网信息服务算法推荐管理规定》虽确立了“算法透明、可解释、可选择”原则，但其核心监管对象是内容推荐与信息传播秩序，而非价格算法。监管主体为网信部门，缺乏与市场监管、反垄断执法的衔接机制。此外，该规定以行业“备案–告知–自评”为主要模式，监管多为事后抽查，缺乏强制披露与行政问责条款，执行力度有限。
3.3.3. 用户权利保障的现实困境
消费者虽有权拒绝基于画像的推荐，但在实践中“拒绝”意味着失去个性化服务与优惠信息，多数用户在知情不充分的情况下默认了电商平台的同意算法推荐，形成“被迫接受”的合意假象[9]，这也揭示了算法透明与用户选择之间的结构性失衡。
3.4. 执法与司法层面的现实障碍
3.4.1. 部门监管碎片化
当前算法治理涉及网信办、市场监管总局、工信部等多个机构，但缺乏统一的权责划分与协调机制。对于“大数据杀熟”，各部门往往以“职能不属己”为由相互推诿，导致监管空白。
3.4.2. 技术审查能力不足
执法机关和司法机构普遍缺乏算法解读与数据取证能力，无法独立验证平台定价模型的逻辑是否存在歧视。虽然近年来有部分地方市场监管部门尝试“算法审计”制度，但尚处试点阶段，缺乏标准化依据。
3.4.3. 救济路径缺乏系统设计
当前消费者针对电商平台大数据“杀熟”维权多依赖个体投诉或舆论曝光，司法救济缺乏代表性诉讼机制。《民事诉讼法》第55条虽规定公益诉讼制度，但适用范围主要限于环境与食品安全领域，尚未延伸至算法歧视等数字经济侵权问题。
综上来看，现行法律体系在面对电商平台大数据“杀熟”时呈现出“三重困境”：规范滞后、执法乏力、救济缺位。要实现有效治理，必须跳出传统法律逻辑，从“算法透明化”入手，构建能够穿透技术黑箱、强化问责机制的综合性规制框架。这不仅是制度更新的要求，更是实现数字经济公平秩序的关键路径。
4. 算法透明化视角下的电商平台大数据“杀熟”规制路径
针对电商平台大数据“杀熟”行为所暴露出的法律滞后、监管困境和权利弱化问题，仅依靠传统法律条款已无法有效应对。传统的法律规制多依赖事后追责与行政执法，而算法技术的隐蔽性与自我学习特征，使这种模式难以有效应对。要打破算法“黑箱”，实现公平透明的数字市场秩序，必须以“算法透明化”为切入点，从制度、技术与权利三个层面构建系统化的治理路径。
4.1. 算法透明化的内涵与价值
“算法透明化”是指在算法的设计、运行与结果阶段，保证外部主体能够理解其逻辑、目的与影响，从而实现可监督、可问责的治理目标。它包括三个层次：(1) 制度透明——建立企业算法备案与监管审查制度；(2) 技术透明——要求算法具备可解释性与外部审计机制；(3) 权利透明——赋予消费者对算法的知情、查询与拒绝权。
算法透明化的意义在于：通过信息披露缓解消费者与平台之间的信息不对称；为执法机关提供监管与举证依据；促进企业在算法设计中主动嵌入合规与伦理约束，实现“技术–法律”双重问责[10]。
4.2. 制度层面：建立算法备案与审查机制
4.2.1. 算法备案制度
借鉴欧盟《数字服务法案》和我国《互联网信息服务算法推荐管理规定》，对电商平台的定价算法实行分级备案与动态监管。针对电商平台价格算法，应建立专项备案制度，由市场监管总局牵头，要求企业在算法上线前提交以下信息：定价模型的基本逻辑与变量说明；数据来源及合法性证明；可能引发价格差异的机制分析。备案信息不要求公开所有算法源代码，但应当实现可监管可追溯；备案制度既能形成事前约束，也为事后执法提供基础。
4.2.2. 算法审查与年度评估制度
借鉴欧盟GDPR第35条的“数据保护影响评估”机制，建立算法影响评估报告制度。电商平台每年需提交算法运行对用户公平性影响的报告，并接受独立机构抽查[11]。同时，应设立算法风险等级分类：对涉及价格、信用、金融等高风险领域的算法实施重点监管。
4.2.3. 跨部门协同治理机制
完善跨部门协同监管体系，市场监管、网信、工信等部门应建立信息共享机制和联合执法平台，形成统一的算法治理标准。可探索设立“算法治理专门委员会”，负责电商平台算法备案审核、技术评估及违规惩戒建议，推动算法监管从“事后处罚”向“事前防控”转型。通过数据接口和算法备案共享平台，解决当前部门监管碎片化问题。
4.3. 技术层面：推动算法可解释化与第三方审计机制
4.3.1. 强化算法可解释性义务
在法律上明确企业有义务向监管机构说明算法的定价逻辑、参数来源和优化机制。《个人信息保护法》第24条虽提出“规则说明”要求，但缺乏实施标准，应细化为：对用户层面，以通俗语言说明算法推荐或价格生成的主要因素；对监管层面，以技术文档形式披露模型结构、权重分配和训练数据来源。
算法透明化的核心是让算法的逻辑、目的与结果可理解、可追溯，其中电商平台应在技术层面承担更高的自我治理义务。例如，可采用“可解释人工智能”技术，使定价算法输出的每一次价格结果都能溯源至具体数据和逻辑节点[12]。
4.3.2. 建立第三方算法审计制度
借鉴金融审计思路，引入独立的算法评估机构，对企业算法进行合规性检测与差别化风险评估。审计重点包括：是否存在基于用户属性的不合理差别定价；算法训练数据是否存在偏见或过度采集；定价模型是否设置人为操控参数。审计结果应向监管部门备案，并可在消费者请求时部分公开。同时，应明确第三方机构的法律地位与保密义务，防止商业机密泄露风险。
4.3.3. 建设国家级算法监管沙箱
对于创新型电商平台的企业，可设立算法试运行机制，在监管沙箱内进行合规测试。监管机构可实时监测算法运行结果，对潜在歧视性定价进行早期预警。此举既能保障技术创新，又能防范系统性风险。
4.4. 权利层面：完善消费者算法权利体系
4.4.1. 强化“算法知情权”与“价格解释权”
赋予消费者要求电商平台说明价格差异来源的权利。电商平台在提供个性化定价时，应在显著位置提示“该价格基于算法推荐”，并说明主要定价因素，消费者有权要求获得价格形成逻辑的合理解释。
4.4.2. 确立“算法拒绝权”
应落实《个人信息保护法》第24条关于“自动化决策拒绝权”的规定。电商平台在实施个性化定价前，应明确告知消费者是否采用差别化算法，并提供“关闭个性化推荐”或“恢复统一价格”的选项。消费者的拒绝选择应当简便、有效，不得以降低服务质量或拒绝交易为条件。借鉴欧盟GDPR第22条“拒绝自动化决策权”，消费者应当能够拒绝基于个人画像的差别化价格决策，并可选择“非个性化模式”，平台不得以“功能受限”为由剥夺拒绝权[13]。
4.4.3. 推进消费者集体救济与公益诉讼机制
电商平台大数据“杀熟”具有群体性和隐蔽性，应当将算法歧视纳入民事公益诉讼的适用范围，允许消费者协会或检察机关对典型算法侵权行为提起诉讼。此外，可考虑建立“算法歧视举报与仲裁平台”，降低维权门槛，推动行政调解与司法衔接。
4.4.4. 引入“算法合规告知书”制度
在用户注册或更新隐私政策时，电商平台应提供一份算法合规告知书，明确说明：是否使用个性化定价；用户画像的主要依据；用户拒绝或撤回授权的途径。该告知书应以简明语言呈现，避免“隐私政策冗长陷阱”。
透明化不仅是一种监管手段，更是一种数字治理理念。通过多方共治，可以逐步形成“算法可控、责任可溯、决策可解释”的治理生态，实现技术创新与法律秩序的协调共生。算法透明化是破解电商平台大数据“杀熟”困境的关键路径，通过制度备案、技术审计与权利赋能的三重机制，既能在源头上防止算法滥用，又能在后端保障消费者的实质性权利。未来，应进一步完善法律配套制度，形成可操作的算法透明化标准体系，使公平、诚信与可解释成为数字经济的基本原则。
5. 结语
在数字经济高速发展的背景下，电商平台凭借大数据与算法技术极大地提升了市场效率与用户体验，但同时也催生了以“杀熟”为代表的算法歧视问题。电商平台大数据“杀熟”现象揭示出技术理性与市场伦理之间的紧张关系：当算法被用于利润最大化而非公共利益时，其结果往往是对公平交易原则的侵蚀。
从法律规制的角度看，传统反不正当竞争法、消费者权益保护法等虽可提供一般性保护，但面对电商平台算法的隐蔽性、自主性和技术壁垒，现有规则呈现出明显滞后。仅靠事后惩治无法有效遏制“算法歧视”，亟须在治理理念上由“结果规制”转向“过程规制”，从源头上引导算法的透明与合规。
算法透明化正是破解电商平台大数据“杀熟”困境的关键路径。它通过信息披露、可解释性与审计机制，实现了算法从“黑箱”到“可视”的转变，使法律能够介入算法决策的全过程，重塑市场信任与公平秩序。透明化不仅是一项技术要求，更是一项制度承诺，它要求企业将合规性内嵌于算法设计之中，要求政府建立科学的审查与备案体系，也要求公众具备基本的算法识读能力。
未来，算法治理应当在法律、伦理与技术三者之间形成动态平衡：一方面，立法应进一步明确算法透明化的边界与标准，使其具有可操作性与可问责性；另一方面，应当鼓励企业建立内部合规机制与第三方审计制度，推动算法审慎使用与社会责任共担；同时，监管机构、行业组织与消费者共同参与的多元共治格局，将成为维护电商平台数字经济公平正义的基础。唯有在透明、可解释、可问责的法治框架下，才能在保障电商经济健康发展的同时，实现数据利用与公平竞争的动态平衡，推动数字经济在法治轨道上行稳致远。