电商领域的大数据杀熟成为突出问题，不断有消费者反映在网络购物、外卖、打车、酒店和机票预订等常见电商场景中遭遇“熟客高价”“峰时溢价”“买完即降价”“越看越涨价”等大数据杀熟现象。愈演愈烈的大数据杀熟深刻冲击甚至颠覆了传统的大众认知和商业伦理，不仅侵害消费者权益，更伤害消费者信任，危及行业信心基础，对电商经济的长期健康发展造成不利影响。如何对大数据杀熟进行法律判断及相应规制，畅通消费者救济途径，消解算法“权力异化”风险，推动大数据技术应用的兴利除弊，是我国数字经济治理与法治创新实践必须解决的时代课题。

　　从当前我国有关大数据杀熟的法治实践来看，一些规定虽已陆续出台，司法实践却仍面临对消费者救济需求回应不足、司法裁判思路和尺度不统一等突出问题，导致平台的过度逐利行为未得到有效遏制，消费者信任危机引发行业动荡的风险依旧存在。在此背景下，笔者试以个人信息保护法第二十四条为基础探讨大数据杀熟的司法规制路径，理清个人信息保护视角下大数据杀熟的司法审查逻辑，重新建构审查路径，以纾实践之困，助力电商经济高质量发展。

　　一、大数据杀熟的行为表现及基本概念

　　现有立法并未对大数据杀熟作出明确定义，大数据杀熟本身系约定俗成的非法学概念。从实践来看，大数据杀熟具备多样化的行为表现，构成一类行为的集合，但集合的范围应有较为清晰的限定，否则将无法区分研究对象，难以就行为共性进行研究讨论。

　　1.横向与纵向的不同行为表现。基于现有案例及新闻报道，目前消费者主张的大数据杀熟可归纳为以下两类：

　　一是千人千价型，即横向型大数据杀熟，表现为电商平台针对不同消费者收取差异化的商品或服务价格，区分维度在于具有不同特点的消费者个体。常见情形有平台对老用户和会员用户收取更高价格的“熟客高价”“会员高价”，以及对新用户给出更大力度折扣的“新客低价”等。

　　二是同人异价型，即纵向型大数据杀熟。表现为电商平台针对同一消费者收取不同价格，区分维度通常是不同时间。常见情形包括平台对多次购买某一商品的消费者提高售价的“复购涨价”，以及对多次查询某一商品价格的消费者提高售价的“越看越涨价”等。

　　2.基于三要素构建大数据杀熟的基本概念。要对大数据杀熟作出相对清晰的概念界定，必须透过多样化的行为表现看到行为本质，把握三点关键要素：大数据和算法、用户画像、区别定价。

　　大数据杀熟必须以大数据和算法技术为实施手段，从而有别于传统市场的价格歧视。大数据和算法让一级价格歧视（又称完全价格歧视）成为可能，使得受其影响的消费者数量远非传统市场的个别杀熟可比。而且，传统市场的杀熟行为往往面临较高的发现风险，消费者与经营者之间尚可开展自由博弈，通过市场机制对杀熟进行较强控制，而大数据和算法技术应用却明显加剧了消费者与平台间的地位差距，极大限制了博弈空间，消费者发现平台杀熟行为并进行对抗的难度陡然提升。

　　大数据杀熟的必经环节是用户画像。所谓的用户画像就是标签化的用户全貌，即基于广泛的用户数据，通过用户属性分类并利用一定的技术方法抽取用户特征，最终提炼成用户标签。在大数据杀熟的实施过程中，平台借助消费者留存在平台内的个人信息和行为数据等进行用户画像，探求每个消费者的保留价格即其所愿支付的最高价格。

　　大数据杀熟的最终结果是区别定价或差别性定价，即平台依据其探知到的消费者保留价格进行有区别的价格设定，对保留价格高的消费者收取更高价格，对保留价格低的消费者收取更低价格。关于大数据杀熟是一种提高价格还是区别定价的行为，目前学界存在一定分歧。一种观点认为，大数据杀熟是提高定价，即平台对部分消费者收取绝对高价；另一种观点则认为，大数据杀熟是区别定价，即平台对部分消费者收取相对高价，对另一部分消费者收取相对低价，仅强调定价价格的差异性。笔者赞同后一观点，如果将大数据杀熟概念限缩在提高定价，则将忽略平台对部分消费者收取高价的同时也可能对另一部分消费者给予补贴，或者平台只是对部分消费者给予更少优惠、并未对其他消费者收取绝对高价等情况，令概念有失周延。因此，大数据杀熟最终体现为区别定价，对消费者收取相对高价和相对低价，其中相对高价并非必须高于成本或市场价格。

　　综上，笔者将大数据杀熟定义为：电商平台运用大数据和算法技术，对消费者进行用户画像，并据此实施的区别定价行为。

　　二、大数据杀熟的法律性质及司法审查逻辑解构

　　1.基于关键要素厘清大数据杀熟的法律性质。当前，司法实践和学界对于大数据杀熟的法律性质存在不同看法。

　　有观点认为，大数据杀熟应定性为价格欺诈，平台将消费者购买意愿、能力等非商品定价要素编入算法，对消费者收取不同价格，虽形式上符合“明码标价”的要求，但实际背离了消费者对于“该标价将是该商品和服务针对任何购买者的真实成交价”的合理信任，实质性违反了“明码标价”义务，构成消极的价格欺诈。但此种观点受到颇多质疑，基于两点原因难以自洽：一是就法律要件而言，消极价格欺诈以告知义务为前提，告知范围通常限于交易价格、计价单位等交易关键信息，而大数据杀熟中经营者已经对消费者告知了价格，隐藏信息只是其与其他消费者的交易价格或定价考量因素，经营者对这些信息通常不负有告知义务。二是从制止大数据杀熟的效果角度，若将大数据杀熟定性为价格欺诈，则可能被视作认可公开实施的区别定价，结合算法“黑箱”和平台交易优势，似乎平台只要从形式上履行告知义务就可以获得定价结果的“程序正义”。

　　另有观点认为，根据消费者权益保护法第八条、第十条的规定，消费者享有知情权、公平交易权，大数据杀熟中平台利用线上交易的信息不透明特性在消费者不知情的情况下对消费者提供不同的价格待遇，侵害了消费者的知情权、公平交易权。故从侵害的法益出发，大数据杀熟应定性为侵害消费者知情权、公平交易权的侵权行为。此种观点在目前较为主流，且能够从消费者权益保护法实施条例第九条第二款获得相应依据。但实践中，针对该观点也存在一些反对声音：一是认为平台与其他消费者的交易价格或定价考量因素等信息难以归入消费者知情权范畴，且大数据杀熟的区分定价幅度通常较小，仍系与市场价格相差不大的“一般价格”，较难达到不公平交易的程度，故消费者的损害后果较难成立。二是认为单纯侵害消费者知情权、公平交易权是否构成侵权存在争议，因为消费者知情权和公平交易权的权利来源为消费者权益保护法，系消费者在购买、使用商品和接受服务时对经营者可主张的权利，具有相对性，故以侵害消费者知情权、公平交易权的侵权行为定性大数据杀熟并予以规制，可能与侵权法保护绝对权的原则产生一定龃龉。三是定性大数据杀熟为侵害消费者知情权、公平交易权忽略了“大数据”这一关键构成要素，从而较难区分大数据杀熟与传统市场的区别定价，无法反映大数据杀熟的特殊性。

　　随着近年来算法技术的合法性讨论更多地进入公众视野，越来越多的人主张从法律上定性大数据杀熟应更加强调其技术特征，将大数据杀熟比喻为“算法权力异化下消费者剩余的榨汁器”，透过大数据杀熟侵害消费者权益的行为外观，抓住其必要前提和深层属性是电商平台作为个人信息处理者实施算法权力滥用行为。故大数据杀熟本质上是电商平台利用自身数据资源和算法技术等优势，广泛、大量地收集消费者个人信息，未作合理使用，而是将之用于不合理的区别定价，造成消费者财产权益受损的侵权行为。

　　笔者认为，前述第三种观点在最终落脚于造成消费者财产权益损害的后端结果基础之上，充分抓住了大数据杀熟侵害消费者个人信息权益的关键特质，可从另一视角提供破局的有益思路，即从个人信息角度入手进行大数据杀熟的司法审查路径建构，个人信息保护法第二十四条实际上已经对该条路径提供了相应依据。故笔者就以此视角出发，将大数据杀熟定性为一种滥用算法权力、侵害消费者个人信息造成消费者财产权益损害的侵权行为，并就此进行相应的审查规则建构。

　　2.确立大数据杀熟的司法审查逻辑。围绕大数据杀熟开展司法审查的前提是明确价值取向。一方面须以公正与效率兼顾的原则，夯实大数据杀熟的可归责性共识，强调个体消费者的合法利益不应以效率之名受到不公平损害。另一方面是根据消费者倾斜保护原则，指导司法审查采取更有利于消费者保护、促成实质公平的裁判尺度，通过一定程度的倾斜对待矫正不平等现象，充分考虑消费者与电商平台间明显不相称的交易地位和诉讼能力，在合理性考察及举证责任设置等方面进行相应调适。

　　据此，可以将大数据杀熟定性为滥用算法权力、侵害消费者个人信息并造成消费者财产权益损害的侵权行为，以此为基础重新建构司法审查路径。即以现有个人信息保护法第二十四条关于“个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇”的规定为核心，审查大数据杀熟是否构成侵权，并结合第六十九条关于“处理个人信息侵害个人信息权益造成损害，个人信息处理者不能证明自己没有过错的，应当承担损害赔偿等侵权责任”的规定，明确相应责任。

　　三、个人信息保护法路径下大数据杀熟的司法审查规则建构

　　个人信息保护法下，建构大数据杀熟行为的司法审查路径，可以侵权行为四要件为基础，结合大数据杀熟行为特点，确立包含前提要件、行为要件、主观要件、结果要件、因果关系要件的“五要件”审查规则。其中，前提要件是平台拥有算法权力，即平台相对消费者具有较大的交易优势，已形成封锁效应，且平台可以单方决定算法规则。因果关系要件即平台行为造成消费者损害。这两项要件由法官凭借社会生活经验可以直接认定。故实践中，需要根据当事人举证进行审查的主要是行为要件、主观要件以及结果要件。

　　1.行为要件：平台利用算法实施区分决策。审查平台行为是否符合大数据杀熟的行为要件，就是要判断平台是否利用大数据和算法技术实施了区分定价的行为。

　　首先，判断行为是否符合大数据杀熟三要素。从个人信息保护法第二十四条提取大数据杀熟行为表现：利用个人信息进行自动化决策、对个人在交易价格等交易条件上实行差别待遇。但司法审查中，法官很难仅凭这两个点对平台行为进行判断，还需要充分结合大数据杀熟的基本概念，审查判断平台是否进行了用户个人信息的数据收集，是否借助算法对用户个人信息进行数据分析并形成了用户画像，以及是否基于用户画像进行了区别定价的自动化决策等。

　　其次，可适用摸索证明规则对平台是否利用数据和算法实施区分决策进行认定。以消费者倾斜保护原则为指引，鉴于算法技术的专业性、复杂性，算法“黑箱”，以及平台与消费者之间的信息严重不对称等导致的证据偏在，消费者举证普遍面临事实层面的较大挑战，对其启用相应的举证责任减轻具有必要性及正当性，符合证明责任公平负担原则的基本要求。笔者建议，在举证责任未转换的前提下参考德日诉讼法的摸索证明规则（指负有证明责任的当事人在无法获知待证事实与相关证据的详细关系时，就证明主题仅进行一般性、抽象性的主张，期待经由法院的证据调查从对方当事人处获得相关详细证据的规则）对消费者进行举证责任的适当减轻。一则我国民事诉讼法就证据偏在型案件可例外地适用摸索证明规则平衡当事人利益已形成一定共识，通过摸索证明规则能够在证据持有方不提供证据时对证明责任方提供相应救济，引发对方的事案阐明义务，实现民事诉讼的“武器平等原则”；二则基于个人信息保护法第七条、第二十四条第三款等规定对个人信息处理者施加的算法说明义务以及相应地对个人赋予的算法解释权利，摸索证明已有法律根据，并未对平台过分苛责。因此，在大数据杀熟的司法审查中，消费者只要对平台行为进行初步举证，如向法院提供软件或者网站上的用户服务协议、隐私政策等即可，随即由平台承担相应的事案阐明义务，作出更进一步的否定性证明。

　　2.主观要件：平台实施的行为欠缺合理性。个人信息保护法第六十九条已明确规定过错推定的归责原则，消费者无须对平台具有主观过错承担证明责任，而应由平台证明其不存在过错。不过，对于平台应如何证明其不存在过错，以及法院如何进行审查，个人信息保护法并未作出明确说明，容易引发实践裁判尺度不一致的问题。对此，基于个人信息保护法第二十四条构成侵权的大数据杀熟应当具有“不合理性”，且算法本身即体现其设计和运行者的意志，笔者认为，对于平台主观过错的认定其实就是对于平台算法区分决策的不合理性进行认定，故具体审查其目的不合理性与手段不适当性即可。

　　关于目的不合理性。合理目的构成大数据杀熟的违法例外，那些为社会公众普遍认可的实质性正当理由，能为平台实施大数据杀熟提供目的合理性的有效抗辩。通常来说，能够被消费者普遍接受的区别定价的正当理由包括：（1）基于老人、学生、儿童等特定身份的折扣；（2）基于数量的折扣，即多买多优惠；（3）基于忠诚度的折扣，即熟客优惠；（4）基于拓展市场的折扣，即新客优惠；（5）基于供求关系的动态定价，如需求峰谷时的差异定价；（6）基于时间的折扣，如机票的临期降价等。由于大数据杀熟仍系区别定价，其可能具备的合理目的也不出其外。故假如平台不能证明其区分决策是基于上述目的而作出，则通常不宜接受其合理性抗辩，仍应认定平台存在主观过错。

　　关于手段不适当性。手段的适当性要求平台在出于合理目的实施大数据杀熟的前提下，还应尽可能减轻对消费者造成的不利后果，确保其与决策目的之间的合比例性，否则就会有趁机谋取不当利益之嫌。

　　3.结果要件：消费者遭遇差别性不利后果。一般而言，侵权责任的承担以损害为必要前提。大数据杀熟的具体认定应当以消费者遭遇差别性不利后果为结果要件。笔者认为，消费者所遭受的损害表现为其应得利益的未充分获取，而不必体现为固有利益的减损，也不必达到严重克减的程度。所谓的差别性不利后果应包含区分对待结果的差别性和不利性两个方面：

　　关于区分对待结果的差别性。消费者可以通过横向比较与纵向比较两种方式进行证明。前者更适用于横向型大数据杀熟，后者则通常用于纵向型大数据杀熟。考虑到消费者的举证能力，以及从逻辑上否定“全部相同”只需要存在“一个不同”即可，消费者无须提供大量事例证明差别对待普遍存在，而只要提供符合两项条件的一组对照：一是面临相同或极相似的交易情况，具有可比性；二是所受价格等待遇不同。其中，对于相同或极相似的交易情况的理解，只需达到最低限度，满足同一渠道、同一商家、同一商品等无可争议的定价因素基本相同即可。至于交易时间、交易总量等可能会被平台抗辩有定价影响但存有较大疑问的因素，则不应在此处纳入考量。

　　关于区分对待结果的不利性。消费者应证明其应得利益受到减损。鉴于之前已在差别性方面完成可比性验证，消费者只要进一步证明自身待遇低于某人或某种情况即可。并且，基于大数据杀熟的区别定价通常仍是“一般价格”，此处的不利性也无须达到显著程度。

　　（作者：唐墨华 丁心怡，单位：华东政法大学；上海市第二中级人民法院）