趙德勇，張子輝

（河北師范大學(xué)法政與公共管理學(xué)院，河北 石家莊 050024）

引言

所謂大數(shù)據(jù)殺熟，是指經(jīng)營(yíng)者利用自身掌握的客戶信息優(yōu)勢(shì)，在確定服務(wù)或者商品的價(jià)格過程中針對(duì)不同客戶采取不同價(jià)格的行為。社會(huì)公眾日常使用的攜程、飛豬旅行、滴滴打車、餓了嗎、星巴克、淘票票等平臺(tái)企業(yè)，均被曝出實(shí)施過大數(shù)據(jù)殺熟行為。這些在諸多知名平臺(tái)企業(yè)普遍存在的大數(shù)據(jù)殺熟行為涉及人民群眾日常生活的各個(gè)方面，亟須在法律層面予以規(guī)制。然而通過梳理現(xiàn)行法律體系有關(guān)規(guī)定可知， “大數(shù)據(jù)殺熟” 在《中華人民共和國(guó)民法典》合同編、侵權(quán)編存在著規(guī)制路徑困境，在《中華人民共和國(guó)價(jià)格法》《中華人民共和國(guó)反壟斷法》中又有用戶權(quán)益保護(hù)力度不足的問題。因此，本文以《個(gè)人信息保護(hù)法》和《互聯(lián)網(wǎng)信息信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》為研究對(duì)象，從個(gè)人信息保護(hù)到算法規(guī)制完善 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的規(guī)制路徑方面提出建議，以期解決 “大數(shù)據(jù)殺熟” 存在的問題，實(shí)現(xiàn)保障用戶合法權(quán)益的同時(shí)促進(jìn)算法的有序發(fā)展。

一、 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的表現(xiàn)形式和危害

（一） “大數(shù)據(jù)殺熟” 的表現(xiàn)形式

“大數(shù)據(jù)殺熟” 的常見表現(xiàn)形式包括 “一人一價(jià)” “一次一價(jià)” 和 “個(gè)性精準(zhǔn)推送” 。 “一人一價(jià)” 是指同一時(shí)間不同用戶登錄同一平臺(tái)的同一頁面，同一商品（服務(wù)）的價(jià)格會(huì)根據(jù)用戶的瀏覽記錄、收藏記錄、歷史購買記錄、支付能力、選擇偏好等歷史數(shù)據(jù)為每位用戶定制不同的價(jià)格。其中 “VIP 相較普通客戶價(jià)更高” “蘋果端用戶相較安卓端用戶價(jià)更高” 是 “一人一價(jià)” 的主要表現(xiàn)。 “一次一價(jià)” 是指同一用戶針對(duì)同一品質(zhì)商品（服務(wù)）根據(jù)其打開頁面的次數(shù)不同、在此頁面停留的時(shí)間長(zhǎng)短或是使用的次數(shù)不同在定價(jià)上存在著明顯差距，甚至存在第二次打開頁面比首次打開頁面價(jià)格更高的情況。 “個(gè)性精準(zhǔn)推送” 是指平臺(tái)根據(jù)搜集的用戶數(shù)據(jù)信息為用戶劃定商品（服務(wù)）的選擇范圍，使用戶只能在給定的高價(jià)商品中選擇商品（服務(wù)）。

（二） “大數(shù)據(jù)殺熟” 的危害

1.侵害消費(fèi)者個(gè)人權(quán)益，背離民法基本原則

首先， “大數(shù)據(jù)殺熟” 侵害了用戶作為消費(fèi)者享有的個(gè)人權(quán)益。 “一人一價(jià)” 使得用戶接收的商品（服務(wù)）信息都是平臺(tái)基于數(shù)據(jù)分析而定制的，與用戶作為消費(fèi)者享有的知悉真情權(quán)相沖突； “一次一價(jià)” 使得用戶因?yàn)樗阉骰蚴褂玫念l次不同而在享受同等商品（服務(wù)）時(shí)給付的價(jià)格不同，這損害了用戶作為消費(fèi)者當(dāng)然享有的公平交易權(quán)； “個(gè)性精準(zhǔn)推送” 使得用戶與平臺(tái)的黏性愈發(fā)緊密，用戶只能在平臺(tái)的劃定范圍內(nèi)選擇商品（服務(wù)），這在一定程度上侵害了用戶作為消費(fèi)者的自主選擇權(quán)。其次，平臺(tái)的 “大數(shù)據(jù)殺熟” 違背了民法的自愿原則、公平原則以及誠實(shí)信用原則。平臺(tái)利用自身的算法優(yōu)勢(shì)，與用戶形成嚴(yán)重的信息不對(duì)稱。這種信息不對(duì)稱影響了用戶在商業(yè)活動(dòng)中意思表示的真實(shí)性，使得用戶無法做出正確判斷從而引發(fā)不公平和低效率[1]。這種濫用算法權(quán)力的行為，不僅與民法的自愿原則相背離，而且也不符合民法公平原則的含義。另外，平臺(tái)為攫取自身的最大利益，為用戶定制了一個(gè)損人利己的商品（服務(wù)）價(jià)格。這不僅與誠實(shí)信用原則中的 “善意” 主觀心理狀態(tài)相違背，而且也不符合該原則 “忠于事實(shí)真相，不能欺騙他人、損人利己” 的基本要求[2]。

2.損害平臺(tái)內(nèi)經(jīng)營(yíng)者權(quán)益，擾亂市場(chǎng)正常秩序

“大數(shù)據(jù)殺熟” 的發(fā)展同時(shí)也催生新型算法價(jià)格共謀行為[3]。平臺(tái)通過算法排除、限制相關(guān)市場(chǎng)經(jīng)營(yíng)主體之間的公平競(jìng)爭(zhēng)，損害平臺(tái)內(nèi)經(jīng)營(yíng)者利益，擾亂了市場(chǎng)的正常競(jìng)爭(zhēng)秩序。2021 年，國(guó)家市場(chǎng)監(jiān)督管理總局依法對(duì)阿里巴巴實(shí)施 “二選一” 的壟斷行為處罰182.28 億元。公布的調(diào)查報(bào)告顯示，阿里巴巴通過制定平臺(tái)規(guī)則、設(shè)定算法等方式，決定平臺(tái)內(nèi)經(jīng)營(yíng)者和商品（服務(wù)）的搜索排名及其平臺(tái)展示位置，控制平臺(tái)內(nèi)經(jīng)營(yíng)者可獲得的流量，迫使平臺(tái)內(nèi)經(jīng)營(yíng)者通過締結(jié)多個(gè)縱向協(xié)議完成營(yíng)銷或定價(jià)，形成價(jià)格共謀，排除、限制市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)。 “大數(shù)據(jù)殺熟” 表面上僅僅損害了用戶的合法權(quán)益，實(shí)則也侵害了經(jīng)營(yíng)者們的經(jīng)營(yíng)自主權(quán)和合法利益，危害了正常的互聯(lián)網(wǎng)商品（服務(wù)）競(jìng)爭(zhēng)秩序。

3.加劇消費(fèi)者剩余與社會(huì)整體福利之間的沖突

“大數(shù)據(jù)殺熟” 已經(jīng) “路人皆知” ，如果 “熟客” 長(zhǎng)此以往地被 “宰殺” ，是否會(huì)對(duì)殺熟平臺(tái)產(chǎn)生厭煩心理甚至棄用殺熟平臺(tái)呢？答案是肯定的。有調(diào)查研究顯示， “大數(shù)據(jù)殺熟” 對(duì)顧客信任、感知價(jià)值和顧客忠誠度存在顯著的負(fù)面影響，導(dǎo)致老顧客大量流失，造成平臺(tái)負(fù)面口碑影響[4]。 “大數(shù)據(jù)殺熟” 會(huì)剝奪用戶作為消費(fèi)者在統(tǒng)一定價(jià)下可享受的消費(fèi)者剩余，如果不對(duì)大數(shù)據(jù)殺熟進(jìn)行遏制，大批的老顧客會(huì)對(duì)殺熟平臺(tái)喪失信任，導(dǎo)致非理性拒絕交易或者提起訴訟。當(dāng)經(jīng)營(yíng)者所仰賴的算法程序無法妥善處理消費(fèi)者的不滿情緒時(shí)，最終付出的成本可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于既得利益。 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的后果將是加劇消費(fèi)者剩余與社會(huì)整體福利的沖突，激化社會(huì)矛盾[5]。

二、 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的背后本質(zhì)——從個(gè)人信息數(shù)據(jù)過度收集到濫用算法

（一） “大數(shù)據(jù)殺熟” 定性之爭(zhēng)

“大數(shù)據(jù)殺熟” 的定性一直存在爭(zhēng)議，學(xué)界對(duì) “大數(shù)據(jù)殺熟” 定性的主流觀點(diǎn)有兩個(gè)：一部分學(xué)者秉持價(jià)格欺詐說，另一部分學(xué)者堅(jiān)持價(jià)格歧視說。

1.價(jià)格欺詐說

根據(jù)國(guó)家發(fā)改委《禁止價(jià)格欺詐行為的規(guī)定》第三條，價(jià)格欺詐行為是指經(jīng)營(yíng)者利用虛假的或者使人誤解的標(biāo)價(jià)形式或者價(jià)格手段，欺騙、誘導(dǎo)消費(fèi)者或者其他經(jīng)營(yíng)者與其進(jìn)行交易的行為。該觀點(diǎn)認(rèn)為， “大數(shù)據(jù)殺熟” 是平臺(tái)在對(duì)用戶收集數(shù)據(jù)并經(jīng)分析整合后產(chǎn)生了 “千人千價(jià)” 的個(gè)性化定價(jià)，背離了用戶作為消費(fèi)者對(duì)于 “明碼標(biāo)價(jià)” 的常識(shí)性認(rèn)知，平臺(tái)有告知義務(wù)卻故意隱瞞，致使用戶陷入錯(cuò)誤認(rèn)知而作出意思表示，構(gòu)成消極價(jià)格欺詐[6]。但是，有學(xué)者認(rèn)為價(jià)格欺詐說不能成立：一方面，用戶在購買商品時(shí)是基于質(zhì)量和價(jià)格等各類因素的綜合考量，大數(shù)據(jù)殺熟不構(gòu)成被騙的表意錯(cuò)誤，換句話說， “用戶才是自身利益的最佳裁判” ；另一方面，區(qū)別定價(jià)是用戶數(shù)據(jù)在電腦算法中分析、識(shí)別、分組、營(yíng)銷自動(dòng)產(chǎn)生的結(jié)果，平臺(tái)未告知用戶其他售價(jià)的行為既不是虛構(gòu)事實(shí)，也談不上隱瞞真實(shí)情況[7]。

2.價(jià)格歧視說

有學(xué)者從經(jīng)濟(jì)學(xué)視角出發(fā)，將 “大數(shù)據(jù)殺熟” 定性為價(jià)格歧視。該觀點(diǎn)認(rèn)為 “大數(shù)據(jù)殺熟” 是平臺(tái)利用算法與大數(shù)據(jù)，突破場(chǎng)景限制，將之前為完成消費(fèi)服務(wù)而收集的消費(fèi)者個(gè)人數(shù)據(jù)信息，用于對(duì)消費(fèi)者精準(zhǔn) “畫像” 并據(jù)此攫取 “價(jià)格剩余” ，最終實(shí)現(xiàn) “千人千價(jià)” ，將經(jīng)濟(jì)學(xué)理論變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)[8]。價(jià)格歧視是一種產(chǎn)品營(yíng)銷中合理的定價(jià)方式，它根據(jù)消費(fèi)者需求的不同推出不同的商品或者服務(wù)，以滿足消費(fèi)者個(gè)性化的需求彈性。在電商大行其道之前，現(xiàn)實(shí)生活中的價(jià)格歧視也比比皆是，比如購買衣服時(shí)，根據(jù)顧客的砍價(jià)能力不同，老板給顧客的最后定價(jià)也不同。因此，價(jià)格歧視是一個(gè)中性詞匯，想要規(guī)制 “大數(shù)據(jù)殺熟” 將其定義為價(jià)格歧視存在不妥。

綜上， “大數(shù)據(jù)殺熟” 的定性問題不僅存在較大爭(zhēng)議，而且根據(jù) “大數(shù)據(jù)殺熟” 的表象進(jìn)行的法律定性難以真正規(guī)制 “大數(shù)據(jù)殺熟” 。想要真正遏制 “大數(shù)據(jù)殺熟” ，需要進(jìn)一步從其行為邏輯層面分析實(shí)質(zhì)。

（二） “大數(shù)據(jù)殺熟” 的實(shí)質(zhì)是平臺(tái)過度收集個(gè)人信息數(shù)據(jù)和濫用算法

許多學(xué)者研究 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的實(shí)現(xiàn)路徑，得出的結(jié)論雖然各有不同，但是，可以發(fā)現(xiàn)，實(shí)現(xiàn) “大數(shù)據(jù)殺熟” 離不開 “個(gè)人信息數(shù)據(jù)收集—形成用戶個(gè)人數(shù)字畫像—算法區(qū)別定價(jià)” 的根本邏輯。平臺(tái)經(jīng)營(yíng)者先利用用戶向其提供的個(gè)人數(shù)據(jù)信息，挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，再利用算法整合數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)從 “數(shù)據(jù)價(jià)值” 向 “市場(chǎng)價(jià)值” 的跨越。在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)飛速發(fā)展的今天，利用大數(shù)據(jù)、算法并沒有錯(cuò)。 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的錯(cuò)誤本質(zhì)在于平臺(tái)的經(jīng)營(yíng)者過度收集個(gè)人信息數(shù)據(jù)和濫用算法。

1.過度收集個(gè)人信息數(shù)據(jù)

在現(xiàn)實(shí)的交易場(chǎng)景中，賣家想要達(dá)成交易并完成送貨上門等服務(wù)需求，只需要清楚用戶的姓名、地址、聯(lián)系方式和支付方式等基本信息。而 “大數(shù)據(jù)殺熟” 場(chǎng)景中，平臺(tái)在收集基本數(shù)據(jù)的情況下還會(huì)大規(guī)模地收集其他非必要個(gè)人信息，主要有性別、年齡、愛好興趣、職業(yè)、通訊錄、設(shè)備信息等等。用戶往往會(huì)圖一時(shí)方便上傳個(gè)人信息，對(duì)于沒有上傳個(gè)人信息的用戶，殺熟平臺(tái)也會(huì)手段多樣地達(dá)成目的。其中，最簡(jiǎn)單粗暴的方法是如果不提供相應(yīng)信息，賣家會(huì)限制或禁止用戶對(duì)其平臺(tái)的使用；另一種較為隱蔽的方法是不同平臺(tái)之間通過數(shù)據(jù)交換或數(shù)據(jù)交易分享數(shù)據(jù)信息，或者以折扣、免費(fèi)服務(wù)或獲獎(jiǎng)機(jī)會(huì)換取用戶的個(gè)人信息。用戶在手段多樣的平臺(tái)面前仿佛 “待宰的羔羊” ，難以用正當(dāng)合法簡(jiǎn)便的方式維護(hù)自己的個(gè)人信息數(shù)據(jù)，最終淪為被 “殺熟” 的對(duì)象。

2.濫用算法

平臺(tái)在獲得足夠的個(gè)人信息之后，憑借算法的權(quán)力優(yōu)勢(shì)和不透明性，通過濫用算法實(shí)現(xiàn) “大數(shù)據(jù)殺熟” 。算法在網(wǎng)絡(luò)世界中對(duì)用戶而言是 “絕對(duì)權(quán)力” 的存在。第一，用戶必須按照算法的邏輯和步驟才能進(jìn)入算法構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)世界；第二，算法可以通過設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)和懲罰影響用戶的判斷和行為；最后，在算法形成的網(wǎng)絡(luò)世界里，根據(jù)用戶和算法的互動(dòng)形成 “信息繭房” ，實(shí)現(xiàn)算法對(duì)用戶的一種相對(duì)掌控。另外，算法還具有不透明性，理解算法需要超高的專業(yè)水準(zhǔn)。美國(guó)學(xué)者尼沃·埃爾金科倫等提出了著名的算法黑箱理論：算法在很大程度上就是一個(gè)黑箱子，即不透明的輸入和輸出系統(tǒng)，普通人無從知曉輸入—輸出之間的相互作用是通過怎樣的結(jié)構(gòu)得以發(fā)生的，也不知道算法決策依據(jù)的具體數(shù)據(jù)指征和遵循的決策準(zhǔn)則是什么[9]。算法設(shè)計(jì)者在構(gòu)建算法時(shí)，通常使用計(jì)算機(jī)語言，用戶一般難以理解。算法運(yùn)行時(shí)，用戶不僅不知道算法運(yùn)行輸入的個(gè)人信息數(shù)據(jù)是什么，也難以理解算法的運(yùn)行邏輯。用戶在算法權(quán)力和算法不透明的情況下，既被算法所控制、影響，又難以發(fā)現(xiàn)算法存在的問題，使得用戶作為消費(fèi)者很難利用市場(chǎng)反饋機(jī)制反制平臺(tái)，最終被輕易 “殺熟” 。

另外，由于 “大數(shù)據(jù)殺熟” 應(yīng)用在手機(jī)端、電腦端，往往比較私密，用戶作為消費(fèi)者接受商品（服務(wù)）時(shí)一般處在相對(duì)獨(dú)立狀態(tài)，很難發(fā)現(xiàn)自己 “被殺熟” 。殺熟平臺(tái)背后的經(jīng)營(yíng)者正是看到了算法在網(wǎng)絡(luò)世界中的強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，才會(huì)濫用算法技術(shù)，通過 “殺熟” 手段，攫取自身利益的最大化。

三、從個(gè)人信息保護(hù)和算法規(guī)制兩個(gè)角度完善 “大數(shù)據(jù)殺熟” 法律規(guī)制

伴隨《民法典》的實(shí)施，我國(guó)已經(jīng)初步構(gòu)建起以《民法典》為引領(lǐng)，其他法律、部門規(guī)章和地方性法規(guī)為組成部分的體系化法律規(guī)制路徑。不僅相繼出臺(tái)（修改）了《電子商務(wù)法》《個(gè)人信息保護(hù)法》和《互聯(lián)網(wǎng)信息信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，還對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域進(jìn)行了規(guī)定，比如針對(duì)在線旅游App，出臺(tái)了《在線旅游經(jīng)營(yíng)服務(wù)管理暫行規(guī)定》。還有部分省份制定了相關(guān)的地方性法規(guī)，比如2023年1月1日施行的《四川省數(shù)據(jù)條例》直指 “大數(shù)據(jù)殺熟” 問題。隨著相關(guān)法律法規(guī)的確立，網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的 “殺熟” 之風(fēng)得到了明顯遏制。但是，總體而言，在調(diào)整和收集個(gè)人信息的事前階段、處理個(gè)人信息的算法決策階段以及事后階段等過程中，仍然存在規(guī)制不力的問題。有必要在厘清 “大數(shù)據(jù)殺熟” 本質(zhì)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步完善相應(yīng)制度。通過上文可知， “大數(shù)據(jù)殺熟” 的實(shí)質(zhì)在于平臺(tái)過度收集個(gè)人信息數(shù)據(jù)和濫用算法，因此，本文將從這兩個(gè)角度完善 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的法律規(guī)制。

（一）收集個(gè)人信息的事前階段：落實(shí)個(gè)人信息保護(hù)中的知情同意規(guī)則

《個(gè)人信息保護(hù)法》明確了知情同意規(guī)則在個(gè)人信息保護(hù)中的核心地位。平臺(tái)經(jīng)營(yíng)者應(yīng)以個(gè)人對(duì)信息處理的充分知情和同意作為收集、處理個(gè)人信息的前提。平臺(tái)應(yīng)該使用顯著方式和簡(jiǎn)明語言確保用戶知道收集了哪些個(gè)人信息，誰在處理這些信息、處理信息的方式、可能造成的影響等，用戶應(yīng)該在充分知情的情況下自由地行使同意權(quán)。知情同意規(guī)則是在平臺(tái)收集個(gè)人信息的事前階段規(guī)制 “大數(shù)據(jù)殺熟” 最有力的方法。然而，法律規(guī)定與現(xiàn)實(shí)情況存在偏差。一方面，平臺(tái)或是通過冗長(zhǎng)、模糊、晦澀難懂的格式條款消耗用戶耐心使得用戶默示同意，或是綁定同意選項(xiàng)迫使用戶同意，或是提供優(yōu)惠產(chǎn)品、服務(wù)等方式獲取用戶的同意。另一方面，用戶對(duì)于知情同意規(guī)則了解不足，認(rèn)為沒有必要了解隱私政策、用戶協(xié)議的詳細(xì)內(nèi)容，往往直接 “同意” 了事?？傊?，知情同意規(guī)則脫離了立法者保護(hù)用戶個(gè)人信息的本意，演變成為平臺(tái)肆意收集用戶個(gè)人信息，逃脫法律制裁的手段。

為進(jìn)一步保護(hù)用戶個(gè)人信息不被過度收集，應(yīng)加強(qiáng)落實(shí)知情同意規(guī)則。第一，平臺(tái)的告知義務(wù)應(yīng)當(dāng)履行到位。就知情與自愿的關(guān)系而言，自愿必須建立在知情的基礎(chǔ)上，個(gè)人只有充分了解其個(gè)人信息的收集、使用和轉(zhuǎn)讓情況，做出的同意才能稱之為自愿同意[10]。網(wǎng)信辦等相關(guān)部門可以將平臺(tái)告知義務(wù)的履行情況列為算法安全評(píng)估的重要事項(xiàng)，倒推平臺(tái)落實(shí)知情同意規(guī)則。平臺(tái)的告知內(nèi)容應(yīng)當(dāng)明確，告知形式應(yīng)當(dāng)簡(jiǎn)潔易懂。無論是否涉及隱私信息，只要屬于對(duì)個(gè)人信息的收集都應(yīng)該告知用戶。針對(duì)晦澀難懂、紛繁復(fù)雜的用戶協(xié)議和隱私政策應(yīng)當(dāng)采取圖文并茂、簡(jiǎn)潔明了、方便易懂的形式向用戶展示，確保用戶理解明白用戶協(xié)議和隱私政策的內(nèi)容。第二，提高用戶對(duì)于知情同意規(guī)則的了解。用戶應(yīng)當(dāng)明白自身享有的同意權(quán)、知情權(quán)，加強(qiáng)對(duì)自身個(gè)人信息的保護(hù)意識(shí)。平臺(tái)可以通過不點(diǎn)開協(xié)議就無法進(jìn)入頁面、重點(diǎn)條款加粗加大、語言簡(jiǎn)短明確等多種形式讓用戶仔細(xì)閱讀相關(guān)條款，通過協(xié)議中設(shè)置個(gè)性化選項(xiàng)等方式確保用戶同意權(quán)的準(zhǔn)確自由。第三，針對(duì)個(gè)別平臺(tái)《服務(wù)協(xié)議》《隱私政策》存在不合理?xiàng)l款的情況，一方面，網(wǎng)信辦等部門可以對(duì)《服務(wù)協(xié)議》《隱私政策》中涉及個(gè)人信息收集的條款進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化規(guī)定，出具相應(yīng)的模板，實(shí)現(xiàn)同一問題同一處理；另一方面，網(wǎng)信辦等部門應(yīng)加大審查力度，完善個(gè)人信息保護(hù)投訴和舉報(bào)工作機(jī)制，對(duì)于反復(fù)出現(xiàn)不合理?xiàng)l款的平臺(tái)加大處罰力度。

（二）處理個(gè)人信息的算法決策階段

1.加強(qiáng)算法管理中的個(gè)性化推薦設(shè)置

《個(gè)人信息保護(hù)法》和《互聯(lián)網(wǎng)信息信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》規(guī)定，經(jīng)營(yíng)者應(yīng)當(dāng)向用戶提供不針對(duì)其個(gè)人特征的選項(xiàng)，或者向用戶提供便捷的關(guān)閉算法推薦服務(wù)的選項(xiàng)。通過設(shè)置個(gè)性化推薦選項(xiàng)，將是否受到算法影響的權(quán)利從平臺(tái)經(jīng)營(yíng)者手中轉(zhuǎn)移到用戶手中，相對(duì)限制了算法權(quán)力對(duì)用戶選擇的過度干預(yù)，保障用戶不被算法控制和影響。然而，用戶是否關(guān)閉算法推薦服務(wù)的真實(shí)意思很難得到表達(dá)。一是因?yàn)榇蠖鄶?shù)用戶對(duì)于關(guān)閉個(gè)性化推薦的自主選擇權(quán)并不知曉，二是因?yàn)槠脚_(tái)將關(guān)閉個(gè)性化推薦設(shè)置在隱秘地方，甚至個(gè)別平臺(tái)App（如拼多多）存在不設(shè)置關(guān)閉個(gè)性化推薦選項(xiàng)的情形。用戶想要關(guān)閉算法推薦服務(wù)，首先要對(duì)關(guān)閉個(gè)性化推薦選項(xiàng)有清晰的了解。其次需要進(jìn)行步驟查詢，操作多個(gè)步驟才能予以關(guān)閉。為保障用戶對(duì)個(gè)性化推薦設(shè)置的自由選擇權(quán)，應(yīng)加強(qiáng)算法管理中的個(gè)性化推薦設(shè)置。消保委、網(wǎng)信辦等部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)個(gè)性化推薦設(shè)置的監(jiān)督，提高用戶對(duì)個(gè)性化推薦設(shè)置的認(rèn)識(shí)，促使平臺(tái)簡(jiǎn)化個(gè)性化推薦設(shè)置流程。

2.明確算法處理時(shí)使用的個(gè)人信息

根據(jù)《互聯(lián)網(wǎng)信息信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》，算法推薦服務(wù)的情況應(yīng)當(dāng)以顯著方式告知用戶，以增強(qiáng)算法的透明度和可解釋性。但是，平臺(tái)將算法推薦服務(wù)情況告知用戶存在現(xiàn)實(shí)困難。以數(shù)據(jù)畫像技術(shù)為例，該技術(shù)是通過收集數(shù)據(jù)主體信息，包括工作績(jī)效、經(jīng)濟(jì)狀態(tài)、健康狀況、個(gè)人偏好等來預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)主體的行為并做出決定。平臺(tái)背后的經(jīng)營(yíng)者作為算法推薦服務(wù)提供者，可能自身也不清楚算法的具體運(yùn)行情況，更何況讓其向用戶解釋。用戶作為非專業(yè)計(jì)算機(jī)人士，理解算法決策運(yùn)行邏輯也存在困難。因此，為增強(qiáng)算法透明度和可解釋性，應(yīng)將重點(diǎn)放在披露算法處理時(shí)使用的個(gè)人信息和數(shù)據(jù)上。對(duì)于平臺(tái)而言，公示算法處理時(shí)使用的個(gè)人信息和數(shù)據(jù)既保證了算法在平臺(tái)中的商業(yè)價(jià)值，也不會(huì)給平臺(tái)造成解釋不清的困難。對(duì)于用戶而言，可以了解自己哪些個(gè)人信息被算法處理。明確算法處理時(shí)使用的個(gè)人信息不僅有利于通過糾正錯(cuò)誤的個(gè)人信息實(shí)現(xiàn)錯(cuò)誤算法結(jié)果的改正，也有利于掌握平臺(tái)收集的非必要個(gè)人信息，進(jìn)而更好地維護(hù)自身的合法權(quán)益。

3. “大數(shù)據(jù)殺熟” 的事后階段

現(xiàn)有法律大多從事前監(jiān)管出發(fā)規(guī)制平臺(tái)濫用算法，忽略了 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的事后規(guī)制，導(dǎo)致用戶被 “殺熟” 后救濟(jì)手段較少。在 “大數(shù)據(jù)殺熟” 相關(guān)案件中，因?yàn)槠脚_(tái)掌握技術(shù)優(yōu)勢(shì)，可以倚仗數(shù)據(jù)緩存、時(shí)間變化來掩飾 “殺熟” 行為，所以處于弱勢(shì)地位的用戶難以獲取證據(jù)，存在舉證難、維權(quán)成本高的問題。

完善 “大數(shù)據(jù)殺熟” 法律規(guī)制，需加強(qiáng)事后規(guī)制手段。第一，應(yīng)通過舉證責(zé)任倒置來平衡算法及其經(jīng)營(yíng)者在互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)交易中的優(yōu)勢(shì)地位。《民法典》規(guī)定的舉證責(zé)任倒置情形是為了平衡法律關(guān)系雙方的利益，保證弱勢(shì)一方在法律關(guān)系中的權(quán)利。在 “大數(shù)據(jù)殺熟” 場(chǎng)景中，平臺(tái)后的經(jīng)營(yíng)者利用算法的絕對(duì)權(quán)力、不透明性和 “殺熟” 的隱蔽性，使得用戶明顯處于弱勢(shì)地位，并且由于算法、數(shù)據(jù)等均由經(jīng)營(yíng)者掌控，用戶舉證十分困難，單單憑借 “誰主張，誰舉證” 的規(guī)則難以通過司法路徑有效維護(hù)自身合法權(quán)益。在 “大數(shù)據(jù)殺熟” 事后追責(zé)模式中納入舉證責(zé)任倒置原則不僅有利于算法權(quán)力規(guī)制而且符合民法的價(jià)值追求。第二，明確法律規(guī)定的 “重大影響” 和 “不合理” ?！秱€(gè)人信息保護(hù)法》第24 條規(guī)定，通過自動(dòng)化決策方式做出對(duì)個(gè)人權(quán)益有重大影響的決定，個(gè)人有權(quán)要求個(gè)人信息處理者予以說明，并有權(quán)拒絕個(gè)人信息處理者僅通過自動(dòng)化決策方式做出決定。其中，對(duì)個(gè)人權(quán)益有 “重大影響” 的判斷標(biāo)準(zhǔn)存在認(rèn)定不清嫌疑。無獨(dú)有偶，在《互聯(lián)網(wǎng)信息信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第21 條中，算法推薦服務(wù)者不得根據(jù)消費(fèi)者的偏好、交易習(xí)慣等特征，利用算法在交易價(jià)格等交易條件上實(shí)施不合理的差別待遇等違法行為。對(duì)于 “不合理” 差別待遇同樣存在認(rèn)定界限模糊的問題。認(rèn)定不清導(dǎo)致用戶對(duì)于達(dá)到 “重大影響” “不合理” 的舉證存在現(xiàn)實(shí)困難，難以根據(jù)法律相關(guān)規(guī)定實(shí)現(xiàn) “大數(shù)據(jù)殺熟” 的合理維權(quán)。因此，相關(guān)立法部門應(yīng)該對(duì)于《個(gè)人信息保護(hù)法》第24 條和《互聯(lián)網(wǎng)信息信息服務(wù)算法推薦管理規(guī)定》第21條的 “重大影響” “不合理差別待遇” 進(jìn)行明確規(guī)定。首先，不論是 “重大影響” 或是 “不合理” 都應(yīng)從一般理性人視角分析算法結(jié)果是否對(duì)用戶的原有利益造成嚴(yán)重影響，而不應(yīng)從用戶的主觀視角進(jìn)行判斷。其次，在 “大數(shù)據(jù)殺熟” 場(chǎng)景中，一定時(shí)間段內(nèi)平臺(tái)對(duì)于用戶頻繁 “殺熟” 造成用戶的個(gè)性化推薦、商品（服務(wù)）價(jià)格與其他用戶明顯不同，屬于法條規(guī)定的 “重大影響” “不合理差別待遇” 。相對(duì)的，如果算法只是根據(jù)市場(chǎng)波動(dòng)導(dǎo)致商品（服務(wù)）價(jià)格有輕微波動(dòng)的，不屬于 “重大影響” 或者 “不合理差別待遇” 。第三， “大數(shù)據(jù)殺熟” 案件可以納入公益訴訟。一方面，平臺(tái)借助不斷刷新的搜集和推送技術(shù)使大數(shù)據(jù)殺熟波及范圍更廣、隱蔽時(shí)間更長(zhǎng)，形成輻射性和散發(fā)性危害，侵犯人格權(quán)益規(guī)模呈幾何級(jí)倍增[11]。另一方面，大數(shù)據(jù)殺熟的復(fù)雜科技性對(duì)于原告的舉證能力有很強(qiáng)的要求，普通用戶往往難以具備訴訟成功的能力。將 “大數(shù)據(jù)殺熟” 案件納入公益訴訟可以平衡平臺(tái)的優(yōu)勢(shì)地位，充分確保用戶在被 “大數(shù)據(jù)殺熟” 后享有合法維權(quán)的途徑。

總之，對(duì)于用戶被 “大數(shù)據(jù)殺熟” 后存在的舉證難、維權(quán)成本高問題，應(yīng)當(dāng)通過舉證責(zé)任倒置、明確法律規(guī)定的 “重大影響” 和 “不合理” 以及納入公益訴訟來完善 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的事后規(guī)制。

四、結(jié)論

“大數(shù)據(jù)殺熟” 已經(jīng)廣泛被各大平臺(tái)應(yīng)用， “一人一價(jià)” “一次一價(jià)” 和 “個(gè)性精準(zhǔn)推送” 成為平臺(tái)利用算法損害用戶和平臺(tái)內(nèi)經(jīng)營(yíng)者權(quán)益、擾亂市場(chǎng)秩序的常見形式。從 “大數(shù)據(jù)殺熟” 常見形式分析 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的性質(zhì)，再到分析 “大數(shù)據(jù)殺熟” 的本質(zhì)，可以得出結(jié)論： “大數(shù)據(jù)殺熟” 的錯(cuò)誤本質(zhì)在于過度收集個(gè)人信息數(shù)據(jù)和濫用算法。因此，本文從個(gè)人信息保護(hù)和算法規(guī)制兩個(gè)角度完善 “大數(shù)據(jù)殺熟” 法律規(guī)制，在收集個(gè)人信息的事前階段進(jìn)一步落實(shí)個(gè)人信息保護(hù)中的知情同意規(guī)則，在處理個(gè)人信息的算法決策階段加強(qiáng)個(gè)性化推薦設(shè)置和明確算法處理時(shí)使用的個(gè)人信息。在用戶被大數(shù)據(jù)殺熟的事后階段，通過舉證責(zé)任倒置、明確 “重大影響” 和 “不合理” 的含義以及納入公益訴訟三種方式進(jìn)行完善。