28 浏览鉴于大数据杀熟问题的复杂性和其对市场及社会造成的深远影响，仅仅依靠法律条文的修订是不够的，还需要一系列配套的政策措施，形成立体化、多层次的规制体系。
5.1.1加强监管
有效的监管是遏制大数据杀熟的关键，需要监管机构从广度和深度上同时发力：
1.设立或明确专门的数据监管机构职能。考虑到数据在数字经济中的核心地位及其滥用的普遍性，建议在现有市场监管体系内，明确或设立专门的机构或部门，负责对大数据和算法应用进行常态化、专业化的监管。该机构应配备具备法律、经济、计算机科学等多学科背景的专业人才，以便更好地理解和应对复杂的技术问题。
2.建立大数据监测预警机制。运用大数据和人工智能技术反制大数据杀熟。监管机构可以与第三方机构合作，或自主开发相关工具，对重点平台的定价行为进行实时监测和数据抓取。通过比对不同用户的价格、不同时段的价格，以及相同商品在不同平台的价差，及时发现和识别潜在的杀熟行为。对于异常的价格波动和差异，可以触发预警机制，并启动进一步的调查。
3.强化“沙盒监管”和“包容审慎”原则。在鼓励数字经济创新的同时，对于可能存在垄断风险和杀熟行为的新兴商业模式，可以采取“沙盒监管”的方式，允许其在限定范围内试错和发展，但在发现问题时能够及时介入，修正或叫停。对于成熟的平台，则应采取更严格的审慎监管，特别是针对其核心算法和数据应用。
4.加大执法力度和提高违法成本。对于被查证属实的大数据杀熟行为，应依法施以严厉处罚，包括罚款、没收违法所得、责令改正、甚至限制市场准入等，使其违法成本远高于违法收益。只有提高威慑力，才能真正促使企业改变行为模式。同时，对于屡教不改或情节恶劣的企业，应纳入失信名单，实行联合惩戒。
5.推动数据共享和接口开放。在保障个人数据安全和隐私的前提下，鼓励或强制具有市场支配地位的平台开放部分数据接口，促进数据的有序共享。这有助于打破数据垄断，降低新进入者的门槛，从而引入更多竞争，从根本上缓解大数据杀熟的动力。例如，推动不同网约车平台或电商平台的数据互联互通，方便用户比价和迁移。
5.1.2提高消费者意识
消费者是大数据杀熟的直接受害者，提高他们的识别能力和维权意识，是自下而上形成监督力量的重要环节：
1.开展普法宣传教育。通过政府部门、消费者协会、媒体等多种渠道，广泛宣传大数据杀熟的定义、表现形式、识别方法以及维权途径。制作科普视频、发布漫画、举办线上线下讲座等，用通俗易懂的方式向公众普及相关知识，让消费者明白自己的权利，知道如何保护自己。
2.鼓励消费者积极维权和举报。建立便捷高效的投诉举报平台和渠道，鼓励消费者在发现疑似大数据杀熟行为时，及时保留证据（如截图、录屏、不同设备对比等），并通过正规渠道进行举报。可以考虑设立举报奖励机制，激励公众参与监督。
3.支持第三方维权机构发展。鼓励和支持消费者协会、公益律师事务所等第三方机构在消费者维权中发挥更大作用。通过集体诉讼、公益诉讼等方式，帮助受害消费者维护合法权益，提高维权效率和成功率。
4.发布消费警示和黑名单。监管机构和消费者协会可以定期发布大数据杀熟的典型案例和消费警示，公布存在严重杀熟行为的企业“黑名单”，引导消费者理性选择，对违法企业形成舆论压力。
通过加强监管和提高消费者意识的协同作用，可以有效遏制大数据杀熟，维护消费者权益和市场公平。
5.2法律完善建议
在政策措施之外，更根本的解决方案在于对现有法律法规进行修订和完善，使其更能适应数字经济的发展特点。
5.2.1修订反垄断法
对《中华人民共和国反垄断法》进行修订，使其更具数字时代特色和操作性，是规制大数据杀熟的核心立法任务。
1.增设针对数据驱动价格歧视的条款：
明确大数据杀熟的法律定义。在《反垄断法》中明确大数据杀熟的概念，将其定义为“经营者利用其收集和分析的消费者个人数据，在缺乏正当理由的情况下，对条件相同的交易相对人实施差异化定价或其他交易条件，从而排除、限制竞争或损害消费者利益的行为。”
细化“正当理由”的构成要件。明确哪些情况可以构成价格差异的“正当理由”，例如：
成本节约。只有当价格差异确实反映了向不同消费者提供产品或服务的真实成本差异时（如运输距离、支付手续费差异），才被允许。
促销活动透明化。短期、明确且透明的促销活动（如新用户首次注册优惠、季节性大促），且该优惠所有人均有机会享受，不应被视为杀熟。
明确且可验证的会员权益。基于公开的、普适的会员积分或等级体系，且消费者可以清晰了解并选择的权益差异。
排除所有基于消费者支付意愿、隐私偏好、设备型号、历史浏览记录等进行的价格差异，除非能证明其具有实质性的效率提升或公共利益。
降低举证难度。考虑到平台对数据和算法的控制优势，可以考虑在修订中适当调整举证责任，在初步证据显示存在价格差异且缺乏显性合理理由时，由平台承担主要举证责任，证明其价格策略的合理性和非歧视性。
2.完善市场支配地位认定标准：
将“数据控制力”和“算法优势”纳入考量。在《反垄垄断法》第十七条中，明确将“对海量用户数据的控制能力”、“对用户行为的预测和分析能力”、“算法的先进性和复杂性”以及“网络效应和用户锁定程度”作为认定经营者市场支配地位的重要因素。
构建多维度评估体系。市场支配地位的认定应从传统市场份额、技术力量、财力状况等因素，拓展到数据量、用户活跃度、流量入口、生态系统覆盖范围、用户转换成本等维度，形成更为全面的评估体系。
3.增设“算法透明度”强制性条款：
强制披露算法信息。对于具有市场支配地位的平台，应当强制要求其在关键的决策算法（如定价算法、推荐算法、搜索排名算法）方面，向监管机构披露其核心逻辑、变量权重、决策模型等关键信息，以便监管机构进行审查。
算法解释权。平台应具备向消费者解释其个性化定价或推荐结果差异的能力，并提供相应的解释接口或渠道，增强消费者对算法决策的理解和信任。
引入算法审计制度。探索建立由独立第三方进行算法审计的制度，定期对平台的关键算法进行审查，评估其合规性和潜在风险。
5.2.2制定专门法律法规
除了修订《反垄断法》，考虑到大数据杀熟问题的复杂性和专门性，以及数字经济的快速发展，制定一部专门的《数据公平法》或《数字经济公平竞争法》具有重要意义。
1.《数据公平法》的核心内容设想：
数据作为公平竞争要素的地位。明确数据作为数字经济时代的关键生产要素，其收集、处理和使用应遵循公平、公正、透明的原则，不得用于损害消费者权益或排除、限制竞争。
大数据杀熟的直接规制。详细定义大数据杀熟的行为类型，明确其违法性，并设定相应的法律责任和处罚措施。
数据可携权和互操作性。明确规定消费者对其个人数据拥有更强的可携权，即有权要求平台将数据转移至其他平台，并鼓励平台之间的数据互操作性，降低用户锁定。
算法治理原则。明确算法设计、应用和监管的基本原则，包括公平性、透明性、可解释性和可问责性。
数据收集和使用限制。进一步细化平台收集和使用消费者数据的限制，特别是涉及敏感个人信息和消费者画像的数据，应有更严格的同意机制和使用目的限制。
个人信息保护与反垄断的衔接。明确《个人信息保护法》与《数据公平法》在数据收集、使用和滥用方面的衔接，形成合力。
2.制定专门法律的必要性：
针对性强。现有法律对大数据杀熟的规制缺乏足够的针对性，专门立法可以更全面、系统地解决数字时代的新问题。
前瞻性高。专门立法可以更好地适应数字经济的快速变化，为未来的新型数据滥用和算法垄断提供规制框架。
形成独立的法律体系。能够更好地构建数字经济背景下，数据、算法、平台与消费者、市场竞争之间的法律关系，形成一个相对独立的、与传统反垄断法并行的数字规制体系。
通过对《反垄断法》的修订和制定专门的《数据公平法》，可以为我国在数字经济时代有效规制大数据杀熟提供坚实的法律保障。这不仅是保护消费者权益的需要，更是维护市场公平竞争、促进数字经济健康发展的必然选择。
第六章：结论
6.1研究总结
本研究聚焦于大数据时代背景下日益凸显的“大数据杀熟”现象，并深入探讨了其与反垄断法之间的复杂关系。通过对大数据杀熟的定义、表现形式、深远影响以及现有法律规制现状的全面剖析，本研究得出以下主要结论：
首先，大数据杀熟的兴起是数字经济时代数据作为核心生产要素的必然产物。它并非简单的市场行为，而是企业利用其在数据和算法上的巨大优势，对消费者进行精准画像并实施高度个性化的价格歧视，以最大化自身利润。其核心在于通过信息不对称，从消费者手中攫取更多剩余价值。
其次，大数据杀熟对消费者公平感、经济利益以及市场公平竞争秩序构成严重损害。它不仅降低了消费者对平台的信任，限制了消费者的选择权，更深层次地加剧了市场集中度，削弱了中小企业的竞争力，并可能阻碍创新。
再次，我国现行《反垄断法》在理论上对大数据杀熟具有规制潜力，但实践中面临诸多挑战。大数据杀熟行为可能构成《反垄断法》第十七条所规制的“滥用市场支配地位”行为，特别是“以不公平的高价销售商品”和“没有正当理由的差别待遇”。然而，在数字市场中认定“市场支配地位”、界定“相关市场”、识别“滥用行为”以及量化“数据优势”等方面存在技术和法律上的难题。此外，算法的“黑箱”特性以及消费者举证困难，也使得执法和维权变得异常复杂。其他法律如《电子商务法》和《价格法》虽有相关规定，但其侧重点不同，难以全面应对大数据杀熟问题。
最后，本研究认为，亟需法律和政策的协同干预以有效规制大数据杀熟，以保护消费者权益和维护市场竞争。这包括在政策层面加强监管、建立大数据监测预警机制、提高消费者意识和维权能力；在法律层面，建议修订《反垄断法》，明确将数据和算法优势纳入市场支配地位认定，增设针对数据驱动价格歧视的条款，并引入算法透明度原则。更进一步，建议制定专门的《数据公平法》，以更具针对性、前瞻性和系统性的方式，全面规范数字经济时代的数据公平使用和算法治理。
6.2未来研究方向
大数据杀熟是一个动态演进的问题，随着数字技术的不断创新和商业模式的日益复杂化，其表现形式和影响机制也将不断变化。因此，未来的研究可以从以下几个方向进行深入探索：
1.人工智能在杀熟中的作用及规制。随着人工智能（AI）技术的飞速发展，特别是生成式AI和大模型技术的普及，算法在定价、推荐和用户行为预测中的作用将更加智能和隐蔽。未来的研究可以深入探讨AI驱动的大数据杀熟行为如何识别、其决策过程如何解释，以及现行反垄断法和数据保护法如何应对由高度自主化AI系统实施的歧视行为。这可能涉及到对AI责任归属、算法可解释性（XAI）以及AI伦理等前沿问题的研究。
2.国际法律协调的可能性与挑战。数字平台的全球化运营使得大数据杀熟不再是一个单一国家的问题。不同国家和地区在反垄断、数据保护和消费者权益保护方面的立法和执法实践存在差异，这给跨国数字巨头的规制带来了挑战。未来的研究可以比较分析各国在规制大数据杀熟方面的经验和困境，探讨国际社会在数据流动、反垄断执法协作、以及统一数据公平规则方面的协调可能性与具体路径，以应对全球性数字垄断问题。
3.消费者集体诉讼与公益诉讼的实践研究。鉴于消费者个体在对抗数字巨头时的弱势地位和高昂维权成本，研究如何通过集体诉讼和公益诉讼等方式，有效整合消费者力量，降低维权门槛，提高维权成功率，是未来研究的重要方向。这包括对相关法律程序、证据收集、赔偿机制以及第三方机构作用的深入探讨。
4.大数据杀熟的经济学实证分析。在现有法律分析的基础上，未来的研究可以利用大数据技术和经济学方法，对大数据杀熟的发生频率、影响范围、经济效应（如对消费者剩余和生产者剩余的具体影响）进行更精细的实证量化分析，为法律规制提供更坚实的经济学依据和数据支撑。
5.平台生态系统中的数据流动与竞争。大数据杀熟不仅涉及平台与其用户之间的关系，也可能与平台内部或平台之间的数据流通、互操作性有关。未来的研究可以深入探讨如何在促进数据合理流动和互操作性的同时，有效防止数据滥用和数据垄断，从而在更广阔的平台生态系统视角下构建公平竞争的规则。
