【摘要】在当前数字化时代，大数据在人们日常生活中无孔不入。大数据在为我们提供精确推送便利之时也会对消费者进行“杀熟”。同样的商品面对不同的用户有不同的价格，同一用户的机票价格在同一时间段内价格上涨等情况都可以称之为“大数据杀熟”。“大数据杀熟”，是基于数字化时代的特有语境，通过对使用者媒介使用习惯和信息阅读偏好的精准研判，来进行人物画像，从而使个体遭遇“算法黑箱”。本文通过演员马天宇被携程大数据杀熟事件来探讨大数据杀熟带来的侵权问题，并探究大数据杀熟存在的原因以及治理路径。

【关键词】大数据杀熟；算法推荐；整合性隐私

【Abstract】In the current digital era, big data is pervasive in people's daily life. Big data "killing familiarity" is based on the unique context of the digital era, through the accurate diagnosis of users' media usage habits and information reading preferences, to conduct character portraits, so that individuals encounter the "algorithmic black box". The same delivery time, location, order and delivery platform, but members pay more than non-members; at the same time, the same type of car in the same place to the same destination, but familiar customers charge more. This paper explores the infringement problem brought by big data ripeness killing by actor Ma Tianyu through the incident of big data ripeness killing by Ctrip, and explores the reasons for the existence of big data ripeness killing and the governance path.

【Key words】Big data killing; Algorithmic recommendation; Integrated privacy

【案例简介】

据九派新闻报道，8月2日下午，演员马天宇在微博发文喊话携程旅行，称携程利用大数据“杀熟”，“明明三千多的票，点进去就变成六千多，最后变成一万多。”并直接@携程旅行网。随后，话题“马天宇吐槽携程旅行吃相太难看”登上微博热搜，受到众多网友关注，并纷纷跟帖提到自己遭遇大数据“杀熟”的经历，引发热议。截至8月5日，该话题的讨论高达2.5万次，阅读数达到7.7亿。目前，携程方面暂未就此事进行回应。

图源马天宇微博（现已删除）

携程对消费者进行大数据杀熟，已经不是第一次了，据公开报道，2019年年初，有网友爆料称，在携程购买机票时原价17548元的机票，重搜后提示无票，并且价格变成18987元。但航空公司官网还显示有票，其他平台只需16890元。对此，携程客服回应称：此事是系统Bug（漏洞）所致，绝无大数据杀熟，携程将赔偿所有受损用户。

2021年7月，携程钻石贵宾客户胡女士认为携程采集了其个人非必要信息，进行“大数据杀熟”，并将上海携程商务有限公司诉至法院。经过浙江绍兴市中级法院终审判决，认定携程不构成“大数据杀熟”，但仍属于消费欺诈，应对消费者退一赔三。法院审理认为，携程APP作为中介平台，有如实报告对标的实际价值义务。在此事过程中向胡女士展现了溢价100％的失实价格，没有价格监管措施，没有做到钻石贵宾享有优惠的承诺，并在处理投诉时告知无法退还全部差价的理由也与事实不符。

在经济学中，“杀熟”更多的是指商家利用熟客的信任，使熟客购买的价格比新客更高的这种行为。“大数据杀熟”则是在原本“杀熟”概念的基础上广泛地利用了大数据技术。这主要表现在许多互联网平台通过动态地搜集、整理和分析客户在本平台的基本信息、消费习惯和消费偏好等用户数据，描述客户的个人消费特征，形成用户画像，进而在平台销售时自动调整商品的价格，对于一些平台使用黏度较高的用户界面会展示较高的价格，而对一些使用频率较低或无消费记录的客户提供更为优惠的价格，最后商家可以以最接近每个客户所能接受的最高价格成交，从而尽可能多地获得利润。

【案例来源】

https://www.163.com/dy/article/HDRTQI500512D3VJ.html

【案例分析】

一、大数据杀熟的侵权行为分析

（一）信息暴露：侵犯消费者隐私权

隐私是自然人的私人生活安宁和不愿为他人知晓的私密空间、私密活动、私密信息。数字化时代，互联网上的隐私范围则更加宽泛，人们在进行一切网络交往活动时都会留下数字痕迹，而这种痕迹会被平台全部抓取和记录。通常在使用某平台时，平台往往会和用户签订隐私协议，征求用户的位置信息、通讯录、照片等信息。以携程APP为例，用户如果使用携程相关服务，就必须签订平台提供的《服务协议》和《个人信息保护指引》，这其中包括对个人信息的收集、使用、转让、共享及信息披露等具体实施细则，因此，隐私条款的签订，平台商家获取消费者个人信息的主要途径。虽然消费者签署协议对自己的部分隐私数据进行了让渡，但大多情况下是处于一种被迫签订协议的状态，即为了使用更多的功能，从而允许平台来获取自己的基本信息等数据。

部分学者将大数据杀熟定义为“经营者利用大数据技术对消费者收入水平、支付能力、价格耐受度、消费习惯等信息进行挖掘和计算，从而对同一商品或服务进行无正当理由的差异化定价行为。”从此定义来看，大数据杀熟所利用的基础数据是网络用户的消费数据，这属于用户个人不愿意公开的隐私数据。《中华人民共和国民法典》第一千零三十二条指出：自然人享有隐私权。任何组织或者个人不得以刺探、侵扰、泄露、公开等方式侵害他人的隐私权。大数据杀熟的实现路径就是平台利用算法机制对用户的消费行为习惯和支付行为数据进行挖掘，从而实现差异化定价，因此，这里不可避免地涉及到隐私权争议。马天宇之所以受到大数据杀熟，这与携程APP对他历史消费数据进行计算分析有密切关系。

（二）价格歧视：侵犯消费者公平交易权

有学者认为，“大数据杀熟”借助算法判断不同消费者的最高支付规定意愿，从而进行差异定价，属于一级价格歧视。《价格法》第14条规定：“经营者不得有下列不正当价格行为：（四）利用虚假的或使人误解的价格手段，诱骗消费者或者其他经营者与其进行交易；（五）提供相同商品或者服务，对具有同等交易条件的其他经营者实行价格歧视。”虽然大数据杀熟的对象为消费者而不是其他经营者，此条法律规定难以适用，但是从大数据杀熟进行差异定价的现实行为来看，不可否认，确实存在价格歧视的嫌疑。

公平交易权，是指消费者在购买商品或接受服务时，享有公正、合理地进行市场交换行为的权利。《消费者权益保护法 》第10条第1款规定：“消费者享有公平交易的权利。大数据杀熟对公平交易权的破坏主要体现在算法运行机制的不透明性和算法权力的不平等性。平台商家通过利用算法程序，表面是对不同经济水平的消费者进行价格设置，但实际上违背了公平交易的规则，是一种隐形的价格歧视。这也充分说明了马天宇每次点击进入票价界面会出现不同的价格的原因。

二、大数据杀熟的成因

（一）技术困境：算法黑箱下的绝对控制

从技术角度来讲，自算法诞生以来，一直具有不透明性，其运行程序和计算规则不为人们所熟悉。企业平台往往以商业机密来规避用户对算法技术的了解，从而导致在算法面前，平台和企业拥有绝对控制权，用户只能遵守算法规则，面临“算法黑箱”的风险。

正如维纳在《控制论》中所提到的：“技术的发展，对善和恶都带来无限的可能”，算法技术本身是中立的，但是被平台控制后便逐渐有了价值取向。由于用户产生的数据并不是原始存在的，而是包含了其消费倾向和价值观念。因此，平台作为算法技术的控制者，能够充分利用算法的不透明性对用户数据进行收集，根据用户不同经济水平进行定价。加之，算法定价具有强制性的特点，即用户在接受相应产品与服务的同时，必须接受平台规则的限制与约束，即便这种规则存在漏洞与不合理之处。平台通过要求用户遵守代码规则实现了平台自主权力的构建，形成了平台的割据化。

（二）数据困境：信息不对称下的知情权让渡

在市场经济活动中，各类人员对有关信息的了解是有差异的，掌握信息比较充分的人员，往往处于比较有利的地位，而信息贫乏的人员，则处于比较不利的地位，被称为“信息不对称”。正是由于平台与用户之间存在着较大的信息差，才会使用户在进行消费选择时处于被动状态。

一方面，平台要求用户提供数据。数据是应用算法的重要基础，而算法是利用数据价值的重要途径。对于用户来说，数据不过是零散的信息片段，但是平台可以依靠数据分析来准确地整合数据资源，对消费者进行管理。用户在APP上注册时经常会遇到强制要求。他们只有在阅读并接受服务条款后才能从平台的服务中获益，而用户的同意主要涉及平台的免责声明或允许使用用户的隐私信息。然而，由于用户协议的专业性、用户对应用程序的紧急使用以及用户的个人习惯，用户通常会点击 “接受”按钮，这样系统就可以根据用户的数据分析其消费习惯、特点和偏好，以便为其 “定制价格”。另一方面，消费者对数据的依赖性过高，平台利用算法对用户进行分析，并根据分析结果发送准确的产品信息，以促进消费者的购买，这使得消费者逐渐对数据形成依赖，从而对数据的部分权利进行让渡，加剧了平台和消费者在信息方面的不对称问题。

（三）法律困境：统一认定标准的缺乏

“大数据杀熟”之所以一直屡禁不止，与我国现行法律中对其认定缺乏统一标准具有相关性，平台和商家能够抓住法律的漏洞进行责任规避。在本次事件中，虽然演员马天宇在微博上公开喊话，但是携程平台一直未有回应。《中华人民共和国电子商务法》第十八条明确规定平台在精准推送时，应同时提供不针对其个人特征的选项（即为一般推送），但对于何谓“一般推送”只字未提，实践中容易导致“一般推送”商品沦为“陪跑”商品，不能真正起到对消费者的引导、提示作用。此条款还认可“精准推送”的合法性，但对“精准推送”和“大数据杀熟”的界限划分又不明确，被商家利用以“精准推送”为名行“大数据杀熟”之实。根据侵权责任相关法律对侵权责任构成要件的规定，认定“大数据杀熟”构成侵权，需认定经营者存在主观过错。然而实践中，掌握着技术、数据优势的平台和经营者总能找到“价格随时间动态变化，随需求正常调整”等理由进行抗辩，极大增加了过错责任认定难度。

《中华人民共和国个人信息保护法》对数据使用者的行为也进行了约束，该法第二十四条第一款规定，利用个人信息进行自动化决策不得在交易价格方面实行不合理的差别歧视。但仅以此作为处理“大数据杀熟”的法律规范仍显不足，在构成要件和法律效果方面仍存疑问。

三、治理路径

（一）提高算法透明度，避免算法黑箱

消费者之所以会陷入“大数据杀熟”陷阱，最主要的就是对算法运行规则、计算原理缺乏认知和了解，被隐形的“算法黑箱”所操控，平台正是基于此才能够为所欲为。因此，针对“算法黑箱”问题，首先需要提高算法的透明度，让消费者了解算法的计算规则和运行程序，从而避免平台单方面的暗箱操作。一个公开透明的算法势必会保持其中立性，从而确保消费者与平台的公平交易，避免消费者因技术弱势而被平台所欺骗。

（二）建立监督机制，完善法律法规

治理“大数据杀熟”，还需要企业平台加强自我约束。较为公正可行的办法是由政府建立算法监督中心，通过第三方的监管机制来约束企业平台的算法权力，同时完善举报机制，引导不同企业间进行相互监督，防止算法成为获取不当利益的工具。此外，针对“大数据杀熟”的法律法规也需要不断完善，需要在相关法律中明晰概念，确定责任主体，并对此类行为设置合适的处罚。例如在《中华人民共和国个人信息保护法》中细化用户数据使用的情况，不能一概而论，以此来明确用户数据隐私的边界，避免用户数据泄露和滥用。

（三）构建向善价值观，提高算法素养

算法本身没有价值观，但算法是由人来定义、设计和运行的，人的价值取向与情感取向也会体现在算法上。算法在新闻传播领域的追求是实现高效率的分发、信息流动效率的最大化，以及内容生产的个性化，“精准推送”虽然会提高消费者的购买效率，但是，平台在获取经济利益的同时不能忽视社会利益。因此，在算法中植入向善的价值观来确保平台和消费者交易的公平性。此外，消费者也需要提高自身数据素养，确保自己能够正确且有效的评估和使用个人信息与数据，确保对算法运行规则和排序原理具有一定了解，从而避免自己掉入算法陷阱。

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