“大數據殺熟”現象產生的原因及完善對策研究目錄TOC\o"1-2"\h\u2767“大數據殺熟”現象產生的原因及對策 12925關鍵詞：大數據殺熟；消費者隱私；原因 28724一、前言 223371二、相關概論 39239（一）“大數據殺熟”的定義 326766（二）“大數據殺熟”的概念界定 32565三、大數據“殺熟”的新表現形式和特征 514012（一）實施模式更為隱蔽 59264（二）消費者市場劃分更精準 519514（三）數據來源更廣泛 624926四、“大數據殺熟”現象產生的原因分析 67900（一）商家具有一定壟斷能力 616782（二）用戶對平臺的依賴助長“殺熟” 64643（三）算法快速迭代 722487（四）相關法律制度滯后性和與舉證困難 731761五、應對大數據“殺熟”的對策建議 87247（一）平臺角度 83585（二）消費者角度 85660（三）算法角度 910471（四）法律角度 926398六、結論 108418參考文獻： 11摘要：近幾年，網絡平臺企業通過“殺熟”的方式，運用大數據進行算法歧視，引發了廣泛的討論。針對這種情況，本文從“大數據殺熟”這個案例出發，從“殺熟”的概念和定義入手，介紹了目前大數據“殺熟”的新形態與特點，并從平臺、算法、法律、消費者四個方面剖析了“大數據殺熟”的成因，并針對這些問題提出了相應的解決辦法。經過研究發現，只有從算法、法律、消費者、平臺四方面共同努力，才能對“殺熟”這一現象進行有效的調控，從而維護社會的正常秩序和市場競爭。關鍵詞：大數據殺熟；消費者隱私；原因一、前言在人類進入大數據時代的今天，計算機技術的迅猛發展給人們的生活帶來了極大的方便，但也伴隨著巨大的危險。復旦大學副教授孫金云帶領研究小組在2021年春節期間對網約車進行了調查，發現在相同的時間段內，用戶購買的手機價格越高，叫到更昂貴的網約車的可能性也就越大。這表明，相同的用戶通過不同的帳號，在購買相同的商品或服務時，所付出的成本也會有所不同。但是，在網上零售中，“被宰”的情況并非個案，而是非常普遍的。事實上，從2018年年初開始，《技術日報》將此現象稱之為“殺熟”，自大數據“殺熟”以來，這一問題首次出現在大眾的視線之中，并很快受到了媒體和社會的廣泛關注，使得“大數據殺熟”被列為2018年度十大新詞之首，關于大數據“殺熟”的理論研究多集中于法律、經濟等領域，其研究的范圍包括概念界定、法律監管和市場監管。對于大數據“殺熟”的概念、影響和解決方法，學術界至今仍有很大的爭論。在此基礎上，本文從價格歧視的角度出發，從“殺熟”的概念出發，闡述了目前大數據“殺熟”的新形態與特點，并從平臺、算法、法律、消費者四個方面剖析了“大數據殺熟”的成因，并針對其成因提出相應的解決措施，實現維護消費者權益的行為、解決消費者的問題、維護消費市場穩定的目的。二、相關概論（一）“大數據殺熟”的定義所謂的“殺熟”，就是老客戶在同一個產品或者服務上，發現他所購買的價格要比新用戶高得多。這是因為，電子商務平臺運用了一種基于消費者消費水平、頻率、時間、地點、使用的手機型號等的方法，對消費者的消費情況教學統計整理，從而實現價格差別化。由此可見，大數據“殺熟”的實質是對消費者知情權和公平交易權的侵犯。在經濟管理中，“殺熟”主要是指商人通過對熟人的信任，以高于新顧客的價格來購買商品。而“大數據殺熟”，則是將大數據技術應用于原來的“殺熟”概念。這主要體現在很多網絡平臺上，通過動態的收集、整理、分析顧客的基本信息、習慣、喜好等信息，來描述顧客的消費特點，并在平臺上進行分析，并在平臺上進行促銷，在某些平臺上，用戶的粘性越大，價格越高，商家和平臺所獲得的利潤越多。本文在總結“大數據殺熟”現象的基礎上，提出了“大數據殺熟”的定義：網絡公司通過技術手段，對用戶的消費偏好、消費水平等進行了分析和歸納，通過對消費者的數據進行分析，選擇對產品或服務進行隨機浮動，從而對顧客進行價格差別化的市場營銷。（二）“大數據殺熟”的概念界定大數據是超越了傳統數據系統的處理能力，超越了經典統計思維的范疇，也就是在不借助互聯網的情況下，利用現有的軟件和技術來進行單個計算機的數據處理。王潺八表示，大數據“殺熟”是一種典型的基于算法的差別定價，是商家通過大數據來評價每個消費者的購買力和購買意愿，從而區分價格。鄒開亮等研究人員認為，大數據“殺熟”是指運營商通過收集、檢索、分析、挖掘消費者的消費偏好數據，利用忠實顧客的路徑依賴和不對稱的信息，為顧客提供比新顧客更高的價格，而這種價格差異不能體現成本差異。楊澤威等研究人員指出，大數據“殺熟”與精準營銷密不可分，商家利用大數據對消費者進行深度挖掘和分析，建立用戶畫像數據庫，并對其進行差異定價，從而達到“千人千價”的效果，最終將個性化的產品信息傳遞到消費者手中。大數據“殺熟”與精準營銷并非是一碼事，盡管二者都是以大數據為基礎，通過對大數據進行挖掘與分析，從而建立用戶畫像數據庫，但二者之間的差異在于，二者的作用是不同的。精準營銷是一種合法的、有利于消費升級的方式，而“殺熟”則是商家利用大數據分析消費者的消費能力和價格敏感性，然后利用不對稱的信息進行區分，從而損害消費者的利益?？梢哉f，大數據“殺熟”是精準營銷的一種手段，是一種精確的市場營銷，會帶來消極的效果，極大地損害了消費者的權益。綜合國內外眾多學者的觀點，本文認為大數據“殺熟”的特點是：第一，針對的是有一定忠誠度的老顧客；二是通過數據挖掘技術在網絡平臺上對用戶數據進行采集、跟蹤；三是基于對數據的分析，不同的顧客在購買相同的產品或服務時，會給出不同的定價。通過上述歸納，可以對大數據“殺熟”做出以下界定：狹義上講，大數據“殺熟”是指通過收集、追蹤消費者基本信息和消費信息，通過數據挖掘技術對消費者進行精細的分類和預測，并通過差別化的價格來制定不一樣的價格。三、大數據“殺熟”的新表現形式和特征在旅游、電影、電商和滴滴等網絡平臺上，大數據“殺熟”的現象較為普遍。目前大數據“殺熟”有3種新的形態：一是依據用戶所用設備的差異定價；二是因消費者在購物時所處地點的差異而進行價格差異化；三是以消費者的消費頻次為基礎進行差異化定價。研究結果表明，與傳統的價格歧視相比，大數據“殺熟”具有新的特點：（一）實施模式更為隱蔽傳統的價格歧視方式主要是在線下進行，顧客能夠直觀的觀察到整個的購物過程，而商家則是根據購買頻率的差異來進行定價。而在大數據時代，“殺熟”全是在網上進行的，這就造成了“殺熟”的實施過程非常隱秘。與此同時，“殺熟”的形式也有很多種，比如：提供個性化的差別定價，送優惠券和周邊商品。因為消費者的基本信息早已被商家所知，所以在信息不對稱的情況下，消費者和顧客的信息并不完全一致，所以，如果用戶沒有和其他用戶進行比較，或者是通過不同的手機進行訂購，那么，他們就不知道這一次的采購價格是統一的，還是有差別的。（二）消費者市場劃分更精準在實行價格歧視時，消費者的市場細分是其先決條件。傳統的價格歧視，只能從最宏觀的角度來區分消費者的市場，將消費者分為不同的消費人群，如基本信息、偏好等，很難對其具體的消費行為進行細分。從大數據“殺熟”的模型中可以看出，用戶畫像是大數據“殺熟”的重要環節，通過數據的處理和分析，可以對每一個消費者進行一對一的分析，從而準確地區分出不同的消費群體。大數據“殺熟”是基于不同用戶特征的差異化表現。（三）數據來源更廣泛在傳統的價格歧視中，消費者的信息來源主要為會員登記、線下購買頻率等，數據源較少，統計時間較長，而“殺熟”的實施則有賴于大數據技術，即從不斷更新、準確的大數據中獲取有價值的信息。網絡平臺本身就是數據的天然優勢，數據量大，速度快，種類多，而且隨著APP的普及，數據采集和挖掘變得更加方便，成本也更低。四、“大數據殺熟”現象產生的原因分析“大數據殺熟”給電商乃至整個商業帶來了很大的沖擊，這一問題的成因有待深入探討。（一）商家具有一定壟斷能力大數據“殺熟”是一種高效的完全價格歧視，其前提條件是經營者擁有某種壟斷地位。能夠在邊際成本以上定價的，都是業內壟斷的平臺，而“殺熟”的目標，則是那些對平臺有一定粘性的用戶，這些用戶對價格的敏感度較低。企業的終極目的就是實現企業的利益最大化，而企業則可以通過“殺熟”將顧客的剩余轉化為自己的利益。同時，因為網絡服務平臺的特點，使得消費者在交易中套利的可能性很小，因此，商家并不擔心自己的利益會被中間套利者拿走。（二）用戶對平臺的依賴助長“殺熟”《2018中國大數據“殺熟”網民態度行為調查報告》稱，由于大數據“殺熟”，僅有百分之四十二左右的用戶會選擇使用新的應用。這也就意味著，大多數的用戶并沒有因為“殺熟”而改變自己的應用程序，這也間接地表明了這些平臺的壟斷性、消費者的粘性以及對價格的不敏感。這是因為，當消費者對某一種網絡平臺或者APP產生了一定的依賴性，從而產生一種“依賴”的心理，讓他們在這個平臺上建立起一種長期的依賴性。就算被“殺熟”了，也會愿意在這個平臺上繼續消費。在大量的數據分析之后，平臺會根據用戶的粘性和對價格的敏感程度，對這些用戶進行“殺熟”，從而促進平臺的“殺熟”，從而增加市場份額。（三）算法快速迭代早期的大數據“殺熟”，主要是通過簡單的數據來判定，比如新用戶打折，老顧客賣高價。隨著人工智能的普及，算法的更新速度越來越快，“殺熟”的方法也在不斷的更新。由于技術的支撐，現在的數據已經不像以前那樣只是冰山一角，它能輕易地把人們在網上留下的腳印和資料都用大數據技術輕易地提取出來，因此，人們對大數據對自己的認識遠遠不及過使用者本身。（四）相關法律制度滯后性和與舉證困難從經濟學的角度來看，大量的“殺熟”是一種純粹的價格歧視。但是，在我國現有的立法體系中，《中華人民共和國反壟斷法》（《反壟斷法》）對定價歧視作出了明確的規定。這表明，在沒有絕對壟斷的情況下，經營者所實行的差異定價不屬于價格歧視。但是，在大數據時代，一方面，由于不具備絕對的壟斷地位，企業也會通過不對稱的方式，在市場上進行“殺熟”，從而破壞市場秩序，從而反映出法律的滯后；其次，由于大數據“殺熟”的方法難以被發現，所以即便消費者通過卸載、重裝、利用不同信息重置等手段來躲避，也是徒勞；而大數據“殺熟”全在網絡平臺進行，意味著有證據價值的信息基本上都在平臺的掌控之中，這就給消費者增加了舉證的困難，給消費者帶來了更多的困難。五、應對大數據“殺熟”的對策建議針對目前各大電商平臺中存在的“大數據殺熟”現象，必須對其進行嚴厲打擊，以維護其合法權益。（一）平臺角度科技是中立的，沒有善惡之分，但技術的使用，卻是有好有壞。目前，網絡平臺擁有大數據的所有權和使用權，也是目前大數據“殺熟”的主要責任人。所以，一方面，平臺要樹立正確的運營理念，避免以自身的利益為先，避免和其它平臺進行不公平的市場競爭。平臺企業作為一個社會經濟組織，也是一個社會經濟體系中的一部分，必須充分考慮到大數據技術所具有的道德和社會責任，這是一種長遠的提升。同時，平臺和企業要加強內部倫理道德教育，構建良好的網絡運營服務體系，強化行業自律。大數據“殺熟”并非個案，而是廣泛存在于互聯網生活中。只有建立健全的網絡運營服務機制，建立起社會責任和公司利益共存的管理策略，充分發揮行業的自我監督和管理作用，減少不必要的資源浪費，才能形成一個良好的平臺型企業經營生態圈，實現企業的生態化管理。（二）消費者角度盡管有少數消費者已經意識到了侵犯隱私的問題，但因為大數據“殺熟”的手段非常隱蔽，一些消費者并沒有意識到自己已經被“殺熟”，而發現自己被“殺熟”的消費者，也很少會主動提出訴訟。因此，一方面，消費者要堅定地樹立自己的維權意識，不要因為錢“少”而選擇不“維權”，一旦放任，平臺就會越來越猖獗，“殺熟”的現象也會越來越多；而在電商平臺上，消費者要加強對商品的定價敏感性，并在不同的平臺上進行相同的商品或服務的對比，降低對某一平臺的依賴，培養自己的獨立思維和判斷力，關注市場行情，維護自己的利益，保護個人隱私。（三）算法角度大數據“殺熟”的關鍵是算法，而高效而又強大的算法則為“殺熟”帶來了無限的可能性。因此，要對“殺熟”進行有效的管制，必須采取“技術治理”作為主要手段。一方面，目前推動數據安全流通和共享、保障大數據服務可靠性的重要方法是隱私保護和數據脫敏技術，包括數據保護、隱私保護數據挖掘和數據脫敏三個方面，能夠有效地解決大數據數據的安全問題；另一方面，由于區塊鏈的非中心性、開放性、不可篡改、加密安全等特性，它將為用戶身份認證、數據完整性保護等信息安全提供了有益的借鑒。針對大數據“殺熟”的問題，區塊鏈技術能夠有效地保障用戶數據的真實性，并通過區塊鏈技術實現數據的真實性、追溯、數據流通、數據完整性等方面的應用。另外，它還可以利用區塊鏈進行數據的加密，為密碼協議構建一個受信任的第三方，從而有效地保障了用戶的數據和信息的安全性，并解決了用戶的隱私泄漏問題。（四）法律角度《反壟斷法》對價格歧視進行了規范，實行經營者占有市場優勢，但目前，對“殺熟”的行為并無制約。為此，一方面要完善價格歧視的概念，適度放寬《反壟斷法》中的價格歧視主體享有市場優勢的條款，并根據平臺規模、涉及金額、社會影響范圍等因素，對價格歧視的實施主體進行分類，并有針對性地推出懲罰性賠償制度，減少市場上那些自私利、不顧社會責任的價格歧視行為；同時，通過加強對平臺商家的差異定價，讓消費者能夠清楚地知道相同商品的平均交易價格，解決消費者在維權過程中遇到的證明難題，并通過建立健全平臺商家的電子商務信息披露機制，有效地為用戶收集有價值的信息證據，強化消費者的維權意識。保護消費者合法權益。目前我國電子商務市場存在著缺乏統一監管、市場主體主體身份不明、法律法規不健全等缺陷，需要盡快制定相關法規，明確各方責任；加強行業自律管理和社會監督，規范交易行為；加大政府支持力度，建立良好發展環境，保障公平競爭；鼓勵企業創新，提高產品質量和服務質量，并給予相應政策扶持。同時，要注重發揮網絡交易平臺在維護市場秩序中的積極作用。從政府層面來看，各部門要充分發揮各自職能優勢，共同推進本領域改革工作，推動形成促進電子商務健康有序發展的體制機制。一是進一步深化簡政放權，落實行政審批事項目錄清單管理制度。二是加快構建現代市場監管體系。三是著力優化營商環境。六、結論在大數據時代，信息技術是一柄“雙刃劍”。一方面，對數字經濟的發展起到了巨大的促進作用；另一方面，收集消費者在網上所遺留的“痕跡”信息，建立用戶畫像數據庫，準確估計消費者的購買喜好和最大支付額度，從而形成了“千人千價”“殺熟”的局面。從經濟學角度看，大數據“殺熟”是一種完全的價格歧視，它在快速的算法升級過程中，