1. 引言
在这个信息技术日新月异的时代，互联网已经渗透到我们生活的每一个角落，大数据和算法技术的应用更是为我们的生活带来了前所未有的便利。然而，随着这些技术的发展，一些新的问题也随之产生，其中最为突出的就是算法时代的“杀熟”现象。
“杀熟”现象，简而言之，就是互联网平台利用大数据和算法技术，对不同的消费者实施差异化的定价策略[1]。这种现象的出现，无疑对消费者的权益造成了严重的侵害。一方面，消费者在不知情的情况下，可能被收取更高的价格；另一方面，消费者在遭受不公待遇时，往往难以察觉和举证。这种现象不仅损害了消费者的利益，也破坏了市场的公平竞争秩序。这与《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》(2024年7月1日起施行)的坚持以人民为中心，从我国现阶段国情出发，作出有针对性的规定，处理好保护消费者合法权益和支持经营者依法经营的关系要求是不相符的。
2. 大数据“杀熟”行为的基本概述及对消费者权益的影响
2.1. 基本概述
2.1.1. 大数据与算法概述
大数据是指在一定时间范围内，无法用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。这些数据具有海量、多样、高速和价值密度低等特点。大数据技术的核心在于从海量数据中挖掘出有价值的信息，为各行各业提供决策支持和智能化服务。算法是指为解决特定问题而设计的一系列计算步骤。简单来说，算法就是输入数据转化为输出结果的过程。算法技术通过一个或一组数据为输入，并产生一个或一组数据为输出。算法技术在各个领域都有广泛应用，如数据分析、机器学习、人工智能等。大数据与算法技术二者相辅相成。大数据为算法提供了丰富的数据资源，使得算法技术能够在更多领域发挥出巨大作用。同时，算法技术为大数据的处理和分析提供了有效手段，使得大数据的价值得以挖掘和利用。在电子商务领域，大数据与算法技术的结合使得个性化推荐、精准营销等成为可能，为消费者提供更好的购物体验。
2.1.2. “杀熟”现象的定义与特征
“杀熟”现象，又称为大数据“杀熟”，是指电子商务平台利用大数据和算法技术，对消费者进行个性化定价，从而实现利润最大化的行为。这种现象在互联网时代尤为突出，随着大数据和算法技术的广泛应用，越来越多的电子商务平台采用这种方式来提高自身的收益。
“杀熟”现象具有以下特征：隐蔽性，大数据“杀熟”行为往往不易被消费者察觉。电子商务平台通过收集消费者的个人信息、购买历史、搜索记录等数据，分析消费者的消费能力和喜好，然后制定不同的价格策略。由于这些数据分析和定价策略是在后台进行的，消费者很难发现他们面临的价格与他人的不同。歧视性，大数据“杀熟”行为对不同的消费者进行不同的定价，这种定价策略往往基于消费者的个人特征和消费能力。因此，同样的商品或服务，对于不同的消费者可能会有不同的价格。这种歧视性的定价策略不仅违背了公平交易原则，也侵犯了消费者的权益。动态性，大数据“杀熟”行为具有动态性，电子商务平台会根据消费者的实时数据和市场的变化，不断调整定价策略。这种动态性使得消费者难以预测和把握商品或服务的价格变化，增加了消费者的不确定性和风险。复杂性，大数据“杀熟”行为的复杂性体现在数据分析和定价策略的复杂性。电子商务平台需要收集和分析大量的消费者数据，然后根据这些数据制定出最优的定价策略。这种复杂性使得消费者很难理解和解释为什么他们面临的价格与其他人不同。
2.1.3. “杀熟”现象的产生原因
“杀熟”现象的主要原因是多方面的。首先，互联网平台通过收集大量的用户数据，形成了对数据的垄断，导致交易双方的信息不对称。这些数据包括用户的个人信息、购买历史、浏览行为等，平台通过分析这些数据，能够深入了解用户的消费习惯和偏好，从而制定出针对性的价格策略[2]。这种数据垄断使得用户在交易过程中处于劣势地位，难以了解平台如何使用其个人数据，以及这些数据如何影响定价决策。
其次，算法技术的应用是“杀熟”现象得以实现的关键。平台利用复杂的算法分析用户数据，预测用户的购买意愿和支付能力，进而制定出个性化的价格策略。这些算法通常具有高度的专业性和不透明性[3]，使得用户难以理解定价机制，也无法有效地监督和验证定价的公平性。
此外，电子商务平台追求利润最大化的目标也是“杀熟”现象产生的重要原因。平台通过“杀熟”，能够针对不同的用户群体制定不同的价格策略，从而实现收益的最大化。例如，对于价格敏感度较低的用户，平台可能会提高价格，而对于价格敏感度较高的用户，则降低价格以吸引其购买。
2.2. 对消费者权益的影响
2.2.1. 侵犯消费者的知情权
《消费者权益保护法》第八条规定：“消费者享有知悉其购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况的权利。消费者有权根据商品或者服务的不同情况，要求经营者提供商品的价格、产地、生产者、用途、性能、规格、等级、主要成份、生产日期、有效期限、检验合格证明、使用方法说明书、售后服务，或者服务的内容、规格、费用等有关情况。”
消费者有权知悉商品或服务的真实情况，包括价格信息。大数据“杀熟”行为通过算法对不同消费者展示不同的价格，使得消费者无法获得其他消费者购买相同商品或服务时的价格信息，从而侵犯了消费者的知情权。消费者在做出购买决策时，依赖于对商品或服务全面、准确的了解。大数据“杀熟”行为导致消费者无法获取完整信息，影响了他们的决策过程，进一步侵犯了消费者的知情权。此外，由于消费者通常无法意识到自己正在被“杀熟”，这种隐蔽的定价策略剥夺了消费者选择其他更优惠交易的权利，进一步加剧了对消费者知情权的侵犯。
以“去哪儿旅行”APP为例，当新用户首次下载并尝试使用该应用时，他们很快就会遇到一个必须同意的《隐私协议》。这个协议看似是保护用户隐私的，但实际上却隐藏着更深层次的信息收集和使用。虽然消费者对商家收集信息有所了解，但在平台运营中，商家如何收集和使用这些信息，包括通过算法创建用户画像、进行差别定价，以及与第三方平台共享信息等行为，消费者通常并不知情。
特别是在所谓的“价格歧视”过程中，消费者由于被电子设备“屏蔽”，无法判断商品的定价是统一还是个性化的[4]。比如在使用应用的时候可能会发现同样的酒店房间或机票价格在不同时间、不同设备上显示不同。这是因为平台根据消费者的搜索历史、购买习惯、设备类型等信息，通过算法为每位消费者生成个性化的价格。这种价格歧视行为使得消费者在不知情的情况下支付了更高的价格，而商家则通过这种方式获得了更多的利润。平台利用预先构建的算法模型对收集的信息进行分析，为每位消费者制定独特的价格。这种行为显然违反了《消费者权益保护法》中关于消费者知情权的规定，侵犯了消费者的合法权益。
2.2.2. 侵犯消费者公平交易权
《中华人民共和国消费者权益保护法》赋予了消费者享有公平交易条件的权利，以及拒绝不公平交易的自由。然而，在电子商务中，商家凭借其信息和技术优势，使得消费者在交易中显得尤为脆弱，不公平的待遇也由此潜滋暗长[5]。
以交易过程的公平性为例，所谓的“大数据杀熟”策略，其根基在于商家对消费者信息的全面掌握。商家通过追踪消费者的浏览、搜索和交流记录，悄无声息地搜集并分析消费者的个人信息。现实中，商家常常利用消费者在注册时不得不接受的冗长且复杂的注册协议来为自己辩护。这些协议由专业律师团队精心打造，普通消费者既缺乏足够的耐心去阅读，也缺乏专业知识去理解。拒绝这些协议意味着无法使用相关平台，消费者因此被迫接受不公平的条款，其公平交易权从交易之初便受到侵害。
再从交易结果的角度来看，消费者看似自愿以满意的价格购买商品，但实际上，他们所看到的价格和商品推荐都是商家通过算法和大数据技术精心计算和推送的结果。商家故意隐瞒了个性化定价的事实，如果消费者得知真相，很多人可能会选择取消交易。因此，这种表面上的自愿购买实际上是在算法黑箱的操控下完成的，违背了消费者的真实意愿[6]。无论是最终的成交价格，还是交易行为的完成，都构成了对消费者公平交易权的侵犯。
3. 消费者权益保护所面临的困境
3.1. 算法技术治理的困难
3.1.1. 算法“黑箱”
在当前的大数据电子商务的背景下，互联网经营者通过算法技术对消费者信息进行分析和预测，实现了一种新型的“精准杀熟”策略。这种策略具有极强的隐蔽性，其违法性难以认定，主要原因是算法的“不透明”特性，使得公众对其知之甚少[7]。这种不透明性导致了互联网经营者和消费者之间的信息不对称，使得消费者在交易过程中处于劣势地位。
互联网经营者利用算法“黑箱”的天然特性，以及技术秘密、商业秘密不予公开的掩盖，不断强化算法“黑箱”的本质，逐渐将算法技术迁移至法律规制的空白领域。这种做法使得消费者面临着无尽的商品服务信息，而在与经营者进行交易的时候也并不知道个人信息是如何被用来损害自己的合法权益。消费者及其个人信息在算法运算的过程中作为被分析的客体，使得消费者在被决策的过程中没有选择的权利，互联网经营者利用不对称的信息优势和技术优势对消费者进行产品和服务的差别定价[8]，显现了算法极高的“智慧性”。
另一方面，算法能够进行自我学习，在学习的过程中算法能够进行自我完善，随着一次又一次的自我学习、一次又一次的技术完善，算法实现了从量变到质变的升华。算法的升级换代，使得杀熟行为更加不透明、更加隐蔽。当算法存在不公开、不透明的特征时，会形成“算法黑箱”。算法黑箱形成的同时，加上算法运行规则的连续性，更加加剧算法的不透明性。消费者遭遇大数据“杀熟”本质上是算法运行的结果，其中的控制信息、算法歧视、侵犯隐私等问题会成为连续性的常规动作，进而侵犯消费者的合法权益。
因此算法技术在大数据“杀熟”过程中的应用，不仅加剧了消费者和经营者之间的信息不对称，而且由于其不透明性，使得消费者的合法权益难以得到保障。因此，有必要加强对算法技术的监管，提高算法的透明度，以保护消费者的合法权益。
3.1.2. 算法技术的不中立性
我们必须首先认识到算法并非存在于真空之中，而是由人类设计并服务于特定目的的工具。算法的设计过程，从数据的选择、处理到结果的输出，每一步都深受设计者的影响。这种影响可能是有意识的，也可能是无意识的，但无论如何，它都反映了设计者的价值观和目标。
首先，算法的设计初衷往往是为了实现某种商业目标，如提高利润、增加市场份额等。这种目标导向性使得算法在数据筛选和结果导向上存在偏见。例如，在设计用于个性化推荐的算法时，设计者可能会倾向于推荐更昂贵的商品或服务，以追求更高的利润。这种设计者的主观偏好，可能会导致消费者在不知情的情况下支付更高的价格。
其次，算法所依赖的数据本身可能不具中立性。数据可能包含了社会偏见或歧视，这些偏见和歧视可能会被算法放大[9]。例如，如果算法依赖于历史数据进行学习和预测，而历史数据中存在性别或种族歧视，那么算法的输出结果也可能反映这种歧视。因此，我们需要对数据进行审查和清洗，以确保其客观性和中立性。
此外，算法的设计和运行过程中，设计者的价值偏好和目标追求将直接影响算法的结果。设计者可能会基于自己的价值取向和设计意图去设计算法，必然会带有自身的价值考量。这种价值考量可能会使得算法在处理数据和分析结果时存在偏见，从而影响算法的公正性和合理性。
最后，算法具有自我学习和完善的能力，随着数据量的增加，其预测和定价能力更加精确，进一步加强了对消费者的“杀熟”现象。这种自我学习和完善的能力可能会使得算法在运行过程中不断强化和放大设计者的价值偏好和目标追求，从而使得算法的输出结果更加偏离中立性。
3.2. 监管部门和平台双重监管的缺失
数据“杀熟”行为的监管涉及到多个部门，如工信部、市场监督管理等，导致监管职能重叠、划分不清的情况时有发生[10]。这种情况下，监管部门之间可能存在监管不到位甚至相互推诿责任的问题。此外，大数据“杀熟”行为的隐蔽性和技术性也给监管带来了巨大的挑战。监管部门想要以以往的状态对其进行动态监管和实时捕捉无异于天方夜谭。因此，提升监管部门的监管能力成为了一个重要的问题。
大数据“杀熟”行为涉及的领域众多，如交通出行、网络购物、旅游住宿等，但却缺乏专门的监管主体。这使得一个“杀熟”行为可能同时涉及多个领域或侵犯多个客体，从而导致监管职责的过度分散，不利于形成监管合力。此外，各相关部门之间一旦监管出现问题，必然会导致各个监管部门互相推卸责任，这样反而有利于平台经营者寻找各部门间的监管灰色地带，无法对大数据“杀熟”进行有效监管。
大数据“杀熟”行为的监管能力不足和监管方式落后也是当前面临的问题之一。随着新一轮科技革命和产业革命的发展，互联网行业迎来了新一轮变革。算法技术助推平台经营者实施大数据“杀熟”行为，攫取超额商业利润。大数据与云计算的深度融合为监管提出了全新挑战，但目前我国仍采用区域监管、事后监管的线下监管方式，监管方式并没有与时俱进[11]。面对隐蔽性强和实时动态差异化定价的大数据“杀熟”行为，此种监管方式显得力不从心。因此，监管部门应未雨绸缪，将“杀熟”行为扼杀在摇篮里。
平台经营者的自我监管同样存在缺失。当平台经营者运用算法实现“千人千价”时，这种行为首先就违背了民法中有关诚实信用的基本原则。平台经营者为了追求利益，在消费者不知情的情况下，过度收集和利用消费者的个人相关信息，这实质上是对商业道德的忽视。当消费者遭遇大数据杀熟行为后，向平台经营者主张维权时，平台经营者通常以“不存在杀熟行为”予以否认，这反映了平台经营者自我监管的缺失[12]。
大数据杀熟现象的监管问题不仅仅是监管部门的责任，平台经营者的自我监管同样至关重要。只有监管部门和平台经营者共同努力，才能有效遏制大数据杀熟现象，保护消费者的合法权益，维护电子商务市场的正常经营秩序。
3.3. 消费者维权不易
在探讨线上交易中的消费者权益问题时，我们首先面临的是举证难题。按照“谁主张，谁举证”的法律原则，消费者需要提供证据来证明平台经营者确实进行了所谓的“大数据杀熟”行为。然而，线上交易模式与传统的线下交易模式有着本质的不同。在线上交易中，消费者之间是相互隔离的，无法进行实时比价。平台常常利用优惠券、限时折扣等手段作为掩护，消费者往往只能被动接受平台通过算法精确计算出的价格，而不会意识到自己可能已经成为“杀熟”的对象，更不用说保留相关证据了。此外，“大数据杀熟”依赖于算法和大数据技术，许多平台将其视为商业秘密进行保护[13]。我国目前对于此类技术的披露和告知缺乏明确的规定，关键的数据资料都掌握在平台经营者手中。因此，即使消费者意识到自己可能被“杀熟”，也很难获取到关键的证据。维权成本是一个重要的障碍。由于消费者因“杀熟”而遭受的价格差异通常较小，大多数情况下仅限于几十元，且最终成交价格往往符合消费者的心理预期，因此许多消费者选择忽略这一问题，维权意识相对较弱。实际上，消费者单凭自己的力量很难对抗专业且隐蔽的“杀熟”行为，而聘请律师的费用往往远超过他们的损失。考虑到双方力量的悬殊以及高昂的时间和金钱成本，绝大多数消费者选择忍气吞声，放弃维权。至于维权途径，目前适用于“大数据杀熟”的主要有平台自身的投诉机制、12315消费者投诉热线、诉讼以及网络曝光。然而，这些途径都存在一定的问题[14]。平台自身的投诉机制可能存在自我包庇和规避责任的情况；12315和诉讼途径存在时间长、举证难、过程繁琐等弊端，且现实生活中通过这些途径成功维权的案例极少；网络曝光则依赖于偶然性，没有足够的关注很难引起相关部门的重视。总的来说，消费者在面对“大数据杀熟”时的维权途径既有限也不够有效。
4. 消费者权益保护路径建议
4.1. 提高算法透明度
在当前的商业和技术环境中，算法的透明度问题已成为一个复杂而微妙的议题。这主要由于算法的专业性和商业秘密的法律属性，使得将算法完全公开既不现实，成本也极高。这种不透明性可以分为三种类型：故意不透明、不可避免的不透明和算法本身的不透明性[15]。故意不透明通常涉及人为地隐藏流程，如商业秘密；不可避免的不透明性可能源于社会公众的知识盲区或理解成本过高；而算法本身的不透明性则是由于算法的特征和规模所导致，例如深度学习算法。
为了平衡算法透明度和商业秘密之间的关系，建议合理设定算法透明度的边界，并要求互联网经营者在此边界内提高算法透明度。这一措施旨在避免侵犯商业秘密和技术障碍，同时将算法置于国家机关和决策相对人的监督之下。
具体措施包括在《个人信息保护法》第二十四条中增加算法披露条款，分为强制披露和推荐披露两层框架。强制披露涉及算法可能产生的风险，而推荐披露则鼓励经营者主动披露相关信息，结合政府监管和自律。此外，建议进行算法备案，要求经营者在从事经营性活动时进行登记备案，并披露算法的运行原理和应用目的。最后，应进行算法评估，由专业且独立的第三方机构负责，确保算法设计之初在形式和实质上能平衡各方利益。
4.2. 完善监管体系
首先，应转变监管理念，将大数据监管的重心从收集阶段转移到使用阶段，并鼓励多元主体共同参与监管。具体措施包括建立统一的大数据政府监管网络治理平台，以实现实时、动态的监管，并形成多部门联合监管和线上线下统一监管的有效机制[16]。同时，引入第三方评估机制，以提升大数据监管的专业性和合规性。
其次，应推动行业自治和企业自律体系的建立，通过建立大数据开发利用行业自治协会和自律公约，规范企业行为，促进行业健康发展。企业应定期发布大数据开发利用公告，披露数据使用情况，并接受社会监督。
此外，在监管体系方面，首先需要明确监管主体，建立或指定专门的数据保护和数字市场监管机构，如大数据局，以提高监管效果。其次，加强监管力度，包括加强预防性监管，实行算法备案制度，强化中期监督，以及加大处罚力度。此外，创新监管方式，利用大数据和人工智能技术进行“数据治理”，提高监管水平。
最后，为保证算法技术的有序发展，应建立一套完备的事前监管流程，将算法决策主体和算法本身都作为监管对象。同时，建立经营者责任与算法技术责任并行的双轨责任制，确保责任分配的合理性和透明度。
4.3. 加强消费者权力救济
首先，应完善消费公益诉讼机制。面对大数据“杀熟”，消费者在尝试维护自身的合法权益时可以通过提起民事诉讼的方式，但同时消费者提起民事诉讼也面临着诉讼成本高、难度大的问题。因此，可以考虑消费公益诉讼的参与，由相关团体或部门代替消费者向具有大数据“杀熟”行为的平台经营者提起诉讼，以更好地对消费者权益进行保护和救济。建议将提起公益诉讼的消费者组织扩大到地市级消费者组织，并在实践中适当拓展消费公益诉讼的原告主体范围，包括民间性质的消费者保护组织，以满足现实发展的需要。
其次，应实行举证责任倒置。与线下消费时消费者之间可以进行及时的交流和比价不同，消费者的线上交易往往处于与其他消费者相互隔离的状态，很难发现自己被“杀熟”的事实，即使意识到也很难举证反驳[17]。因此，在大数据“杀熟”案件中，可以通过举证责任倒置，将原属于消费者的举证压力转移给原本就保有交易信息的互联网平台经营者，由平台经营者举证证明自己是否存在利用大数据技术对消费者个人信息过度收集、利用并针对不同消费者实施区别化定价的事实以及相关行为是否具有正当性、合理性和必要性。
此外，应优化消费诉讼案件审理流程。为进一步方便遭到大数据“杀熟”的消费者及时保护自身权益，可以适度优化普通法院在面对消费诉讼案件时的审理流程。例如，可以参考互联网法院的审理模式，运用网络、智能辅助等保证案件审理的质量和效率，同时实现保护消费者权益的目的。在严格贯彻“倾斜保护”原则方面，作为维护消费者合法权益的理论基础，强化互联网经营者赔偿责任。在交易过程中，经营者对消费者实行“千人千价”的行为，在形式上对于每一个消费者履行了明码标价的义务，但是对于消费者群体来说却是相反的。因此，要拓宽消费者知情权的范围，并在《消费者权益保护法》第八条增设经营者的披露义务，主要内容为定价方式。举证责任倒置方面，消费者除了价格存在差异难以列举其他证据自己遭受“杀熟”，在大数据“杀熟”行为中举证责任应当倒置，强化经营者的举证义务。当消费者有证据证明自己支付的价格与他人支付的价格存在不同，并且不处于正常的优惠期限当中时，由经营者证明自己收集、利用消费者个人信息进行差别定价具有合法性[18]。
最后，为降低消费者维权成本，可以设置最低损害赔偿标准。例如，可以参考美国加州《消费者隐私法案》在判决赔偿金额时考虑的相关因素，将大数据“杀熟”纳入《消费者权益保护法》第五十五条规制范围，即“退一赔三”，消费者遭受大数据“杀熟”后可以要求经营者增加赔偿，赔偿金额为消费者支出价款的3倍，不足500元的，按照500元计算。
5. 结语
大数据“杀熟”行为对消费者权益保护提出了新的挑战。“杀熟”行为不仅侵害了消费者的公平交易权和个人信息保护权，而且破坏了市场的公平竞争环境。解决这一问题，需要从法律、技术和伦理三个层面入手。法律层面，应加强立法和监管，明确算法应用的边界和责任；技术层面，需发展更加透明和公平的算法，增强算法的可解释性和可审计性；伦理层面，则需要倡导企业承担社会责任，强化对消费者权益的尊重和保护。应对算法时代的“杀熟”现象，是一个多维度、跨学科的复杂过程，需要政府、企业和消费者共同努力，构建一个公平、透明、可信赖的数字消费环境。