“大数据杀熟”的成因体系、现实困境和治理路径探讨

周 元，钱 龙

〔1.四川农业大学 法学院，四川 雅安 625014；

2.西南政法大学 法学院，重庆 401120〕

随着互联网时代的来临，“大数据杀熟”现象在近些年被广泛关注。2022年全国两会期间，韩德云代表提出了《关于严禁以“大数据杀熟”损害消费者利益的建议》,将“大数据杀熟”现象的规制问题再次带向新的高峰。从行为本质来看，“大数据杀熟”是平台经营者通过算法收集、处理用户的消费习惯、兴趣爱好、浏览痕迹等信息，勾勒出用户的画像特征，针对购买同一商品或服务的不同用户提供不合理的差异定价的行为。基于“大数据杀熟”在现实中表现的情形不同，我国学者对“大数据杀熟”的法律性质的界定展开讨论。有学者认为它是经济学理论中的一级价格歧视，[1]也有学者认为“大数据杀熟”中的动态定价的法律性质是价格欺诈，[2]还有学者认为它是算法歧视的结果。[3]

由于学术界对“大数据杀熟”的法律性质仍有较大争论，并且价格歧视说、价格欺诈说和算法歧视说的理论阐述也非常充分，因此本文不对法律性质详细分析。就“大数据杀熟”的成因方面，虽然大部分学者都认同“经营者掌握优势地位、信息不对称、定义标准模糊”，但缺乏对这些因素之间的递进关系探讨，未形成一种完整的体系。基于此，本文从“大数据杀熟”的成因体系角度切入，分析经营者、算法和消费者三方面的逻辑关联。在法律适用、算法规制、监管机制和权利救济层面上，揭示“大数据杀熟”的现实困境，进一步深入探讨“大数据杀熟”的治理路径。

笔者认为，“大数据杀熟”的成因体系如图1所示。经营者抓住个人信息隐藏的巨大商业价值，同时自身也具备将其转为经济效益的能力，然后借差异化营销的“外衣”，掩饰其“杀熟”目的。接着利用信息不对称掌握优势地位，再利用点击合同、算法权力巩固优势地位，而双边市场属性也让用户与平台相互依赖，不可分割。

图1 大数据杀熟的成因体系图

1.“维权成本过高、法律法规不完善”应是困境，不是成因

部分学者将“维权成本过高，法律法规不完善”也归于成因，[4，5]笔者认为将其归于困境更宜。对于维权成本，应分析因果关系。消费者只有在遭遇“杀熟”导致权益受损后，才能进行维权，前者为因，后者为果，逻辑顺序不能颠倒。将“现行法律法规不完善”纳入成因，也有些牵强。一方面，《个人信息保护法》的出台，足以体现国家对个人信息保护的重视以及对“大数据杀熟”整治的决心。另一方面，实施法律是为更好地保障权益，将法律法规的滞后性归为违法行为的缘由，从某种程度上也违背了立法目的。因此在国家积极完善法律法规的背景下，仍坚持认为“法律法规不完善”导致“大数据杀熟”的发生，与立法精神、时代趋势不符，也不利于法治社会的建设。

2.内在动力：个人信息蕴藏巨大商业价值且可转为实际经济效益

用户在操作平台时，会留下点击频率、商品浏览、地理位置等信息。这些信息与平台的商业运转模式息息相关，蕴藏巨大的商业价值。商业活动成功与否往往依赖于对消费者需求把握的精准程度。商家利用这些信息分析用户偏好，掌握更多的市场信息，从而开发其他商业模式，由此个人信息也延伸出了新的财产属性、商业价值。[6]而算法的更新迭代，使得平台可依据用户画像技术，推动未来产品与服务的升级，牢牢把控用户需求，最终将个人信息转变为实际的经济效益。

3.行为借由：借差异化营销模式之口，实现“杀熟”目的

差异化营销模式在经济学中并不代表负面意义。首先在线下营销中，对消费者采取差异定价是很常见的，老顾客往往可以得到更多优惠，这是大众普遍认同的商业习惯，并且公开、透明。其次，美国发布的《大数据和差异化定价》、英国发布的《定价算法》均指出正当的差异化营销符合市场调节本质，能够提高社会整体福利。[7]

“大数据杀熟”和差异化营销在法律层面上最大的区别是前者为法律所规制，后者为法律所容许。究其本质，前者是经营者为获取超额利润对消费者剩余价值进行剥夺，对市场经济也并未带来正面作用，而且它是对老客户进行更高定价，即“杀熟”并非“杀生”，这已经违背了市场交易中公认的商业规则。但平台经营者往往利用差异化营销达到“大数据杀熟”的效果。其一是经营者会以“不得侵犯商业秘密”为由，拒绝向社会公开定价算法，并且对价格调整有最终解释权。即使根据孙金云团队的《2020打车软件出行现状调研报告》，也仅能证实打车软件平台采取了差异化营销与价格歧视，并未否认调研结果与真实算法产生偏差，不能论证平台真实采取“杀熟”策略。其二是经营者转变“大数据杀熟”的实施方式。如今平台常采用发放优惠券的形式，例如外卖、电商行业为新老客户随机发放满减红包，但新用户的优惠力度明显大于老客户。在这种情形下，其目的不正当性将和手段不合理性会引起争论。因为从结果来看，这种措施是针对用户的一种福利，提高了用户待遇，刺激了市场消费。当用户在享受福利时，通常对优惠力度的差异也认为是合理的。

4.优势地位

(1)利用信息不对称掌握优势地位。经营者与用户之间的信息呈现严重不对称，且这种不对称趋势逐渐加剧。首先，双方获得信息的渠道不对称。平台收集并且利用海量用户信息，拥有规模庞大的数据基础，通过算法可以快速筛选、分析，精准地掌握消费者的各类特征。其次，双方所掌握的商品价格信息不对称。线上交易的双方并没有直接沟通，平台通过促销活动、设定优惠券等形式隐蔽价格，用户缺乏知晓商品成本的途径。并且由于第三方比价软件也受到市场的挤压，用户无法和同一时间购买同一商品的其他用户进行价格对比，这使消费者只能单项地接受平台所提供的商品价格信息。

(2)利用点击合同、算法权力巩固优势地位。目前的点击合同习惯于以格式条款的形式呈现。《民法典》第496条对格式条款进行规定，并强调“按照对方的要求，对该条款予以说明”。同时，处理个人信息时的“告知同意”原则在《民法典》第1035条和《个人信息保护法》第14条均有规定，其目的是加强对消费者知情权和同意权的保护。但“告知同意”规则往往会因点击合同的限制，导致平台履行告知义务、用户行使同意权流于形式。究其原因，一是因为平台的点击合同自身存在缺陷，具体表现为外在强制性和内容不易理解，[8]如淘宝的《隐私政策》中规定“如拒绝提供相应信息，将无法使用淘宝的产品或服务”，加之合同的整体内容繁杂，消费者难以做出充分的知情同意；
二是由于部分点击合同存在瑕疵条款，如免责条款中的关键词句被隐藏、有关免责情形体现权利义务不对等。

“大数据杀熟”是算法权力恶化的结果，已经得到大部分学者认可。[9]算法本身应是中性的，但设计者可通过算法对数据分析、判断，影响并操控商业计划、社会政策，使得算法从纯粹的技术手段转变成技术层面的权力。[10]在掌握优势地位的基础上，经营者滥用算法权力，从而控制并支配市场。一方面，平台拥有稳定的资金流通与技术人才的输入，可以保证数据挖掘的算法升级，牢牢地掌控算法权力。另一方面，广大消费者只能单方面被动地接受商家制定、更改规则。

5.市场属性：双边市场属性为“大数据杀熟”提供了市场条件

双边市场与单边市场相对应。单边市场是指市场交易量取决于商品价格总水平，且价格总水平与价格结构无关，并在不同消费者间分配。例如航空行业中学生票价与商务票价无关，商务票价的浮动不会影响学生的需求，反之也是如此。如今大部分网络平台都是双边市场，它分别对应着消费者与商家，并为这两个客户群提高交易效率、降低交易成本。有学者指出，[11]双边市场具有交叉网络外部性，这种网络外部性取决于参与平台的另一边用户规模。并且市场双边的用户与平台互相依赖，缺一不可，只有市场双边同时对平台有需求时，平台才可以突出其市场价值；
平台也依靠为双边同时提供服务而获利。

笔者认为，双边市场属性为“大数据杀熟”带来了市场条件。平台通过扩大一边用户的规模而增加另一边用户的价值，最大化地满足交叉网络外部性。正如当今用户规模已成为平台流量的体现，平台发放补贴或设定更低价格，最大限度地吸引新用户从而增加用户数量，这也解释了线下交易“杀生”到现在平台“杀熟”的趋势变化。对于市场双边而言，随着移动互联网的垄断效应和信息数据的高度集中日益突出，[12]平台形成趋同性，导致用户选择空间有限，甚至会对某些平台养成使用习惯，从而造成对平台的依赖。

1.法律适用困境

目前对“大数据杀熟”有规制作用的主要有《消费者权益保护法》(以下简称《消法》)、《价格法》《电子商务法》《反垄断法》《个人信息保护法》，这些法律规范并未直接对其做出明确规定，导致“大数据杀熟”的适用标准模糊不清。具体法律适用困境从以下四个角度展开讨论。

(1)价格歧视角度。《价格法》和《反垄断法》均对价格歧视的构成要件进行有关规定。对于《价格法》第14条，其构成要件中的行为对象是“具有同等交易条件的其他经营者”。而现实中的“熟客”难以被视为“其他经营者”。对于《反垄断法》第17条，对其行为主体的规定是“具有市场支配地位的经营者”，该条文主要是考虑到传统市场的中小型企业难以对市场秩序造成不利后果，因此行为主体的认定标准较高。但如今的中小型企业可通过算法实现“杀熟”，大数据时代下“具有市场支配地位”也不宜适合作为判断平台是否“杀熟”的标准。

(2)价格欺诈角度。《消法》《价格法》《禁止价格欺诈行为的规定》《关于商品和服务实行明码标价的规定》虽然均对价格欺诈行为明确规定， 但难以规制“大数据杀熟”。其一，价格欺诈的构成要件应包括主客观方面，如果经营者缺乏主观上的故意，仅实现区别定价，并不违反上述法律规定，这为经营者提供了可乘之机。其二，法律规范中的“明码标价”仍有争论。[13]平台对商品的质量、价格等真实信息均做出标注，付款金额也与标注价格相等，这从形式上满足“明码标价”。但是平台“杀熟”间接地侵害了消费者平等权，实际上没有履行“明码标价”的义务。两种不同的观点也限制了法律条文的适用。

(3)反垄断角度。在反垄断的视角下，现阶段主要法律规范有《反垄断法》《禁止滥用市场支配地位行为暂行规定》(以下简称《滥用行为暂行规定》)和《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》(以下简称《反垄断指南》)。除行为主体范围受“具有同等交易条件”限制外，在规制时还面临两大难题。一是实践过程中“反竞争效果的判定”。反垄断的目的是保护市场的合理竞争，“大数据杀熟”适用《反垄断法》的前提是必须受到其立法目的限制，因此必须要分析“大数据杀熟”的反竞争效果。[14]只有在少见的特定情况下才可达到反竞争效果，例如经营者给予同行对手的消费者折扣，损害同级市场的平衡。二是正当理由的抗辩被滥用。以上法律规范未对“正当理由”明确定义，平台可以利用算法的隐蔽性、系统漏洞等抗辩，导致从反垄断角度规制“大数据杀熟”受到限制。

(4)个人信息保护角度。以前我国关于个人信息处理的规定主要集中在《网络安全法》《电子商务法》和《民法典》中。如今商家只需利用用户消费记录、消费水平等信息就能实现“杀熟”，但这些信息未被《网络安全法》和《民法典》纳入个人信息的保护范围中。而《电子商务法》中的有关规定更多是强化用户对个人信息的控制权能并非针对差别定价行为,[15]因此“大数据杀熟”难以与这些法律进行有效对接。在《个人信息保护法》实施后，个人信息的保护规则得到进一步丰富。但部分条文仍需进一步完善。[16]例如在第24条的第3项中个人信息主体行使权利的前提条件为“对个人权益有重大影响”，而在刘某诉美团一案中，配送费差异仅为几元，达不到“重大影响”这一标准，但刘某受到的侵害却是属实。

2.算法规制困境

我国在算法规制上仍处于探索阶段，以规定平台义务为主、赋予个人权利为辅。[17]《个人信息保护法》中新增风险评估制度与透明原则，增加了自动化决策的义务要求。但算法风险评估与算法透明在规制定价算法时受到不同方面的困扰，一些问题也亟待解决。

(1) 算法风险评估制度还需细化。《个人信息保护法》第55条列举了算法风险评估的事前情形，第56条明确了评估内容，但并未对算法风险评估的开启前提做出规定。这可能会形成一种弊端：当算法风险评估成为所有平台自动化决策的必经程序时，第三方机构的评估很可能会流于形式。[18]平台可与第三方机构合谋，逃避严格的算法评估流程，第三方机构也能以此为主要收入来源。长此以往，在没有足够严格的外部监管作为前提时，平台很难产生规范自动化决策的动力。其次，《个人信息保护法》也欠缺考虑评估结果是否公布这些实际问题。向公众完全披露评估结果很可能会导致平台算法被竞争对手所掌握，但不披露又难以体现民主价值。因此，评估结果是否需要公布、又在何种范围内公布，还需要进一步研究。

(2) 算法透明和商业秘密冲突。算法透明是指平台将算法的运作机制或决策过程向大众公开或报备主管部门，它也是判断算法是否具有可责性的重要机制。但算法透明往往被企业以保护商业秘密为由抵制。首先，《民法典》第123条将商业秘密归为知识产权的客体，算法透明要求公开的信息可能是对应着用户和平台的不同权利的客体，例如用户的知情权和算法设计者的知识产权，因此两者的冲突可视为同一客体上的不同权利主张的碰撞。[19]其次，人民法院发布的《最高人民法院关于审理侵犯商业秘密民事案件适用法律若干问题的规定》明确算法构成《反不正当竞争法》第9条第4项的技术信息，即算法可以作为商业秘密进行保护。依据此，企业常用商业秘密为研发算法提供全程或临时性的知识产权保护，这也使得商业秘密成为实现算法透明中的必定障碍。正如学者Selbst所言，[20]每一个算法透明的实现都要牵涉到如何处理商业秘密问题，保护力度与透明程度之间的利益权衡也是定价算法规制中的重大难题。

3.监管机制困境

针对“大数据杀熟”问题，仅仅依靠平台的自身监管是不够的。平台自我管理属于市场机制自我调节的一部分，政府作为市场调节的必要补充，应当从宏观角度上提出科学、合理的监管方案。当前行政部门在监管时也面临困境，具体可分为以下两个方面。

(1)监管模式相对落后。在监管线上交易时，存在调查成本高、发现率较低等问题。其一，政府监管部门数字化进程远不及当前算法优化速度，政府监管的痛处也在于技术不对等。在政府与平台对立的监管关系中，双方对数据的收集程度、分析进度都存在差距，政府处于技术落后、手段失灵的劣势。[21]其二，平台拥有海量的动态用户数据，而政府只能调查企业静态的经营数据，时间上的落后也容易出现监管不及时的问题。如若对各大平台进行实时监管，这需要庞大的资金做支撑。在欧盟谷歌反垄断一案中，监管机构分析了近17亿的数据信息才对谷歌做出反垄断处罚。[22]并且我国经济发展不平衡，欠发达地区无法承受如此巨大负担。

(2)监管力度难以把控。在执法实践中，罚款成为最常用手段，但仅靠罚款无法对“大数据杀熟”造成威慑惩戒。尽管2021年市场监管总局对美团处以34.42亿元罚款，但这与其利用违法行为达到的市值增长幅度相比甚少，也不能弥补已造成的市场损害，并且下达的《行政指导书》也并未从根本改变商业模式。除此之外，政府机构也需兼顾平台经济发展，不能一意孤行地追求监管力度。为推进平台经济发展，政府需经历一段时间的“观望期”，给予平台“允许犯错”的合适空间，太早或太晚地干预平台内部调节都会阻碍行业整体进步，甚至会引起市场竞争失衡。[23]如何实现有效而不激进、威慑且能创新的正面作用，正是监管力度把控的难点所在。

4.权利救济困境

大多数消费者选择投诉或起诉这两种方式维权，但权利救济在实践中难以实现。消费者在维权时容易陷入投诉久拖不决、起诉筋疲力尽的困境。

(1) 线上投诉渠道不通畅。现有的线上投诉渠道可分为三类：官方组织的12315平台，消协组织的权益保护网站，私法主体运营的投诉平台。[24]12315平台因其有公权力机关加持而最具权威，但该平台一般处理线下消费纠纷，缺乏凭证、投诉标的小的“大数据杀熟”并不在其投诉范围内。权益保护网站也有类似问题，并且存在投诉案件数量多、处理周期长等弊病。私法主体运营的平台更是存在诸多漏洞。其一，这种平台不具备法律效力，仅为消费者提供信息发布的渠道，难以解决损失赔偿等问题。其二，私人平台的运营涉及利益输送，例如聚投诉平台曾被曝光“给钱删帖”“恶意控评”等盈利行为。当商业操作与投诉维权产生利益上的冲突，保障权益的初衷也将动摇。

(2)司法救济体系不健全。在多数不确定主体遭遇权利侵犯的情形下，单个主体提起诉讼的动力会不足，[25]这与如今司法救济的现状相似。首先，受“大数据杀熟”侵害的主体数量多，单一受害人起诉维权困难重重，即使最终胜诉，也会付出巨大的时间成本与诉讼成本。这使得消费者自甘承受损害，中国裁判文书网上关于“大数据杀熟”的案例仅有三例。其次，在举证责任方面，若依据《消法》认定“大数据杀熟”的侵权行为，消费者仍需要自身举证。而在线上交易时，实物缺乏凭证，电子信息数据也容易被篡改或销毁，并且平台高频率的动态定价让取证难度增加。若依据《个人信息保护法》的过错推定责任原则进行维权，诚然减轻了消费者的举证负担，但现实中的过错并不容易直接推定，经营者也会借用各种理由抗辩，法院也会因消费者提供证据不足而驳回其诉讼请求。例如在郑某诉携程一案中，被告携程公司辩称“有关机票价格波动是受市场供需关系影响，属于机票行业的正常现象”，法院也因“原告并未提供充分证据证明被告利用系统致使原告不能以较低价格购买机票”而判原告败诉。

1.明确“大数据杀熟”的法律构成要件

笔者认为“大数据杀熟”的法律构成包含以下四个方面要件。(1)行为主体是通过线上平台向消费者销售商品或提供服务的经营者。(2)行为客体是同一平台或商家提供的商品或服务。(3)在同等交易条件下，不同消费者之间就同等商品或服务存在价格上的差异。其中，同等交易条件包括交易方式、交易地点或送货距离、结算方式、付款期限或其他不影响交易成本的合理因素。(4)经营者未通过合理的方式事先告知消费者差异定价以及未说明正当性理由。其中合理的方式包括在平台首页面或其他被广泛关注的浏览页面刊登告示、在《用户使用协议》等点击合同中以显著、清晰、易懂的语言真实、准确、完整地向消费者表述或其他能有效证明经营者履行告知义务的方式。

2.补充“大数据杀熟”的适用标准

(1)《价格法》。《价格法》的第14条应将“熟客”纳入价格歧视的对象中，鉴于当前消费者对平台忠诚度不高，因此“熟客”可限定为“在同一平台或商家消费三次及以上的消费者”。其次，笔者认为可转变思路，即不从价格的生成机制或呈现方式是否合理进行规制，而是直接规制经营者的定价行为。此方面可借鉴国外相关立法经验，如英国关于物价标识时间是否合理性的判断，美国的同业同商品当前售价对比规则。另外，也需补充价格欺诈行为的构成要件并保留兜底条款，明确“大数据杀熟”违反“明码标价”，同时考虑制定对应性单行条例、部门规章构建我国新时代下价格法律体系。

(2)《反垄断法》。于《反垄断法》而言，①要扩大实施价格歧视的主体范围。一方面需综合考量“具有市场支配地位”的认定标准，不仅以《反垄断法》第18、19条和《反垄断指南》第11条为参照，还要采用动态眼光分析市场，关注平台占据市场份额和消费者的依赖度。另一方面，对于不具备市场支配地位但实施“大数据杀熟”的中小型企业，可借鉴《电子商务法》第35条，以滥用相对优势地位进行规制。②改善反垄断竞争效果的判断标准。“大数据杀熟”的第一线损害，即同行市场的损害在现实中较为少见，但第一线损害是消费者损害的连带结果，其损害程度的评估也需以消费者损害为前提[25]，因此可将消费者损害作为反垄断规制的关键因素。同时，针对损害效果的多样性与模糊性，在具体案件中还可引入反事实状态的研究作为辅助判断。[26]③规范“正当理由”的认定基准。法官在裁量时可全面参照以下标准。其一，效率标准，即是否提高了市场生产效率和资源配置效率。其二，公平标准，主要指经营者与消费者双方的利益是否协调。若经营者剩余增加、消费者剩余减少，则为非正当性。其三，必要性标准。若可证明经营者的行为动机是善意且是保持市场正常竞争力之必要，则应归为正当理由。④受益标准。若整体或大多数消费者可从差异定价中获益，则该类行为具有正当性。

(3)《电子商务法》。于《电子商务法》而言，其第18条首次规定平台应向消费者提供非个性化推荐的自然搜索结果。但该条文存在一定的技术认知局限。立法者的本意是为纠正信息不对称，但所有的搜索结果都基于算法分析与用户画像而得到的个性化产物，不存在所谓“自然情况下”的搜索结果。[27]因此应尽快出台相应的司法解释，明确个性化搜索与个性化定价的区别。另外，该法中的惩罚机制也有一定的滞后性。平台算法责任的违反仅会使平台受到行政处罚，此举无法促进算法透明度的提高，也无法体现对消费者遭受损害的弥补。因此《电子商务法》也需建立成熟的平台算法问责制度，为追究定价算法提供法律依据。

(4)《消法》。于《消法》而言，除补充价格欺诈相关规定外，还应拓宽消费者知情权的外延。参照《个人信息保护法》第14至18条，《消法》也应增设强制性的经营者告知义务，如“平台经营者必须就相同交易条件下对消费者索取不同价格加以清晰说明”“经营者若针对消费者采取个人数据信息分析技术差异定价，应事先告知消费者有关原因”等。同时，《消法》第25条规定消费者采用网络、电视等方式购买一些商品时享有“七日无理由退货权”，但由于“大数据杀熟”常发生在即时性消费特征领域，当消费者意识到被“杀熟”时，即使未超出七日无理由退货期，也因商品或服务已经被完全消耗而无法行使权利。针对该问题，可结合消费者知情权与选择权进行完善。[28]消费者自收到商品之日起七日内，若商品具有现实退货可能，则应优先保障消费者无理由退货的权利；
若商品不具有现实退货可能，则应区分经营者是否履行前文所述的告知义务，经营者未履行告知义务则可以第55条规制。

(5)《个人信息保护法》。《个人信息保护法》第24条第1项中的“不合理的差别待遇”和第3项中的“对个人权益有重大影响”并未做出具体解释。笔者认为，“不合理的差别待遇”在现实认定中可拆分为是否具有不合理性与差别性。借鉴《反垄断指南》第17条，针对差别性的判断不仅需关注消费者的经济损失，还应分析差异性标准、算法、实付款条件、交易方式等因素；
而不合理性的判断可根据经营者的抗辩理由，结合前文所述关于“正当理由”的认定基准进行综合考量。另外，关于“对个人权益有重大影响”的认定，一方面要考虑自动化决策对消费者的显性重大影响，如《民法典》中的人格权、财产权以及《消法》中的相关权利。另一方面是对于个人的经济地位、社会地位以及长期评价等可能产生的隐性重大影响，如自动化决策加剧了“信息茧房”效应，造成个人与社会的脱离。[29]

3.规范点击合同

(1)弥补点击合同的自身缺陷。首先，现有的点击合同仅有消费者提供“授权后使用”和“不同意并退出”两个选项，这种类似绑架性质的二选一机制违背了公平原则，可通过增加新的选项弱化点击合同的外在强制性。这一建议其实可追溯至胡某诉携程一案，原告胡某要求携程公司在携程APP中增加选项，使客户不同意授权后仍能使用该APP，二审法院认为这超出权利救济的范围，在个案中应保持谨慎态度，并驳回该诉求。但需要注意的是，当时我国法律并未规定“个人信息拒绝权”，一审、二审法院均认为原告对携程强制性收集、使用非必要个人信息的非正当性行为有权拒绝，这种拒绝权利也并不是一种新型权利的创设。而《个人信息保护法》第24条赋予个人对平台自动化决策的拒绝权，并明确平台应提供便捷的拒绝方式，也在第44条也细化了决定权。以此为法律依据，现有点击合同应充分保障用户权利实现。例如用户通过勾选新增选项，可以拒绝平台以自动化决策做出的个性化推荐，且仍可正常享受服务。

其次，为增强点击合同的易懂性，可由政府或消协牵头，召集当地法学专家、高校学者和平台内部人员，共同研讨、拟定适用于广大消费群众的点击合同参考文件。该文件以平衡双方利益、贯彻公平原则为出发点，应当以显著方式、清晰易懂的语言表达相关事项，同时对专业术语进行解释说明，并列举“大数据杀熟”的主要情形，帮助消费者理解法律对个人权益的保护范围。各大平台可以此为范本，在其基础上适当增设特殊条款。

(2)纠正点击合同的瑕疵条款。为防止经营者利用免责条款中的漏洞逃避法律责任承担，结合《个人信息保护法》第17条和《互联网信息服务算法推荐管理规定》(以下简称《推荐管理规定》)第16条的要求，应增加免责条款中的告知内容，不仅要包括信息处理者的名称、联系方式，个人信息的处理目的、处理方式，处理的个人信息种类、保存期限，还应涵盖算法推荐服务的基本原理、目的意图和运行机制等。对于涉及免责情形的条款，应采用加粗放大字号、改变字体颜色、添加下划线等特殊方式标注，并对免责情形解释说明。而点击合同在制定完成后，先由平台监督机构检查，再报备行业协会或消协审查。此外，点击合同也应采取分级式“告知同意”制度。《个人信息保护法》第28条强调对敏感个人信息的保护。在处理敏感个人信息时应对“告知同意”规则作出更严格的要求，不仅需取得个人单独同意或书面同意,还应取得明示同意。而在对非敏感个人信息的处理上，可根据不同场景确定合适的同意方式，增强点击合同的灵活适用。

4.完善算法规制路径

(1)明确风险评估的启动条件和结果公布。《信息安全技术个人信息安全规范》中规定对“处理超过100万人的个人信息，或预计在12个月内处理超过100万人的个人信息”的组织应设立专职的个人信息保护负责人和工作机构，实质上是将平台算法涉及的用户数量作为处理个人信息风险高低的判断标准。美国的《算法问责法案》中也明确规定制度适用于年收入超过5000万美元的公司、拥有超过100万消费者数据的数据代理商。这为事前风险评估制度的开启条件提供了思路，在未来我国可以将算法处理的用户数量、平台规模、企业类型作为启动风险评估制度的前置条件。同时，为防止评估报告中的算法信息被竞争对手获取，应由政府部门建立有限知情机制，公布评估结果。有关部门应限制算法信息披露范围，以公布专家对算法评测的结果分析为主，规避核心代码的泄露风险。

(2)以比例原则协调算法透明与商业秘密。既然两者之间的利益关系互相冲突且不可避免，那么解决该问题可分成“采用何种方式的算法透明对商业秘密造成最小化损害”以及“对商业秘密如何保护才能对算法透明产生最小化影响”两个方面。对此，采用比例原则进行协调较为合适。比例原则可分为三个子原则，一是适当性原则，指所采用的措施必须能够实现行为目的或至少有助于目的达成并且是正确的手段。二是必要性原则，指在能达成行为目的的诸方式中，应选择对权利最小侵害的方式。三是均衡原则，指面对多数可能选择时，应就方法与目的的关系权衡更有利者而为之。

对于前一方面，有学者将算法透明分为算法信息公开和算法原理公开，[30]前者指算法设计者最大化披露算法信息，包括直接公开源代码，后者要求算法设计者只需解释算法决策原理。简而言之，前者强调算法透明的形式要求，后者追求实际结果。按照比例原则，笔者认为采用算法原理公开更合理。从适当性原则看，仅靠披露算法信息，公众仍然无法理解代码含义，而算法原理公开明显更利于公众理解。从必要性原则看，公开算法原理明显对商业秘密造成损害更小。从均衡原则来看，公开算法原理实现的算法透明所增加的整体社会利益要大于对商业秘密的单一损害。因此，实践中算法设计者可先向政府监管部门人员公开算法信息，并签订保密协议，专家再对算法代码检验、核实，最终拟定为算法决策的原理说明，向社会大众公开。

对于后一方面，算法在现实中还可通过专利的方式保护。通过必要性原则分析，采用专利保护的前提是要求信息公开，采用商业秘密保护的前提是秘密性、实用性以及权利人采取保密行为，显然算法专利保护对算法透明的实现影响较小。但对所有算法均采用专利方式保护也是不现实的，因此这方面的探讨可转换为“鼓励引导采取算法专利保护方式”和“限制算法商业秘密的保护力度”两个角度。关于前者，有关部门可适当放宽算法专利保护的申请规则，加快审核流程，吸引更多算法设计者转向专利保护。至于后者，在英美法律的惯例中，习惯采用公共利益抗辩原则对抗商业秘密保护。我国可借鉴美国的《保护商业秘密法案》以及欧盟的《商业秘密保护令》中的泄露商业秘密免责制度，确立算法商业秘密保护的例外情形。即当“大数据杀熟”的算法决策损害公众、社会公益时，鼓励个人采取书信等密封式披露形式向法院、检察院举报违法行为。

5.形成多元化监管格局

(1)平台内部监管。其一，平台应清楚认识自身作用。在电商生态中，平台既是被监管者，也是对平台内部人员履行监管义务的监管者，尤其是《个人信息保护法》第58条明确了重要互联网平台承担着保护个人信息安全的法定义务。平台应与监管机构形成良性的互动关系，帮助政府监管其他平台的“大数据杀熟”，共同维护市场秩序。其二，加大行业自律。自律公约是行业内部管理中最为常见的规范性文件，它对于保障行业健康发展具有重要作用。[31]我国迄今为止仍缺乏关于“大数据杀熟”的自律公约。因此，平台可拟定并签署关于数据收集合规、定价算法使用方面的行业公约，加强行业内部自律管理。

(2)政府外部监管。首先政府应采取包容审慎的监管理念。政府监管不是为了让政府定价取代市场定价，而是规范平台定价行为。[32]如果一贯打击所有的差异定价，会压缩平台自身调节的空间，抑制数字经济的发展。因此，对于公共产品性质强的商品，即为整个社会共同消费的商品，政府应重点监管。而对于公共产品性质弱的商品，政府应给予平台一定的信任，对平台设置“观望期”，促进平台的管控与创新，只在必要的时候才积极处置。这种区分式的监管措施，既能够紧抓重点，针对性地遏制“大数据杀熟”，又能维持市场活力。其次，在多部门共同监管的问题上，可按照执法领域的不同划分监管主体。例如，文化和旅游部可按照《旅游管理暂行规定》中的规定，管制旅游行业中的“大数据杀熟”。工业和信息化部可按照《推荐管理规定》中的算法管理制度，监督算法推荐服务是否合规。同时，近年来各地政府如广州市、沈阳市也已建设大数据管理局，增强政府信息化能力，欠发达地区政府可借鉴这一做法，重视大数据建设，提升智能化监管能力。

(3)公众协同监管。公众应积极参加政府的法制教育宣传、指导，提高自我权益保护意识，在购物时要多加关注市场行情，留意价格的波动情况。[33]发现不合理的定价行为时应及时取证，并积极向监管机构反馈，实现对“大数据杀熟”的社会监督。另外，数字经济改变了传统媒体的传播方式，自媒体时代下的社会信息传播更加快速，覆盖范围也更为广泛。平台常重视品牌声誉，对媒体舆论也存在敬畏。因此，公众可发挥自媒体的优势，利用信息公开与社会舆论监督约束平台的违法定价行为。

6.优化消费者救济途径

(1)完善线上投诉机制。私人投诉平台可借鉴黑猫投诉平台的创新，增加信息交流功能，让发帖曝光的用户可以和其他浏览页面的消费者实时沟通。另外，投诉平台可将投诉帖和新闻结合，投诉审核通过时自动生成新闻，提高不良企业的曝光度。12315平台和消协网站可建立分布式投诉管理制度，先将投诉意见转送给被投诉者，由当事人协商解决，双方协商不能解决时再介入调解。如果调解后的双方意见仍不统一，可再向有关部门反映，或建议当事人采用司法途径解决。同时也应新增反馈“大数据杀熟”投诉意见的板块，对于查证属实的“杀熟”平台，纳入平台或网站的首页面公示，借用公众的关注度以及商家的商业信誉制约违法定价行为。

(2)合理分配举证责任。《民法典》明确了八种情形下的举证责任倒置情形，基于此，按照举证责任与举证能力相适应的合理原则，笔者认为“大数据杀熟”应实行特定条件下的举证责任倒置规则。具体而言，结合《消法》第23条的规定，应要求平台对涉及商品定价的电子信息数据负有一定期限的保存义务，在此义务期限内，由经营者承担举证责任。其次，结合《个人信息保护法》第69条关于确认个人损失的规定，消费者可用被“杀熟”的消费者支付的最高价减去其他消费者对该商品或产品的支付的最低价作为直接损失，主张惩罚性损害赔偿。消费者在维权时的案件受理费、交通费等必要支出，也应由平台承担，以减轻弱势一方压力。另外，按照《个人信息保护法》第70条的规定，在实践中公益诉讼主体可对违法处理个人信息、侵犯众多个人权益的个人信息处理者提起民事公益诉讼，人民检察院也可对未落实监督职责、怠于履行审查义务的相关部门提起行政公益诉讼，缓解个人提起诉讼的负担。

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