1. 大数据杀熟概述
1.1. 大数据杀熟的概念
“杀熟”，从字面意义上来看，就是利用熟人之间的信任对对方实施欺骗行为从而谋取利益的行为。在互联网时代，该模式演进为“大数据杀熟”，“大数据杀熟”是平台经营者基于消费者个人数据信息，利用算法进行差异化定价，且该定价不反映成本差别的一种算法价格歧视行为[1]。其以电子商务平台为主要发生场景，由平台经营者主导，通过各种方式收集消费者个人信息后，运用算法技术对这些数据进行深度剖析，从而构建出消费者特征的精准画像。在此基础上，平台在制定服务或商品价格时，会针对不同消费者群体实施差异化定价策略，以此攫取消费者剩余价值。这种基于数据算法的差异化定价行为，本质上是传统价格歧视在数字时代的异化形态，其不仅直接侵害消费者权益，更会对市场经济秩序造成系统性破坏。
1.2. 法律定性
关于“大数据杀熟”行为的定性问题，学界目前仍未达成一致认识，主要存在以下几种观点学说。
(1) 价格歧视说
有部分学者认为“大数据杀熟”行为是一种价格歧视[2]。作为经济学领域的经典概念，价格歧视被划分为三个层级：一级歧视是通过收取每个消费者的最高接受价格进行定价。二级歧视是基于购买数量进行定价，三级歧视则是通过划分为不同层级的人群进行定价。该说认为大数据“杀熟”实质上属于一级价格歧视的数字化延伸——平台依托算法技术与海量数据资源，突破传统消费场景的时空限制，将服务过程中采集的消费者行为数据转化为精准用户画像，进而实施“千人千价”的个性化定价策略，使经济学理论在数字空间获得实践载体[3]。需要指出的是，价格歧视本身是市场经济中常见的定价策略，通过提供差异化产品组合或服务方案，满足不同消费群体的弹性需求。在电子商务兴起前，传统消费场景中已普遍存在此类现象：例如服装零售中，商家根据消费者的议价能力实施弹性报价，最终成交价格呈现显著差异。这种定价机制本身具有价值中立性，既包含促进资源优化配置的积极效应，也可能产生市场不公平的潜在风险。基于上述分析，将大数据“杀熟”简单归类为价格歧视存在理论局限。
(2) 价格欺诈说
有部分学者主张将“大数据杀熟”现象归类为价格欺诈行为。该说认为平台经营者使得消费者误认为自己看到的价格是针对所有客户，从而对消费者进行了诱导行为，认为自己支付了低价或者正常价格，但实际是支付了背离其内心本意的最高价格，构成了价格欺诈，此举违背了诚实信用原则[4]。同时信息不对称造成的孤岛效应，使得消费者难以与其他消费者进行价格比较，进一步强化了价格欺诈的认定基础。在法律概念上，欺诈是指通过虚构事实或隐瞒真相的方式，误导、欺骗消费者做出错误意思表示的行为。而价格欺诈，则进一步细化为经营者利用虚假标价、误导性价格手段等，诱使消费者或其他经营者进行交易的行为。然而，在“大数据杀熟”中，平台商家并未实施虚构商品信息或主动诱导欺骗行为，而是根据其消费水平让其支付最高意愿价格，是一种针对消费者的差异性个性化定价；而且若平台在交易过程中明确告知消费者其采用的是基于大数据的动态定价机制，则难以认定其存在欺诈故意。因此，将大数据“杀熟”简单定性为价格欺诈，在法律构成要件上存在明显缺陷，既无法准确反映其行为特征，也不利于构建针对性的法律规制框架。
(3) 算法权力滥用说
主张算法权力滥用说的学者认为，算法技术本质虽具中立性，但算法的决策机制从设计到运行均深植于电商平台的意志与利益诉求之中。经营者在此过程中占据绝对主导地位，其既可通过算法优化商品服务品质，亦可能借技术之名滥用算法权力，侵害消费者个人信息权益。电商平台依托其强大的数据处理能力与技术人才储备，能够对海量用户信息进行深度分析，通过机器学习算法构建精准的用户画像模型，并利用持续采集的数据对算法进行迭代优化，从而提升系统性能[5]。这种大数据与资本的深度融合，在提升资源配置效率的同时，也使平台获得了超越传统市场范畴的“准公权力”，对经济社会产生深远影响[6]。其中，“大数据杀熟”现象作为平台滥用算法权力谋取不正当利益的典型表现，广泛渗透于信息采集、差异化定价、个性化推荐等多个环节。从理论层面分析，电商经营者完成基础交易仅需获取消费者必要信息即可。但在实践操作中，平台常过度收集与当前交易无直接关联的非必要信息，如用户的身份职业、健康状况、宗教信仰等，甚至要求获取麦克风、摄像头等硬件设备的访问权限。虽然平台在形式上履行了告知义务，但消费者实质上并不具备真正的选择权，若其拒绝授权将导致交易无法完成，甚至影响平台功能的正常使用。这充分证明了“大数据杀熟”的本质是平台利用算法技术优势及信息不对称，从而对消费者合法权益造成侵害[7]。
综上，将“大数据杀熟”的法律性质定义为滥用算法权力说更为妥当。该现象的本质在于算法技术的非正当使用，平台借助自己的绝对优势获取海量用户信息，通过算法模型实施动态化、个性化的定价策略，而算法固有的不透明“黑箱”的特征使消费者难以察觉被“杀熟”，这种算法运行机制的技术性信息屏障使得平台经营者肆无忌惮，大肆滥用算法技术侵害消费者合法权益。传统法律定性(如价格歧视说、价格欺诈说)聚焦于行为表象，而滥用算法权力说直指本质——平台通过算法技术垄断形成“数字支配地位”，并系统性滥用由此产生的权力。治理的出路亦须从规制外部行为转向约束权力本身，通过倡导算法透明度、可审计性及反算法歧视等制度，推动从消费者末端保护向平台算法权力全过程治理的范式转变[8]。
2. 大数据杀熟背景下消费者权益保护的现实困境
2.1. 消费者知情同意难以有效保障
消费者知情同意原则难以有效保障，主要体现在形式化遵循与执行效果不佳两方面。
第一，该原则在实践中往往只满足形式要求而缺乏实质意义。法律虽规定平台须明确获得消费者同意方可收集信息，但实际操作中，知情同意常被架空，难以有效发挥其真实作用。多数平台的隐私条款，其设计初衷并非为了确保用户的充分知情，而是倾向于实现自身利益的最大化，因此关键信息常被有意模糊处理，加之文本中充斥大量晦涩难懂的专业术语与冗长条款，人为制造了认知障碍，使用户难以洞悉潜在风险。多数用户为便捷使用服务，不得不直接同意，导致“同意”并非建立在充分知情基础上。若拒绝提供信息，则无法使用服务，进一步削弱同意的自愿性，使知情同意流于形式。在实践中，这一困境表现为平台通过“不同意即不可用”的捆绑方式，强迫用户接受其信息收集条款。例如，在“胡女士诉上海携程商务有限公司侵权纠纷案”中，法院审理认为，携程APP将用户同意其《服务协议》《隐私政策》作为使用前提，若不同意则直接退出应用的做法，属于以拒绝服务形成对用户的强制。其协议中要求收集的信息范围(如日志信息、设备信息、位置信息等)也远超订单履行所必需，违反了个人信息处理的必要性原则。该案典型地揭示了平台如何将“概括性同意”异化为业务准入许可，使消费者的同意权在实质上被剥夺。1
第二，知情同意原则的执行效果不佳。首先，要求用户逐一阅读冗长政策不具备现实性，大数据时代消费者面对众多网络服务，其时间精力有限，往往会放弃阅读。其次，该原则对平台行为的约束较弱，例如平台常在协议中保留单方修改隐私政策的权利，使用户承担持续关注政策变动的负担。最后，该原则未能有效约束平台向第三方共享数据的行为，平台可能将其掌握信息共享给关联第三方，信息被共享后，其后续使用便脱离了用户的知情范围。即便第三方超目的使用，消费者也无计可施。
综上所述，知情同意原则虽以消费者同意为基础，但在复杂的技术与商业环境下，其难以真正保障用户权益和个人信息安全。
2.2. 消费者权利救济机制不完善
对于消费者而言，即便明确意识到自身遭遇“大数据杀熟”，在现行法律框架下维权仍面临重重困难，其赔偿诉求往往难以实现。
首先，消费者举证困难。尽管《消费者权益保护法》十一条、四十四条规定了消费者享有损害赔偿请求权，但在实务中其主张赔偿仍存在困境。依据民事诉讼“谁主张，谁举证”的原则，消费者需证明自身权益受损且存在实际损失。然而，由于缺乏对平台定价机制的明确法律规范，且关键交易信息与算法逻辑均由经营者单方掌控，消费者在实际中极难获取有效证据，导致其难以提供充分证据证明区别对待的存在，维权基础薄弱。这种困境在消费者投诉中极为普遍。例如，消费者苏女士发现自己在直播间多次购买的同款商品价格均高于家人的新账号，但在向平台客服投诉时，因无法提供系统性的证据而往往得不到解决。2据统计，在各大网络投诉平台上，针对电商、在线旅游(OTA)等平台的“大数据杀熟”投诉量居高不下，但由于技术黑箱导致的信息不对称，消费者举证艰难，大量投诉最终陷入“罗生门”，部分平台的投诉解决率甚至长期偏低。
其次，消费者的维权成本较高。为证明被“杀熟”，消费者需收集不同消费者购买同一商品或服务的价格信息，这一过程需投入大量的时间与精力、成本高昂。同时单个交易金额通常较小，即便胜诉，可能获得的赔偿远不足以覆盖维权投入，使得多数消费者在理性权衡后不得不放弃维权。
最后，现行消费者公益诉讼制度不健全。依据《消费者权益保护法实施条例》，仅有省级及以上消协组织具备提起公益诉讼的资格，全国范围内适格主体仅32个，数量有限且其行动能力也受制于行政区坏，难以有效规制跨区域、大规模的网络平台侵权行为。面对算法隐蔽性强、影响范围广的特点，现有制度在响应速度、资源整合与诉讼效率方面明显滞后，无法及时有效维护不特定多数消费者的合法权益。
2.3. 监管机制不成熟
监管机制的不成熟，也是导致“大数据杀熟”问题难以有效遏制的重要原因之一。
首先，监管主体缺位，难以形成有效合力。“杀熟”行为广泛涉及交通运输、电子商务、旅游住宿等多个行业领域，而这些领域分别由不同部门依职能管辖。同时，其侵害客体又可能涉及消费者权益、个人信息等，对应监管部门亦不相同。表面上看，多部门共管似乎可实现全覆盖，但在实践中却因单个“杀熟”行为常具有跨领域、多客体的复合特征，极易引发管辖权重叠与责任归属模糊。监管力量过度分散难以形成合力，易出现部门间推诿扯皮，反而为平台规避监管提供了灰色地带。由于缺乏主导的专门监管机构，既难以有效约束平台行为，也使得消费者维权时投诉无门。
其次，监管能力不足、方式滞后，难以应对技术化挑战。随着算法技术广泛应用，平台依托大数据与云计算实现实时、动态、隐蔽的差异化定价，“杀熟”行为愈发智能化，对传统监管模式形成巨大挑战。然而，我国现有监管仍以区域监管、事后追责为主，这种被动式、离线化的监管方式难以应对线上实时发生的差异化定价。线上行为与线下监管方式严重脱节，导致监管覆盖面不足、效能低下。从司法实践看，消费者诉讼维权成功的案例极少，这说明事后监管效果有限。监管必须转向事前预防和事中干预，将“杀熟”行为遏制于未发阶段。
3. 大数据杀熟背景下消费者权益保护的路径优化
3.1. 强化对消费者“知情同意”的保障
严格落实《个人信息保护法》中的知情同意规则。网络平台在收集个人信息前，必须履行充分告知义务，确保消费者充分了解相关信息的内容和用途，并在征得其同意的前提下，才能进行数据收集。具体来说，即建立以“告知–同意”为核心的数据处理规范，要求平台需使用清晰易懂的语言，明确说明拟收集信息的类型、使用目的及保存期限，未尽告知义务的应认定为侵权。另外，在用户订立协议时，平台应对涉及重大权益的条款进行重点提示，且提示方式不应局限于视觉强化，而应采用更能确保用户清晰知悉的多元手段，确保用户完整理解合同中的权利义务关系。提示内容也不宜过多，以免模糊重点。
同时，消费者基于信任向平台授权使用其个人信息，平台因此负有严格的保护义务。根据《个人信息保护法》第55条，平台在实施自动化决策前，应进行风险评估。风险评估既是识别管控风险的有效工具，也是增强用户信心的关键举措。风险评估结果直接关系到用户是否同意授权，因此必须确保其公正性。评估主体应为独立于平台和用户的第三方专业机构，同时平台也可设立配套部门负责协助材料准备与协调工作，会同第三方机构完成风险评估工作。评估完成后，第三方机构应形成专业报告，由平台向用户公开，并通过告知同意书等方式向消费者明示风险评估结果，通过专门的风险告知程序保障用户的后续选择权。建立并落实系统的风险评估制度，可在数据采集源头构筑防线，有效遏制信息滥用现象。
3.2. 举证责任倒置
“大数据杀熟”行为本质上属于民事侵权范畴，理应遵循“谁主张，谁举证”的证明责任分配原则，但该行为具有高度专业性、隐蔽性强和动态变化等特点，使得普通消费者往往难以察觉侵权事实，更难以有效收集和保存证据，这也成为现实中消费者很少维权的重要因素之一[9]。因此，从公平与效率的角度考虑，应由在数据和技术上具有绝对优势的平台运营方承担更重的举证义务。这不仅能督促平台规范其经营行为，也有助于解决因关键数据由平台单方掌控而导致的消费者“举证难”问题。
在我国现行司法体系中，举证责任倒置的适用情形设定较为谨慎。《民法典》明确列举的八种特殊情形均体现了保护弱势当事人的立法取向，若完全遵循一般举证规则，由处于明显不利地位的受害方承担全部证明责任，将难以实现司法裁判的实质公正。在大数据“杀熟”引发的诉讼中，消费者因技术壁垒和信息不对称而处于明显弱势，基于利益平衡的考量，可参考环境侵权领域的成熟经验，建立适合此类案件特点的举证规则。具体而言，消费者只需提供平台实施“杀熟”行为及自身遭受损害的初步证据，而平台方则需要就其行为合法性及不存在因果关系进行实质举证。通过合理平衡双方的举证负担，既能提升用户维权的主动性，又可确保诉讼程序的实质公正。
3.3. 健全消费者公益诉讼救济机制
针对大数据“杀熟”所具有的隐蔽性强、单笔金额小但影响范围广的特点，健全消费者公益诉讼机制已成为必然选择。具体来说，首先，扩大诉讼主体范围。当前仅赋予国家级和省级消费者组织提起公益诉讼的资格，已难以适应大数据时代的维权需求，主体资格的局限容易导致诉讼程序启动困难，一定程度上纵容了平台经营者滥用算法的行为。相比之下，地市级及区县级消费者组织更贴近消费一线，在发现侵权行为、固定证据材料等方面具有天然优势。因此，建议将公益诉讼原告资格延伸至地市级和区县级消费者协会，同时允许经合法注册的民间消费者权益保护组织及相关组织参与诉讼，从而形成多层次、全覆盖的公益诉讼主体体系，强化对算法侵权行为的司法追责能力。其次，设立消费者公益诉讼专项基金。通过建立专门资金渠道，为消费者权益保护活动提供稳定支持，能够显著减轻消费者维权过程中的经济负担，提升其参与诉讼的意愿与能力，从而在整体上强化消费者权益保护力度[10]。最后，拓展算法侵权公益诉讼的受案范围，在现有制度的基础上，将大数据“杀熟”、算法价格歧视、搜索排名操纵等侵害消费者知情权、公平交易权的行为明确纳入公益诉讼受案范围，为新型数字消费侵权提供更全面的司法保障。
3.4. 完善大数据杀熟的综合治理监管体系
第一、统一大数据监管部门。当前消费市场数字化转型加速，大数据杀熟等新兴问题日益凸显，给消费者权益和市场秩序带来了严峻挑战。为有效应对这些挑战，构建一个全国性、统一化的数据监管机构迫在眉睫。目前，我国在大数据监管方面呈现多部门协同管理的局面，这种模式虽有一定优势，但也存在管理职责重叠与监管空白并存的问题。因此，迅速成立一个全国性的数据监管专门机构显得尤为必要，它能够避免多个部门同时监管或无人监管的混乱状况，确保监管工作的有序开展。在统一顶层设计的同时，也应鼓励各地方政府结合本地实际，设立相应的区域性数据监管分支机构。此类机构既可弥补中央监管在基层的执行缝隙，又能避免政策“一刀切”，实现原则统一与因地制宜相结合的弹性监管模式。通过构建中央与地方双轨并行的监管架构，形成层级互补、覆盖全面的治理网络，为遏制大数据“杀熟”提供有力的组织保障。
第二、推进监管手段的技术化转型。面对技术迭代带来的新型风险，监管手段也需与时俱进。监管部门可推动建立全国一体化的数据运营管理平台，实现对平台经营行为的动态监测与数据透明化管理。政府部门应善用技术工具实施“以数据治理数据”的策略，通过采集并分析企业的定价等关键信息，及时识别可能存在的消费者歧视行为，并依法对违规主体进行处置。可以构建实时风险监测系统，强制要求网络平台接入，对平台的数据收集、使用行为进行全流程追踪。一旦发现可能侵害消费者权益的操作，系统应自动向用户发出警示，并向平台发送整改通知。对多次违规的平台，可在公开渠道发布风险提示，并将其不良记录纳入年度审查评价。此外，还可通过建立“白名单”与“黑名单”机制，增强市场透明度，引导消费者做出更安全的选择。
4. 结语
大数据“杀熟”作为数字经济发展中的一股浊流，深刻揭示了技术赋能背后可能潜藏的权利失衡与监管挑战。其根源在于平台对算法权力的不当运用，使得本应中立的技术异化为侵害消费者权益的工具。面对消费者知情同意形式化、权利救济渠道不畅以及监管体系尚不成熟等多重困境，传统的法律规制模式已显乏力。因此，必须采取系统性的应对策略。从强化事前环节的“告知–同意”与风险评估，到事中优化诉讼程序中的举证责任分配，再到健全事后的公益诉讼救济机制，并辅之以统一、智能的现代化监管体系，多管齐下，方能构筑起一道坚实的消费者权益“防火墙”。这不仅是对个体权利的切实保障，也是引导平台经济行稳致远、维护公平有序市场秩序的必然要求，对推动数字经济在法治轨道上高质量发展具有至关重要的意义。
NOTES
1“大数据杀熟，携程被判退一赔三！”，载青海司法行政网，
https://qh.12348.gov.cn/pub/qhsfxzw/pfxc/yasf/202107/t20210721_66480.html，2025年11月2日访问。
2“直播购物，越买越贵？直播间‘杀熟’如何维权”，载人民日报，
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1830695055478475093&wfr=spider&for=pc，2025年11月2日访问。