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摘要：随着数字经济时代的到来，数据、大数据、大数据杀熟等名词已逐渐为社会大众所熟知。大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。而随着大数据应用的广泛化，大数据杀熟行为也步入我们的视野之中。
关键词：数据大数据;大数据杀熟
一、大数据杀熟概述
（一）大数据
1.大数据内涵界定。
对于大数据的概念，至今并没有形成通说。有学者认为，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合;还有学者认为，大数据包含那些由于迅速增长使无法通过现有的数据库管理工具进行管理的大规模数据集。
具言之，大数据是指来源于交易数据、交互数据及传感数据的海量数据的集合，其中大部分是非结构化数据，大数据的规模与复杂程度超越现有常用技术能够处理的能力范围。[1]
2.大数据与传统数据的区别。
（1）大数据与传统数据的数据类型不同
传统数据是结构化的标准数据，特征表现在以下方面：结构化、体量少、标准化、价值密度高及周期化数值、数据的产生和变化速度慢等。
大数据则具有范畴广，数据类型复杂的显著特征。大数据体量大、模式多、生成快速且价值巨大。大数据的来源多元、多样、实时性高。
（2）大数据与传统数据的研究对象不同
传统数据的研究对象是宏观视角下有限的随机样本数据，随着信息化时代的发展，没有效用的数据被淘汰，剩余的具有价值的数据成为了传统数据的研究对象。大数据则是各种原生态数据的汇总，是存在的总体数据。
3.法律规定。
《促进大数据发展行动纲要》第一条规定：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”本文所论述的大数据，均涵射于上述概念的范畴之中。
（二）大数据杀熟背景分析
在大数据时代，原始数据生产、加工和使用的过程几乎同步发生，且流程复杂。然而，作为数据生产者和使用者参与大数据基本循环的自然人，对于这里所使用的信息技术基础设施既无法把握又无法施加影响，近年来出现的大数据杀熟现象，再次向人们提出了警示。
如果要避免价值和权力落到少数人手中，我们就必须设法平衡数字平台（包括行业平台）的效益与风险，确保其开放性，并为协作式创新提供机会。因此，在数据原生者、衍生者、交易者、使用者等角色之间，准确界定大数据杀熟的行为及确定大数据杀熟的责任人与监管者，是必须回答的时代课题。[2]
二、详述大数据杀熟
（一）大数据杀熟的特征与行为构成
1.大数据杀熟的内涵
从文义解释规则入手，大数据杀熟是指同一件商品或者同一内容的服务，互联网厂商显示给老用户的价格高于新用户。
目前学界和媒体对“大数据杀熟”的讨论，主要集中在价格差异上，但结合电子商务的特点，可知这种杀熟不仅局限于价格，相同价格基础上的质量差异、服务差异都可能成为电商杀熟的对象。
基于上述可能，对于大数据杀熟的定义应当进行扩大解释，即大数据杀熟是指：卖方通过对表征买方消费特征的大数据进行收集与分析，精准为买方提供有针对性的、差异化的产品或服务，从而实现商业利益最大化。
2.大数据杀熟的特征。
大数据杀熟的特征主要表现在以下四个方面：
（1）涉及领域广。根据笔者亲自实践，各个软件平台普遍性地存在对于老用户杀熟的现象，且杀熟内容涉及价格、质量、服务等多方面。
（2）涉及相对人众多。手机上的各种服务软件平台都有大量的使用群体，通过手机上软件购买商品或者接受服务的人，都可能成为大数据杀熟的对象。
（3）准确性高。大数据杀熟相较于传统杀熟的重要特点在于对大数据的使用，通过分析，可以十分精确地根据不同消费者的不同消费行为特征，实现精准有效的杀熟。
（4）机制复杂。电子商务平台、电子商务平台经营者与消费者之间存在显著的不对称性，平台对用户信息进行收集、分析和使用都不易察觉，且通过大数据进行杀熟的行为有诸多影响因素，故表现得十分隐蔽。
3.大数据杀熟的行为构成。
通过对大数据杀熟内涵的界定，我们可将大数据杀熟行为构成解析如下：
（1）行为主体处于卖方地位，在大数据杀熟案例中，我们不难发现大数据杀熟的行为人多为电子商务平台或者平台上的经营者。
（2）行为主体的行为内容是对表征买方消费特征的大数据进行收集与分析，进而精准為买方提供有针对性的、差异化的产品或服务。
（3）实施大数据杀熟行为的结果是差异性服务，即给黏度更高的老用户提供的商品或者服务价格高于黏度低的新用户，这种差异性也可能表现在商品或服务质量、数量等其他与消费行为紧密相关的因素上。
（二）大数据杀熟形成原因分析
在探讨大数据杀熟合法与否之前，我们可先来研究大数据杀熟的形成原因，以大数据杀熟的形成原因进而讨论大数据杀熟行为背后反映的经济问题。具言之，大数据杀熟的形成有以下几个因素促成：
1.大数据承载内容的有效性。
从经济层面分析，我们不难看出如今经济发展呈现互联网化的趋势，背后的推动力实质上是数据化。经济生活中的各个场景、应用都成为新的数据运用空间和数据来源。数据的整合、数据的提取和挖掘、研究则为提升产品和改善服务助力。对消费者的消费习惯进行大数据分析，可以有效提升交易效率与成功率。 2.大数据的易得性与来源的广泛性。
数据的获取是滥用他人数据权利的前提，总体来说，行为人获取数据主要借助以下途径：
（1）用户自主填写。用户自主填写是电子商务平台及电子商务平台经营者获取数据的重要方式。
（2）行为人直接获取。在实践中，许多互联网应用程序均有收集和获取个人信息的功能。
（3）与第三方进行数据交换。许多数据在经过分析加工后，往往具有显著的商用价值，平台或者平台上经营者为经济利益往往会自行分析相关数据或者购买经第三方分析后的数据。
3.外部环境影响。
在研究分析了大数据的客观优势后，为读懂大数据杀熟行为，我们还要考量行为主体所处的外部环境，即如今的经济态势。
研读最新发布的《中国数字经济发展与就业白皮书》（2019）后，笔者发现产业数字化成为既定趋势，对于大数据的利用已经成为同行业竞争中的重要手段。
（三）大数据杀熟法律分析
1.《中华人民共和国价格法》
分析大数据杀熟的本质，其对于具有同等交易条件的消费者采取了给予不同交易条件的行为，显然可归纳为交易过程中的价格歧视或其他形式的歧视行为。
符合《中华人民共和国价格法》第十四条规定的情形，可依照该法第四十一条之规定获得救济。该法第四十条规定是经营者应当承担的行政责任，而第四十一条则从民事责任的角度对消费者的权益进行了保护。
2.《中华人民共和国消费者权益保护法》
《中华人民共和国消费者权益保护法》第八条、第二十条分别从消费者的权利、经营者的义务两个角度规定消费者的知情权，根据上述规定，消费者的知情权主要包括两层含义，一是有权知道商品和服务的真实情况;二是有权要求经营者提供商品和服务的真实情况。而在大數据杀熟的案例中，经营者针对性的告知行为显然不能认为其全面履行了告知义务。
3.《中华人民共和国电子商务法》
有学者认为，《电子商务法》第十八条规定的目的在于防止针对性广告，而非规范大数据杀熟，对此笔者认为，应当对其中规定的“向该消费者提供不针对其个人特征的选项”作出扩大解释，即经营者应当对于交易条件相同的消费者提供相同的交易选择。
三、结语
综上所述，随着我国互联网交易市场不断扩张，互联网技术蓬勃发展，占据优势地位的互联网企业实施捆绑销售、价格歧视等垄断行为的可能性只增不减，互联网市场将成为反垄断法实施的重要阵地。而大数据则可能成为具有市场支配地位的企业实施这些垄断行为的利器。
大数据是一把双刃剑，一方面，大数据有利于提高经济效率，降低经营成本;另一方面，庞大的消费者数据也可能由于企业的不法利用反向损害消费者的利益，甚至会影响市场的公平竞争。因而，政府如何适当监管大数据、企业如何合理使用大数据成为重要的时代命题。
从公民隐私权保护和数据安全的角度来看，监管部门应加强对大数据的监管，落实《网络安全法》、《消费者权益保护法》关于个人信息保护的规定。其次，网络管理相关部门应当通力合作，从制度上采取有效措施，加强对大数据公司的监管，确保尽早铲除“杀熟”等不良现象的滋生土壤。
事实上，大数据并不是只在定价方面才有用武之地，经营者应该更多地利用大数据技术对海量数据的深入挖掘，分析用户的上网轨迹数据和日常消费习惯，给用户进行消费者画像，从而实现精准营销、个性化推荐等，以提高成交率，降低营销成本，提升消费体验。
参考文献
[1]冯利英，李海霞.大数据背景下互联网金融风险测度与监管[M].北京：经济管理出版社，2018.
[2]马长山.智能互联网时代的法律变革.[J].法学研究.2018：7.
西北政法大学 法律硕士教育学院
关键词：数据大数据;大数据杀熟
一、大数据杀熟概述
（一）大数据
1.大数据内涵界定。
对于大数据的概念，至今并没有形成通说。有学者认为，大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合;还有学者认为，大数据包含那些由于迅速增长使无法通过现有的数据库管理工具进行管理的大规模数据集。
具言之，大数据是指来源于交易数据、交互数据及传感数据的海量数据的集合，其中大部分是非结构化数据，大数据的规模与复杂程度超越现有常用技术能够处理的能力范围。[1]
2.大数据与传统数据的区别。
（1）大数据与传统数据的数据类型不同
传统数据是结构化的标准数据，特征表现在以下方面：结构化、体量少、标准化、价值密度高及周期化数值、数据的产生和变化速度慢等。
大数据则具有范畴广，数据类型复杂的显著特征。大数据体量大、模式多、生成快速且价值巨大。大数据的来源多元、多样、实时性高。
（2）大数据与传统数据的研究对象不同
传统数据的研究对象是宏观视角下有限的随机样本数据，随着信息化时代的发展，没有效用的数据被淘汰，剩余的具有价值的数据成为了传统数据的研究对象。大数据则是各种原生态数据的汇总，是存在的总体数据。
3.法律规定。
《促进大数据发展行动纲要》第一条规定：“大数据是以容量大、类型多、存取速度快、应用价值高为主要特征的数据集合，正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析，从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态。”本文所论述的大数据，均涵射于上述概念的范畴之中。
（二）大数据杀熟背景分析
在大数据时代，原始数据生产、加工和使用的过程几乎同步发生，且流程复杂。然而，作为数据生产者和使用者参与大数据基本循环的自然人，对于这里所使用的信息技术基础设施既无法把握又无法施加影响，近年来出现的大数据杀熟现象，再次向人们提出了警示。
如果要避免价值和权力落到少数人手中，我们就必须设法平衡数字平台（包括行业平台）的效益与风险，确保其开放性，并为协作式创新提供机会。因此，在数据原生者、衍生者、交易者、使用者等角色之间，准确界定大数据杀熟的行为及确定大数据杀熟的责任人与监管者，是必须回答的时代课题。[2]
二、详述大数据杀熟
（一）大数据杀熟的特征与行为构成
1.大数据杀熟的内涵
从文义解释规则入手，大数据杀熟是指同一件商品或者同一内容的服务，互联网厂商显示给老用户的价格高于新用户。
目前学界和媒体对“大数据杀熟”的讨论，主要集中在价格差异上，但结合电子商务的特点，可知这种杀熟不仅局限于价格，相同价格基础上的质量差异、服务差异都可能成为电商杀熟的对象。
基于上述可能，对于大数据杀熟的定义应当进行扩大解释，即大数据杀熟是指：卖方通过对表征买方消费特征的大数据进行收集与分析，精准为买方提供有针对性的、差异化的产品或服务，从而实现商业利益最大化。
2.大数据杀熟的特征。
大数据杀熟的特征主要表现在以下四个方面：
（1）涉及领域广。根据笔者亲自实践，各个软件平台普遍性地存在对于老用户杀熟的现象，且杀熟内容涉及价格、质量、服务等多方面。
（2）涉及相对人众多。手机上的各种服务软件平台都有大量的使用群体，通过手机上软件购买商品或者接受服务的人，都可能成为大数据杀熟的对象。
（3）准确性高。大数据杀熟相较于传统杀熟的重要特点在于对大数据的使用，通过分析，可以十分精确地根据不同消费者的不同消费行为特征，实现精准有效的杀熟。
（4）机制复杂。电子商务平台、电子商务平台经营者与消费者之间存在显著的不对称性，平台对用户信息进行收集、分析和使用都不易察觉，且通过大数据进行杀熟的行为有诸多影响因素，故表现得十分隐蔽。
3.大数据杀熟的行为构成。
通过对大数据杀熟内涵的界定，我们可将大数据杀熟行为构成解析如下：
（1）行为主体处于卖方地位，在大数据杀熟案例中，我们不难发现大数据杀熟的行为人多为电子商务平台或者平台上的经营者。
（2）行为主体的行为内容是对表征买方消费特征的大数据进行收集与分析，进而精准為买方提供有针对性的、差异化的产品或服务。
（3）实施大数据杀熟行为的结果是差异性服务，即给黏度更高的老用户提供的商品或者服务价格高于黏度低的新用户，这种差异性也可能表现在商品或服务质量、数量等其他与消费行为紧密相关的因素上。
（二）大数据杀熟形成原因分析
在探讨大数据杀熟合法与否之前，我们可先来研究大数据杀熟的形成原因，以大数据杀熟的形成原因进而讨论大数据杀熟行为背后反映的经济问题。具言之，大数据杀熟的形成有以下几个因素促成：
1.大数据承载内容的有效性。
从经济层面分析，我们不难看出如今经济发展呈现互联网化的趋势，背后的推动力实质上是数据化。经济生活中的各个场景、应用都成为新的数据运用空间和数据来源。数据的整合、数据的提取和挖掘、研究则为提升产品和改善服务助力。对消费者的消费习惯进行大数据分析，可以有效提升交易效率与成功率。 2.大数据的易得性与来源的广泛性。
数据的获取是滥用他人数据权利的前提，总体来说，行为人获取数据主要借助以下途径：
（1）用户自主填写。用户自主填写是电子商务平台及电子商务平台经营者获取数据的重要方式。
（2）行为人直接获取。在实践中，许多互联网应用程序均有收集和获取个人信息的功能。
（3）与第三方进行数据交换。许多数据在经过分析加工后，往往具有显著的商用价值，平台或者平台上经营者为经济利益往往会自行分析相关数据或者购买经第三方分析后的数据。
3.外部环境影响。
在研究分析了大数据的客观优势后，为读懂大数据杀熟行为，我们还要考量行为主体所处的外部环境，即如今的经济态势。
研读最新发布的《中国数字经济发展与就业白皮书》（2019）后，笔者发现产业数字化成为既定趋势，对于大数据的利用已经成为同行业竞争中的重要手段。
（三）大数据杀熟法律分析
1.《中华人民共和国价格法》
分析大数据杀熟的本质，其对于具有同等交易条件的消费者采取了给予不同交易条件的行为，显然可归纳为交易过程中的价格歧视或其他形式的歧视行为。
符合《中华人民共和国价格法》第十四条规定的情形，可依照该法第四十一条之规定获得救济。该法第四十条规定是经营者应当承担的行政责任，而第四十一条则从民事责任的角度对消费者的权益进行了保护。
2.《中华人民共和国消费者权益保护法》
《中华人民共和国消费者权益保护法》第八条、第二十条分别从消费者的权利、经营者的义务两个角度规定消费者的知情权，根据上述规定，消费者的知情权主要包括两层含义，一是有权知道商品和服务的真实情况;二是有权要求经营者提供商品和服务的真实情况。而在大數据杀熟的案例中，经营者针对性的告知行为显然不能认为其全面履行了告知义务。
3.《中华人民共和国电子商务法》
有学者认为，《电子商务法》第十八条规定的目的在于防止针对性广告，而非规范大数据杀熟，对此笔者认为，应当对其中规定的“向该消费者提供不针对其个人特征的选项”作出扩大解释，即经营者应当对于交易条件相同的消费者提供相同的交易选择。
三、结语
综上所述，随着我国互联网交易市场不断扩张，互联网技术蓬勃发展，占据优势地位的互联网企业实施捆绑销售、价格歧视等垄断行为的可能性只增不减，互联网市场将成为反垄断法实施的重要阵地。而大数据则可能成为具有市场支配地位的企业实施这些垄断行为的利器。
大数据是一把双刃剑，一方面，大数据有利于提高经济效率，降低经营成本;另一方面，庞大的消费者数据也可能由于企业的不法利用反向损害消费者的利益，甚至会影响市场的公平竞争。因而，政府如何适当监管大数据、企业如何合理使用大数据成为重要的时代命题。
从公民隐私权保护和数据安全的角度来看，监管部门应加强对大数据的监管，落实《网络安全法》、《消费者权益保护法》关于个人信息保护的规定。其次，网络管理相关部门应当通力合作，从制度上采取有效措施，加强对大数据公司的监管，确保尽早铲除“杀熟”等不良现象的滋生土壤。
事实上，大数据并不是只在定价方面才有用武之地，经营者应该更多地利用大数据技术对海量数据的深入挖掘，分析用户的上网轨迹数据和日常消费习惯，给用户进行消费者画像，从而实现精准营销、个性化推荐等，以提高成交率，降低营销成本，提升消费体验。
参考文献
[1]冯利英，李海霞.大数据背景下互联网金融风险测度与监管[M].北京：经济管理出版社，2018.
[2]马长山.智能互联网时代的法律变革.[J].法学研究.2018：7.
西北政法大学 法律硕士教育学院