摘要

大数据杀熟作为数字经济时代的新型不正当竞争行为，依托算法技术实现对消费者的差异化定价，严重侵害市场公平与消费者权益。本文结合《反垄断法》《个人信息保护法》等法律修订实践，以携程“大数据杀熟第一案”等司法案例为切入点，系统剖析行为的法律定性争议，揭示当前规制体系在立法协同、执法效能、司法认定等层面的现实困境，最终提出“立法精细化、执法数字化、司法明确化、行业自律化”的多元治理路径，为数字经济法治建设提供理论参考。

一、大数据杀熟的行为界定与表现形态

（一）核心概念的法律解构

大数据杀熟是平台经营者基于用户消费数据与算法分析，利用信息不对称和路径依赖，对相同商品或服务向不同消费者实施差异化定价的价格歧视行为。其构成需满足三要素：一是数据基础，即平台通过收集用户消费偏好、支付能力、使用频率等信息构建用户画像；二是算法手段，借助自动化决策模型实现精准定价区分；三是主观故意，以牺牲消费者公平交易权为代价谋取超额利润，与正常“个性化定价”存在本质区别。

（二）典型场景的实践表征

从行业分布看，大数据杀熟集中于旅游、电商、出行等平台经济领域。在旅游市场，国务院办公厅2025年通知明确将“大数据杀熟”列为侵害游客权益的重点规制行为，在线旅游平台通过区分会员等级实施差价定价的现象尤为突出。携程案中，钻石VIP会员预订酒店的实际价格高出普通用户一倍多，暴露了平台利用会员信任实施价格欺诈的典型特征。在电商领域，部分平台根据用户设备类型（如苹果与安卓手机）、地理位置差异设定不同售价；出行平台则通过分析用户“急单”概率动态调整价格，均属于杀熟行为的变体形态。

二、大数据杀熟的法律定性争议与现行规范

（一）多元法律框架下的定性分歧

1. 反垄断法视角的滥用市场支配地位认定

大数据杀熟可能构成《反垄断法》第22条规定的价格歧视型滥用行为，但需满足“市场支配地位”与“滥用行为”双重要件。2022年修法新增第9条将“数据、算法优势”纳入垄断行为考量，但未明确其在市场支配地位认定中的权重。实践中，数字经济的“网络效应”使平台即便面临“多宿现象”（用户同时使用多平台），仍可通过数据积累形成竞争壁垒，如社交平台凭借用户规模优势构建的定价主导权，传统市场份额标准已难以准确评估。

2. 消费者权益保护法层面的侵权认定

绍兴中院在携程案中明确，大数据杀熟同时侵犯消费者三项核心权利：通过价格歧视剥夺公平交易权，以信息隐瞒侵害知情权，借“信息茧房”限制自主选择权，最终依据《消费者权益保护法》第55条判决“退一赔三”。该判决确立了“消极价格欺诈”的认定标准，即平台未披露差价信息本身即可构成欺诈，为类案处理提供了参照。

3. 个人信息保护法维度的合规审查

杀熟行为的前提是平台对用户数据的收集与使用，若未履行《个人信息保护法》第13条的“告知—同意”义务，或超出“必要范围”使用数据，即构成个人信息侵权。实践中，平台常以默认勾选、格式条款等方式获取授权，此类“概括性同意”的法律效力备受争议，而算法对数据的二次分析往往未重新征求用户同意，进一步加剧了侵权风险。

（二）现行规制规范的体系梳理

我国已形成“法律+行政法规+部门规章”的多层次规范体系：法律层面，《反垄断法》《消法》《个人信息保护法》构成规制基础；政策层面，国务院办公厅明确将杀熟行为纳入旅游市场重点监管，要求开展大数据监测与风险预警；司法层面，携程案等典型判决确立了侵权认定与责任承担的实践标准。但现有规范仍存在“九龙治水”现象，各法律间的衔接协调不足，尚未形成专门针对算法歧视的系统性规则。

三、大数据杀熟法律规制的现实困境

（一）立法层面：规范供给的碎片化与滞后性

现行法律对杀熟行为的规制存在三重缺陷：一是概念界定模糊，如《反垄断法》未明确“数据优势”的评估标准，导致平台支配地位认定困难；二是规范冲突隐现，《反不正当竞争法》侧重平台间竞争秩序维护，与《消法》的消费者保护导向缺乏衔接；三是技术应对不足，面对算法黑箱问题，法律尚未确立可操作的算法透明化与可解释性要求，难以从源头遏制杀熟行为。

（二）执法层面：监管效能的技术瓶颈与协同缺失

数字经济的技术特性对传统执法模式构成挑战：其一，证据获取困难，算法决策的隐蔽性使执法机关难以追溯定价逻辑，用户亦缺乏数据调取能力；其二，监管手段滞后，尽管政策要求开展大数据监测，但多数地区尚未建立跨部门的数字化监管平台，难以实现实时预警；其三，协同机制不畅，平台经济的跨区域性与监管权责的地域划分存在矛盾，跨部门联合执法效率低下。

（三）司法层面：举证责任与裁判标准的适用难题

司法实践中，消费者维权面临双重障碍：一是举证责任分配失衡，用户需证明“相同商品、不同价格、无合理理由”三要件，但平台掌握核心数据，导致消费者陷入“举证不能”困境；二是裁判标准不统一，部分法院以“个性化定价属商业自由”为由驳回诉请，与携程案的“欺诈认定”形成反差；三是责任承担方式单一，现有判决多侧重损害赔偿，对算法整改、数据删除等预防性责任适用不足。

四、大数据杀熟法律规制的完善路径

（一）立法精细化：构建协同统一的规范体系

4. 专项规则制定：在《反垄断法》实施条例中明确“数据优势”的认定因素，包括数据规模、类型、复用价值等，细化价格歧视的合理例外情形（如成本差异、促销活动）。

5. 算法监管立法：参照欧盟《算法问责法案》，要求平台对定价算法进行事前备案与事后评估，对高风险算法强制披露决策逻辑。

6. 法律衔接优化：建立《消法》与《个人信息保护法》的衔接机制，将“未披露数据使用目的”直接纳入价格欺诈认定要件，降低维权门槛。

（二）执法数字化：提升监管的精准性与效能

7. 技术赋能监管：构建全国统一的平台经济监管大数据中心，整合市场监管、网信、工信等部门数据，实现对定价异常的实时监测与自动预警。

8. 举证责任倒置：在执法程序中确立“平台自证清白”原则，要求平台提供定价算法的合理性说明，无法举证则推定构成价格歧视。

9. 跨域协同机制：建立“国家统筹、区域联动”的执法体系，破除地域监管壁垒，对跨区域杀熟行为开展联合调查。

（三）司法明确化：强化权利救济与行为规制

10. 证据规则革新：赋予消费者数据查阅权与复制权，明确法院可依职权调取平台算法日志与定价数据；适用举证责任倒置，减轻用户举证负担。

11. 裁判标准统一：由最高人民法院发布指导性案例，明确杀熟行为的侵权认定标准，细化“合理理由”的具体情形，如成本差异、时效差异等。

12. 责任体系完善：扩大责任承担方式，增设算法整改令、数据删除等预防性责任，对情节严重的平台适用“罚款+市场禁入”的双重处罚。

（四）行业自律化：构建多元共治的治理生态

13. 建立行业标准：由平台经济协会制定《算法定价自律公约》，明确价格公示、用户选择权保障等义务，推行“一键比价”功能。

14. 第三方评估机制：引入独立机构对平台算法进行合规评估，评估结果纳入企业信用档案，与监管处罚挂钩。

15. 消费者教育：通过官方平台普及杀熟识别技巧与维权途径，建立“杀熟行为举报专区”，形成社会监督网络。

五、结论

大数据杀熟本质是算法技术异化与市场伦理缺失共同作用的产物，其规制需突破“事后追责”的传统模式，构建“立法筑基、执法赋能、司法保障、行业自治”的多元治理体系。在数字经济快速发展的背景下，唯有将数据权利保护与市场竞争秩序维护相结合，通过法律规范与技术手段的协同发力，才能实现平台经济创新发展与消费者权益保护的动态平衡，为数字中国建设提供坚实的法治保障。