高富平（华东政法大学数据法律研究中心教授）

    王苑（华东政法大学数据法律研究中心博士研究生）

　　数据本身无“毒”，而“大数据杀熟”问题和数据的收集其实无关，关键在于收集的数据的使用是否合法正当，是否会侵犯消费者的权益，是否存在数据的滥用。

　　数据的透明是指数据主体必须被通知到自己的数据被收集了，被收集了哪些数据，在不想被收集的情况下，以及不希望个人信息被商家共享给其他合作方的时候，被通知有选择退出的权利。

　　数据利用不仅关涉消费者的权益，同时也是构筑诚信透明的商业伦理和商业文明的内在需求。经营者是否尊重消费者个人权利等也决定着消费者的“选择”。因此，充分竞争的市场是不公平交易的最有效的校正者。

　　“大数据杀熟”是通过算法对用户画像后，对不同用户进行不同的定价，由此引发的价格歧视现象。在“熟客”属于消费者情形下，就难以纳入　《价格法》　第14条（五）所调控的“价格歧视”行为，因为它针对的是“提供相同商品或者服务，对具有同等交易条件的其他经营者”的价格歧视行为。同样　《消费者权益保护法》　第八条所规定的消费者知情权限于“购买、使用的商品或者接受的服务的真实情况”，包括价格、主要成份等，但似乎不包括经营者的“差异化定价”。因此，“大数据杀熟”不宜直接纳入现行法律体系进行规制。

　　经营者对特定惯常消费者差异化定价（“杀熟”）并非始于大数据应用，只是网络让价值更加透明、大数据更容易精确地实现之。差异化定价与大数据联系起来之后，会让人们对新技术产生信任危机，甚至归咎于数据。在现行法律没有有效的规制方法的情形下，也有人呼吁通过个人信息保护法立法，严格限制数据的收集和流通来保护个人权益，甚至建议个人尽量避免提供个人信息给服务提供者。但在数据驱动经济成为人类社会发展趋势背景下，这无疑是逆历史潮流而行，阻碍大数据应用，不可采行。

数据无“毒”：合理数据收集不应限制

　　对于算法分析可能导致的价格歧视，很多人首先反应的应对策略是限制数据的收集，认为大数据是“原罪”。然而，数据和技术一样，本身具有中立性，将价格歧视归咎于数据有“毒”，因而要求限制数据的收集和使用是非理性的。在倡导建设“数字中国”“网络强国”的当下，数据作为一种资源性的存在，不合理的限制不符合大数据时代对数据流通和利用的内在要求，不符合社会发展趋势，会严重阻碍社会和经济的发展。在尊重用户权益的前提下，数据潜在的价值应当得到充分的发挥。实际上，2011年美国曾推出《网络反追踪法案》，试图为消费者提供禁止收集和使用私密数据的标准，要求商业主体遵守消费者的选择退出收集和使用数据的规则，并且要求商业主体主动披露其共享数据的每个合作方。但是，这部规范数据收集和使用的法案最终并没有通过，反对者认为其会损害商业的发展和违反美国联邦宪法，因为在线的精准广告营销是最有效的广告途径，反追踪会降低广告的有效性，对商业的危害不可估量；　另外，许多人享受着精准推送服务的便利，对追踪行为并不反感。　《网络反追踪法案》　的“流产”，一方面说明了美国国内对数据营销的规范各方之间的利益博弈异常激烈，另一方面也明确了数据的使用是数据存在的本质要求，限制使用并非公认的国际趋势。

　　因此，数据本身无“毒”，而“大数据杀熟”问题和数据的收集其实无关，关键在于收集的数据的使用是否合法正当，是否会侵犯消费者的权益，是否存在数据的滥用。如果因为“大数据杀熟”可能导致价格歧视就要求限制网络服务提供者收集用户数据或者劝告用户避免被数据收集，是一种因噎废食的作法，并不足取。

数据使用透明：旨在保护消费者知情权

　　“杀熟”在商业经营中并不鲜见，是商家利用客户的信任赚取多余利益的行为，本身受到商业伦理的谴责，但是互联网的作用让“杀熟”从暗箱中走到了日光之下，社交媒体又将此问题进一步放大；　同时在大数据时代，因对用户精准画像，自动分析并预测用户偏好，“杀熟”已经不仅仅是一个伦理问题，更可能涉及对“富人”和“穷人”的价格歧视，已经上升为一个法律问题。

　　美国曾经刊登对大数据是否会导致价格歧视的一个实验，用新注册的两个账号模拟富人和穷人的网络行为轨迹访问一些网站，一段时间之后，发现在同一时间有些网站上同样的客房价格“富人”的价格比“穷人”的偏高，说明确实有些网站利用大数据进行“杀熟”，也即价格歧视。

　　在大数据利用方面，用户画像的问题在于，客户往往对自己被搜集了哪些信息，信息是否真实准确并不清楚，算法分析模型常常被作为商业秘密予以保护，客户无法理解定价的机制和原理，信息的透明度不够导致即便客户被侵权也不自知，所以事后救济非常无力。就算公司提供客户访问被搜集数据的权利，客户也无法控制这些数据。因而，数据透明原则才显得格外重要，其让客户理解商业运作及决策做出的方式，并给予客户退出信息收集和使用的权利，有助于在线商业的建立发展和维护客户的信任。

　　透明原则在美国的“公平信息实践”（FIPs）中居于核心地位，在目前的版本中内化为“通知”原则。通俗来讲，数据的透明是指数据主体必须被通知到自己的数据被收集了，被收集了哪些数据，在不想被收集的情况下，以及不希望个人信息被商家共享给其他合作方的时候，被通知有选择退出的权利。因此，透明原则是保障用户自决的手段（威斯丁，1967）。因此，在个人信息保护立法中，一般均将透明作为基本原则，体现在信息主体的知情或个人信息使用者的告知义务。比如欧盟即将于5月25日生效的　《统一数据保护条例》　就给予了数据主体对自动化决策包括用户画像拒绝的权利。我国　《消费者权益保护法》　也明确要求经营者“明示收集、使用信息的目的、方式和范围”，只是如何细化落实这样的义务，确保消费者能够知情。在这方面，我国新发布的　《信息安全技术　个人信息安全规范》　国家推荐标准有细化，要求数据控制者约束信息系统的自动决策，数据主体有权质疑并要求控制者做出解释，以及提供适当的救济方式。在笔者看来，透明、告知义务本质是保障消费者的知情权，它衔接了个人信息保护法和消费者权益保护法，是规制个人信息不当应用（包括“杀熟”）的有效手段。

数据使用正当：法律的限度

　　既然“杀熟”是大数据利用中的问题，至少属于不合商业伦理的一种数据利用行为，因而个人信息保护立法应当关注这样的问题，将这样的行为定性为个人信息的不当使用，并对这种不当使用行为予以调整。其中最为重要的在个人信息使用者告知义务中增加算法或算法用途说明，满足消费者对个人信息使用及其可能的差异化定价的知情权。但是，这样的规制很可能难以真正扼制严重的“杀熟”行为，因为消费者（信息主体）往往难以判断或拒绝交易，最后还是任其宰割。此时，必须求助于　《消费者权益保护法》　对公平交易的保护。利用大数据算法，实行差异化定价，一旦构成　《消费者权益保护法》　规定的“不公平、不合理的交易条件”，那么就是消费者公平交易权被侵害。此时，消费者可以向市场监管机构投诉，监管机关可以对有关经营者实施必要的行政处罚，打击这种大数据技术的滥用行为。此时，数据使用的不正当已经“升格”为针对消费者的不公平交易，超越个人信息保护法“势力范围”，属于　《消费者权益保护法》　调整了。

　　需要指出的是，差异化定价是一个非常复杂的问题，因为其背后的原因很复杂，大数据的算法模型否会导致歧视的产生取决于数据数量和质量。甚至我们也应当允许或容忍一定范围的差异化定价，并将之视为一种商业自由。因此，差异化定价法律规制的真正难题在于如何协调经营者的商业自由（包含定价自由）与交易公平（尤其是消费者的交易公平）。

　　在这一问题长期无解的背景下，大数据与差异化定价的普遍联系，可能使数据应用的规制成为突破口。但是，我们不能寄予太高期望。虽然“杀熟”这样不当使用数据的行为，属于一种价格歧视，但是，这种价格歧视仍然是在社会伦理道德层面上的一种评价，是在“社会公平”、“社会平等”等人类社会基本价值上的一种评判。一般来讲，基于这种抽象价值的法律规范多具有道德规范价值，而不具有真正的法规范效力。因此，“杀熟”即使被认为是一种不当数据使用行为，个人信息保护法对其调整也是非常有限度的。

　　甚至我们不能也不需要完全求助于法律来解决这一问题。未来商业竞争一定是建立在数据利用的基础之上，而数据利用不仅关涉消费者的权益，比如消费者隐私、公平等法律问题，同时也是构筑诚信透明的商业伦理和商业文明的内在需求。因而经营者是否尊重消费者的感受，尊重消费者个人权利（包括个人信息受保护的权利）也决定着消费者对经营者的“选择”。充分竞争的市场是不公平交易的最有效的校正者。那种渴望立法来彻底解决公平问题，仍然是对法律不切实际的奢望。

　（来源于《上海法治报》，2018年5月16日）