黄道丽：“大数据杀熟”是对用户实施的“价格歧视” 十三届全国人大常委会第三十

十三届全国人大常委会第三十次会议于8月17日至20日在北京举行。
日前，全国人大常委会法工委举行采访人员会，通报本次常委会会议拟审议的法律草案的主要情况。
关于个人信息保护法草案（下简称个保法），根据各方面意见，提请本次常委会会议审议的草案三次审议稿拟作修改内容提到， “进一步完善个人信息处理规则，特别是对应用程序（App）过度收集个人信息、‘大数据杀熟’等作出有针对性规范。”
“针对‘大数据杀熟’的问题，个体会感受比较明显。” 公安部第三研究所网络安全法律研究中心主任、研究员黄道丽说，大数据杀熟是指互联网平台依靠数据优势和信息不对称对用户实施价格歧视的现象。2018年以来，随着网友陆续反映遭遇“大数据杀熟” ，这一问题为公众所重点关注。

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“我们比较能直观感受到的相对集中在网购、网约车、网络视频和在线票务等领域。”她告诉采访人员， “价格歧视”的现象在传统的领域也是存在的，但是“大数据杀熟”的实施方式非常的隐蔽。因为大多时候用户借助电脑或移动终端，凭借自身账号登录后，看到的只是平台展示给自己的价格，而无法像线下“明码标价”式看到对所有用户都一样的价格，故而这种歧视往往不易被察觉。当前，德勤公司对全球500家零售企业的调查显示，有40%采用人工智能来实时定制价格和促销行为。“可以说，大数据杀熟已然普遍存在。但观察此前“大数据杀熟”的案例可以发现，对大数据杀熟进行执法却存在较大困难。”她解释说， “因为当用户主张大数据杀熟时，相关企业通常会以季节、数量、区域、捆绑让价、动态定价等因素来回应价格歧视问题的正当性，监管部门基于此往往无法确认企业是否利用了个人数据实施“杀熟” 。”
从技术手段来说，她告诉采访人员， “大数据杀熟”高度依赖用户数据和算法模型。其实施过程是，平台通过各种渠道掌握丰富的用户数据，又通过智能算法对这些数据进行分析，形成对用户的精准化画像，从而预测用户的支付能力、价格敏感度、支付意愿等，最后低成本地实施大规模、自动化的“个性化定价” 。“根据大数据杀熟的过程可以发现，全面且充分的用户数据是企业形成用户画像进而实施价格歧视的基础，这就又涉及个人信息的收集问题。通常情况下，用户画像赖以形成的数据除通过个人授权取得外，往往还会涉及通过应用程序过度收集， cookie追踪技术，以及实体间的数据共享而获得” 。
在立法规制上，她告诉采访人员，早在2019年5月28日，国家互联网信息办公室就《数据安全管理办法(征求意见稿)》向社会公开征求意见，其中第十三条就回应了大数据杀熟这个难题，其规定“网络运营者不得依据个人信息主体是否授权收集个人信息及授权范围，对个人信息主体采取歧视行为，包括服务质量、价格差异等。”由于大数据杀熟涉及市场竞争、用户知情、公平交易和个人数据保护等多个问题，她建议“立法一方面可以从保障消费者的知情权和公平交易权出发，综合考虑企业商业秘密保护，推动平台尽可能披露相关定价参数及规则，增强事前告知和行为透明度；另一方面，从保护消费者个人数据出发，推动平台遵循合法、正当、适度、必要的原则，公开数据收集和使用规则，并确保经过用户同意。”