大数据杀熟行为的法律认定和规制路径探析

一、问题意识随着近几年大数据的兴起，数据的收集、使用、加工、传输技术得到迅猛发展，在多领域广泛运用，其潜在商业前景不可估量。不管是利用大数据进行公共管理还是以大数据为依托提高市场营销的精准度，大数据都具有难以替代的优势。但是，部分平台也利用积累的用户数据进行营销分析，进而导致用户权益受到损害。不少经营者通过算法技术分析用户的喜好，形成用户画像，进行精准营销，为不同的消费者提供商品或服务相同而定价标准不同的服务，从而最大限度地攫取消费者剩余，导致“大数据杀熟”乱象产生。根据北京市消协《互联网消费大数据“杀熟”问题调查结果》显示：86.91%的人表示自己曾被大数据“杀熟”，82.37%的人认为网络消费大数据“杀熟”现象十分普遍，同时受访者认为大数据“杀熟”问题主要集中在网络购物、在线旅游、外卖和网约车等消费领域。﹝1﹞《北京市消协发布互联网消费大数据“杀熟”问题调查结果》，载北京市消费者协会官网：/xxyw/xfxw/202203/t20220301_32336.shtml，最后访问时间：2022年4月5日。这在某种程度上说明“大数据杀熟”行为缺乏相应规制﹝1﹞《北京市消协发布互联网消费大数据“杀熟”问题调查结果》，载北京市消费者协会官网：/xxyw/xfxw/202203/t20220301_32336.shtml，最后访问时间：2022年4月5日。﹝2﹞详见附录表一。频繁多发的现象与极少的司法案件，反映了“大数据杀熟”行为的法律研究仍有许多不足之处。立法滞后与漏洞，某些经营者一家独大缺乏相应监管都是在规制“大数据杀熟”行为时应当回应的问题。目前学界对于“大数据杀熟”行为的法律认定尚无定论，有待更进一步的探讨；对“大数据杀熟”行为的相关规制路径也亟待完善。二、“大数据杀熟”行为法律认定大数据杀熟，在相关文献有不相同的名称，又可称为差异化定价、个性化定价等。在《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》的回答中，国务院反垄断法办公室负责同志指出“大数据杀熟”是社会公众对互联网平台利用大数据和算法对用户进行“画像”分析，从而收取不同价格的概括性说法。﹝3﹞《国务院反垄断委员会办公室负责同志就<国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南>答记者问》，载国家市场监督管理局官网：/nsjg/xwxcs/202102/t20210207_325971.html，最后访问时间：2022年4月5日。3﹞根据《电子商务法》﹝4﹞﹝3﹞《国务院反垄断委员会办公室负责同志就<国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南>答记者问》，载国家市场监督管理局官网：/nsjg/xwxcs/202102/t20210207_325971.html，最后访问时间：2022年4月5日。﹝4﹞《电子商务法》第18条第1款：电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。﹝5﹞《个人信息保护法》第24条第1款规定：个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策，应当保证决策的透明度和结果公平、公正，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。（一）“大数据杀熟”行为的法律性质“大数据杀熟”行为的法律性质如今尚无明确统一的定论，由于“大数据杀熟”行为具有多部门法交叉融合的特性，而对于其规制与探讨却多集中于某一方面，实践中也缺乏强有力的监管措施，行业自律使得对该行为的规制缺乏威慑力。明晰“大数据杀熟”行为的性质是识别和规制该行为的题中之义。1.价格欺诈说邓智超学者指出，在“大数据杀熟”中，经营者主观上具有直接故意欺诈心理、客观行为上实施了隐瞒真情的差别定价行为、结果上使消费者遭受财产损失，构成法律意义上的价格欺诈，侵害了消费者的合法权益。﹝6﹞邓智超：《从“杀熟”看大数据的法律边界》，载《怀化学院学报》2018年第8期。6﹞据此认为“大数据杀熟”是价格欺诈行为。再如，学者刘佳明认为“大数据杀熟”行为实质上是经营者违反法律法规规定的“明码标价”义务而实施的不正当价格行为，是经营者主观上故意实施的，违背消费者内心真实意愿的价格欺诈行为。﹝7﹞刘佳明：《大数据“杀熟”的定性及其法律规制》，载《湖南农业大学学报(社会科学版)》2020年第1期。7﹞﹝6﹞邓智超：《从“杀熟”看大数据的法律边界》，载《怀化学院学报》2018年第8期。﹝7﹞刘佳明：《大数据“杀熟”的定性及其法律规制》，载《湖南农业大学学报(社会科学版)》2020年第1期。﹝8﹞阎文聪：《大数据“杀熟”行为法律规制研究》，甘肃政法大学，2021年硕士学位论文。2.算法歧视说“大数据杀熟”行为依托于算法自动化决策技术，呈现出责任主体多和监管难的特点，因而其最容易直接侵害消费者的合法权益。廖建凯学者指出，消费者的权利被侵害只是“大数据杀熟”的表象和结果，算法权力被经营者滥用才是“大数据杀熟”的实质与根源，通过算法权力治理才可能有效保护消费者的权益。﹝9﹞廖建凯：《“大数据杀熟”法律规制的困境与出路——从消费者的权利保护到经营者算法权力治理》，载《西南政法大学学报》2020年第1期。9﹞学者姜野则认为，商家通过搜集用户消费行为资料，分析“算出”用户的个性化消费喜好、习惯和水准等精准信息和模型数据进行用户画像，再由算法进行差异化定价，实现精准定向营销和收益最大化，因此，正是算法或者说算法偏见导致了算法杀熟的出现。﹝10﹞﹝9﹞廖建凯：《“大数据杀熟”法律规制的困境与出路——从消费者的权利保护到经营者算法权力治理》，载《西南政法大学学报》2020年第1期。﹝10﹞姜野：《算法的规训与规训的算法:人工智能时代算法的法律规制》，载《河北法学》2018年第12期。3.价格歧视说如今学界多数认同“大数据杀熟”行为是价格歧视行为，该观点认为，经营者通过最大限度获取客户数据信息以形成数据优势，运用大数据分析技术对客户形成精准“画像”，通过网络交易有效区隔客户达到定价上的“千人千面”。﹝11﹞邹开亮、刘佳明：《大数据“杀熟”的法律规制困境与出路——仅从<消费者权益保﹝11﹞邹开亮、刘佳明：《大数据“杀熟”的法律规制困境与出路——仅从<消费者权益保护法>的角度考量》，载《价格理论与实践》2018年第8期。“大数据杀熟”行为本质上是价格歧视的观点从整体性出发，兼具了对个人信息的保护、对消费者权益的维护以及对算法的治理等多个维度。因此，将“大数据杀熟”行为定性为价格歧视符合多角度分析探讨对该行为的规制路径。从“大数据杀熟”行为的表象与本质出发进行认定，有利于更好地进行规制。从表象看，“大数据杀熟”行为是价格歧视，从“大数据杀熟”行为的表象与本质出发进行认定，有利于更好地进行规制。从表象看，“大数据杀熟”行为是价格歧视，主要从感性的表象与理性的分析这两方面进行规制：感性上，只要同一条件下出现价格差异，那么就能够初步怀疑出现了价格歧视，这就为普通公民判断是否属于“大数据杀熟”提供了较为方便的判断依据；﹝12﹞施明宏：《“大数据杀熟”若干法律问题研究》，载《合作经济与科技》2022年第4期。12﹞而从理性分析的角度，就需要具有监管职能的部门依据具体情形进行分析是否是法律上的价格歧视行为。而“大数据杀熟”行为的本质为信息过度收集以及购买意愿诱导，这是与别的价格歧视行为的根本差异性所在，探析“大数据杀熟”行为的表象和本质有利于更好地界定该行为的概念，为相关部门规制提供指引与参考。﹝12﹞施明宏：《“大数据杀熟”若干法律问题研究》，载《合作经济与科技》2022年第4期。（二）“大数据杀熟”行为的构成要件1.“大数据杀熟”行为主体“大数据杀熟”行为依托于数据技术，实施“大数据杀熟”行为应具备相应的数据资源和信息处理能力。基于此，在明确“大数据杀熟”的行为主体时，根据《个人信息保护法》对“大数据杀熟”行为规制的有关规定，个人信息处理者不得实行不合理的差别待遇。因此，个人信息处理者应当具备相应的数据资源和信息处理能力并可能实行不合理差别待遇。根据《电子商务法》中对“电子商务平台经营者”的定义，﹝13﹞《电子商务法》第9条第2款：本法所称电子商务平台经营者，是指在电子商务中为交易双方或者多方提供网络经营场所、交易撮合、信息发布等服务，供交易双方或者多方独立开展交易活动的法人或者非法人组织。13﹞电商平台经营者具备相应的数据垄断地位和信息处理能力，是“大数据杀熟”行为的主体。同时，由于大数据技术的发展，利用算法分析技术，没有市场支配地位的经营者，在规模扩大和交易订单达到一定量级后，也可以利用信息优势对消费者个人信息进行价格接受度、消费偏好等进行分析，实施精准营销，﹝14﹞朱程程：《大数据杀熟的违法性分析与法律规制探究——基于消费者权益保护视角的分析》，载《南方金融》2020年第4期。﹝13﹞《电子商务法》第9条第2款：本法所称电子商务平台经营者，是指在电子商务中为交易双方或者多方提供网络经营场所、交易撮合、信息发布等服务，供交易双方或者多方独立开展交易活动的法人或者非法人组织。﹝14﹞朱程程：《大数据杀熟的违法性分析与法律规制探究——基于消费者权益保护视角的分析》，载《南方金融》2020年第4期。2.“大数据杀熟”行为主观方面在大数据时代，算法在决策中起到越来越重要的作用。尤其是利用算法技术对个人信息进行收集分析，其中的隐蔽性使算法解释成为关键。利用大数据进行自动化决策是允许的，例如给消费能力存在差异的群体提供不同服务和价位推荐，但是应当保证决策的透明度和结果公平、公正，而对于故意利用大数据的隐蔽性特点，产生“信息茧房”效应，在交易条件上实行不合理的差别待遇行为则是应当规制的。根据目的和效果，能够将“大数据杀熟”分为直接杀熟和间接杀熟两种形式。直接杀熟主要有两种表现形态：一是算法设计者在设计过程中就将性别、种族等特定因素纳入代码和程序中，使得算法收集和分析天然带有偏见；二是算法使用者在收集分析数据过程中，对有关因素进行提取或者删除，产生具有指向性的为消费者“量身定制”的价格。间接杀熟则是算法设计中立，但是产生的结果不一定中立，因为在自动化决策过程中，算法可能通过深度学习自我生成和选择，在此过程中无意识产生“大数据杀熟”，设计者也难以预测和控制。本文主要从算法设计者和使用者故意利用算法自动化决策实施“大数据杀熟”行为这一角度进行分析，对于算法在深度学习中无意间导致的杀熟后果，本文不过多讨论。3.“大数据杀熟”行为客体“大数据杀熟”行为侵害了消费者的多重权益。“大数据杀熟”与其他大数据营销行为的核心区别在于在隐瞒消费者的情况下改变每个消费者眼中看到的价格。﹝15﹞王恒睿：《大数据背景下的消费者公平交易权保护》，载《大数据时代》2018年第11期。因此消费者难以察觉自己与他人价格的不同，这种隐蔽性极强的行为使得消费者处于信息极不对等的劣势位置，严重侵害了公平交易权。同时，许多用户面对冗长和专业名词繁多的用户许可协议时，不愿也不想进行阅读，为了更快使用软件选择直接同意，导致经营者不合理收集和利用用户信息。﹝15﹞王恒睿：《大数据背景下的消费者公平交易权保护》，载《大数据时代》2018年第11期。4.“大数据杀熟”行为客观方面“大数据杀熟”主要有差异化定价和个性化推荐两种典型表现形式。差异化定价是经营者利用大数据了解用户的消费情况、购买需求以及能力形成用户画像，进而对不同用户制定不同销售价格：一是新老客户定价不一；二是可能对浏览有关商品或服务频繁的用户隐性提价；三是设置区域差异化定价；四是通过使用复杂的优惠计算规则和算法，以达到混淆价格的目的。个性化推荐则是向用户推送特定信息和广告。例如消费者在互联网平台购物时，经营者根据消费者的购物习惯、浏览频次，精准预测用户的购买意愿或支付水平，区分对价格敏感度高低不同的人群，实施不同定价策略。对价格敏感度高人群通过先提价再打折促销等形式吸引用户，对价格敏感度低人群通过推送商品信息或营造供不应求现象诱导购买。“大数据杀熟”行为实现的技术路径，主要是用户注册成为平台使用者后，在平台交易产生海量信息，平台经营者利用终端收集用户信息，甚至平台经营者之间通过用户授权许可共享信息，“互撞”数据库，以提高信息收集的准确性和完整性。经营者通过分析、整理数据，实现对用户的精准数据画像，从而清楚了解用户的支付意愿。与此同时，电子商务交易为“大数据杀熟”行为提供了有效的封闭背景，如果不刻意比对，用户将难以知晓交易价格是针对个人而设置。经营者与用户之间信息失衡使得用户处于极度被动的状态。三、“大数据杀熟”行为的规制困境（一）现行法律对“大数据杀熟”行为的可适用性不足大数据作为一种战略资源其发展前景是不可估量的，但是与之形成鲜明对比的是，数据治理体系尚未形成，法律规制路径混乱与落后，制约了大数据价值的进一步发展。大数据时代信息技术更新迭代的能力远超法律条文的修订速度，对于规制“大数据杀熟”行为存在难以弥合之处，如《反垄断法》中价格歧视的条款在“大数据杀熟”行为频发的环境下出现了一定的滞后，《消费者权益保护法》规制力度有限，对“大数据杀熟”行为的制约显得流于形式，《个人信息保护法》的相关细则尚不明确，对“大数据杀熟”行为没有详细具体的规制措施，相应标准不够明晰。又因为多部法律对此进行了相应的规范，因此发生了法条竞合的现象，下文将详述之。1.《反垄断法》有关构成要件认定困难《反垄断法》对于制约价格歧视是否可以涵摄“大数据杀熟”行为目前具有一定争议性，《反垄断法》对认定价格歧视的门槛高，且针对的对象是占据市场支配地位的经营者，而不具有市场支配地位的经营者变成了漏网之鱼。﹝16﹞冯莉、陈明添：《困境与出路:大数据“杀熟”的法律规制》，载《海峡法学》2020年第3期。16﹞随着大数据的发展，利用算法工具实施“大数据杀熟”行为已经不再是只有支配地位的经营者才能实施的行为，普通经营者随着规模扩大和交易订单达到一定量级后，也能收集大量的用户信息，进行数据分析针对不同用户实行差别定价。因此，《反垄断法》不能直接遏制“大数据杀熟”，同时调整范围难以修改，规制困境难以得到改善。﹝16﹞冯莉、陈明添：《困境与出路:大数据“杀熟”的法律规制》，载《海峡法学》2020年第3期。2.《消费者权益保护法》与《价格法》的有关规定较为模糊无论是《消费者权益保护法》中规定的消费者享有的公平交易权和知情权还是《价格法》中的公平原则和诚信原则，都仅仅是一些基本的规则，并没有明确规定经营者的具体责任形式，在实践中，经营者常因规定模糊而难以得到有效制裁，消费者很难获得相应的救济。同时由于平台数据采集速度快、成本低导致《消费者权益保护法》难以遏制经营者过度收集消费者信息。因此，笼统地规定消费者权利很难对规制该行为起到作用。3.《电子商务法》中的规定欠缺针对性《电子商务法》明确规定：如果有针对性地向消费者提供商品、服务搜索结果的同时，还需要提供其他非针对性的选项。﹝17﹞何冰：《“大数据杀熟”的法律规制路径研究》，载《西部学刊》2021﹝17﹞何冰：《“大数据杀熟”的法律规制路径研究》，载《西部学刊》2021年第14期。4.《个人信息保护法》相关规定需进一步明晰《个人信息保护法》的出台对于规制“大数据杀熟”行为有了明确规定，但是具体实施细则仍需要相应的司法解释和配套措施予以确定。《个人信息保护法》第24条有利于改变个人在“大数据杀熟”中的劣势地位，个人拥有了反自动化决策的权利，但是相关概念如“重大影响”等法律规定不明晰，适用标准有待进一步解释，以及知情同意书过长、重点不明确使得用户不愿亦不想阅读，此种情形下易有悖最小数据原则。同时《个人信息保护法》对信息处理者的解释说明义务不够明确，平台可能借助技术优势来规避说明义务。﹝18﹞金幼芳、王凯莉、张汀菡：《<个人信息保护法>视角下“大数据杀熟”的法律规制》,载《浙江理工大学学报(社会科学版)》2021年第6期。18﹞笔者认为《个人信息保护法》第69条规定的举证责任倒置范围过于狭小，建议扩充至损害行为也应由个人信息处理者承担相应的证明责任。﹝19﹞曹阳华：《算法个性化定价的违法性界定——基于<个人信息保护法>分析》，载《经济研究导刊》2﹝18﹞金幼芳、王凯莉、张汀菡：《<个人信息保护法>视角下“大数据杀熟”的法律规制》,载《浙江理工大学学报(社会科学版)》2021年第6期。﹝19﹞曹阳华：《算法个性化定价的违法性界定——基于<个人信息保护法>分析》，载《经济研究导刊》2021年第34期。（二）算法技术在“大数据杀熟”行为中的法律治理不足互联网经营者施行“大数据杀熟”行为的步骤是：收集个人信息——形成用户画像——实施“大数据杀熟”行为﹝20﹞朱喆峰：《大数据“杀熟”行为的法律规制》，华中师范大学，2020﹝20﹞朱喆峰：《大数据“杀熟”行为的法律规制》，华中师范大学，2020年硕士学位论文。1.算法技术的监管措施存在不足由于算法本身具有复杂性、隐蔽性和高度的专业性等特点，使得政府和公众难以有效地加强对算法技术的法律治理和监管。而算法设计体现了开发者的偏见性，算法作为一种工具是客观存在的，但是当开发者输入代码那一刻即具有了偏向性，难以保持中立。算法决策从数据选择到编码参数的分配，都可以影响到最终的结果，而这一过程无不反映算法设计者和使用者的个人倾向。一方面，复杂的自主算法模型，需要多个设计人员共同研发完成，因此在算法设计过程中就带有多个设计人员的主观意识，其中不免存在偏见和歧视。﹝21﹞朴毅、叶斌、徐飞：《从算法分析看人工智能的价值非中立性及其应对》，载《科技管理研究》2020年第24﹝21﹞朴毅、叶斌、徐飞：《从算法分析看人工智能的价值非中立性及其应对》，载《科技管理研究》2020年第24期。2.算法技术责任规范体系不完善在自动化决策过程中，存在着不确定和不可控制的因素，稍有差错就可能导致“蝴蝶效应”的产生，从而带来许多未知的风险。由于算法工具极其复杂、风险巨大，消费者难以知晓“杀熟”造成的损失，也无法从技术角度上证明遭受损害的结果和算法工具是否具有因果关系，个人难以对抗日益膨胀的算法权力；同时，算法工具的霸权属性由少数经营者掌控，然而实践中经营者却往往选择用算法无从解释来推脱责任，或者借口已获消费者授权和涉及商业秘密逃避诘难。（三）“大数据杀熟”行为的事后救济制度不完善“大数据杀熟”具有极强的隐蔽性，大数据时代隐私侵权的后果往往十分隐秘和不那么明显。﹝22﹞徐明：《大数据时代的隐私危机及其侵权法应对》，载《中国法学》2017﹝22﹞徐明：《大数据时代的隐私危机及其侵权法应对》，载《中国法学》2017年第1期。1.大数据的隐蔽性加大消费者的维权证明难度实践中，消费者维护自己权益主要存在两个方面的困难：一是在大数据时代的网络背景下，原本集群、聚合式的产品与服务、定价方法从商业权力体系中分离出来，转而向小型、分化的一对一式运营。﹝23﹞[澳]史蒂夫·萨马蒂诺：《碎片化时代：重新定义互联网+商业新常态》，念昕译，中国人民大学出版社2015﹝23﹞[澳]史蒂夫·萨马蒂诺：《碎片化时代：重新定义互联网+商业新常态》，念昕译，中国人民大学出版社2015年版，p4.﹝24﹞毕思琪：《大数据“杀熟”的法律规制路径研究》，华东理工大学，2020年硕士学位论文。2.价格上的不同使损害赔偿难以确定为了证明自己的权益受到损害，消费者需先证明自己的损失，通常只有更改登录账户或者和他人比价才能察觉“杀熟”行为，但经营者能够通过算法技术达到价格上的“千人千面”，所以消费者难以找到一个合理的定价标准。就算能够确定合理的定价，消费者也难以将自己因被“杀熟”所支出的高于其他消费者的费用减去其他消费者支付的低价作为自己所遭受损失的赔偿。而更为关键的一点是，消费者处于弱势地位，想要维权需要花费大量的时间和金钱，成本巨大而回报难以确定的现实困境，让消费者很难从“大数据杀熟”行为中得到救济。四、“大数据杀熟”行为的规制路径（一）科学解释和适用“大数据杀熟”行为专项条款首先不只以具有市场支配地位来划定“大数据杀熟”主体的资格，而应拓展《反垄断法》中对于价格歧视的认定范围。在大数据时代，不具有市场支配地位的经营者也能利用算法技术进行“大数据杀熟”，限制主体范围不利于调整市场竞争秩序。为此将价格歧视认定中关于主体限定为“具有市场支配地位”这一条件放宽，是规制“大数据杀熟”行为的有效措施。《电子商务法》第18条规定没有将个性化搜索与个性化定价进行直接的区分，也未明确指出两者间的关联性。具体实践中，平台经营者经常利用此项规定的漏洞，模糊个性化搜索与个性化定价的具体界定。﹝25﹞朱梁璧合、姚保松：《大数据时代个性化定价的法律困境与治理建议﹝25﹞朱梁璧合、姚保松：《大数据时代个性化定价的法律困境与治理建议》，载《河南工业大学学报(社会科学版)》2020年第6期。（二）构建算法工具法律治理体系算法自动决策在人们的日常生活中已经占有举足轻重的位置，但同时也带来许多不可预知的风险。依据算法技术发展的趋势，从完善算法应用前的审查监管制度和建立算法应用后的法律问责制度两方面进行规制，既可以保证技术的发展，又可以增强制度的能动性。1.完善算法应用前的审查监管制度首先应将算法决策主体和算法本身作为监管的对象建立一套完备的监管流程，因为算法的设计具有人的主观意识，而作为算法工具的数据来自于人类社会，存在偏见。同时，要强化事前监督机制，一方面应对算法存在的潜在漏洞进行审核，从事前防范的角度防止算法的不当行为；另一方面，通过建立算法影响评估制度，加强对“大数据杀熟”行为频繁发生的相关平台的监管，对平台所采用的算法技术实施备案评估、定期复核、持续性监测等措施。虽然《个人信息保护法》要求个人处理者应当在事前进行风险评估，并对处理情况进行记录。﹝26﹞《个人信息保护法》第55条:有下列情形之一的，个人信息处理者应当事前进行个人信息保护影响评估，并对处理情况进行记录：（一）处理敏感个人信息；（二）利用个人信息进行自动化决策；（三）委托处理个人信息、向其他个人信息处理者提供个人信息、公开个人信息；（四）向境外提供个人信息；（五）其他对个人权益有重大影响的个人信息处理活动。26﹞但是该规定较为模糊，没有相应的信息提交平台和信息记录方向，参照欧盟﹝27﹞DigitalServiceAct（《数字服务法（草案）》）﹝26﹞《个人信息保护法》第55条:有下列情形之一的，个人信息处理者应当事前进行个人信息保护影响评估，并对处理情况进行记录：（一）处理敏感个人信息；（二）利用个人信息进行自动化决策；（三）委托处理个人信息、向其他个人信息处理者提供个人信息、公开个人信息；（四）向境外提供个人信息；（五）其他对个人权益有重大影响的个人信息处理活动。﹝27﹞DigitalServiceAct（《数字服务法（草案）》）第3条第1款：在下列情况下，核心平台服务提供者应指定为守门人：(a)其对内部市场有重大影响；(b)其运营一项核心平台服务，作为商业用户接触终端用户的重要门户；(c)其在运营中具有稳固和持久的地位，或者在可预见的将来能够拥有该等地位。第13条：在根据第3条被指定为守门人之后的六个月内，守门人应向委员会提交经过独立审核的描述，说明守门人根据第3条采取的或其核心平台服务中存在的任何用于消费者特征分析的技术。该描述应至少每年更新一次。﹝28﹞DATA2020第105条(c)规定“REPORTINGREQUIREMENTS.—Foranyautomateddecisionsystem,adataaggregatorshallprovidetheAgency—(1)anautomateddecisionsystemriskassessment……”DATA2020要求使用自动化决策的组织或代理将信息报送给新的专职部门；在部署算法前，信息中必须包含风险评估报告以及算法的持续影响评估。2.完善算法应用后的法律问责制度算法在开发、设计、使用过程中的不透明性使得“大数据杀熟”行为很难被察觉和规制，同时算法设计和运用通常是不同主体进行的，而且算法透明度具有复杂的价值平衡：一方面是用户及公众的知情权及与此相关的消费者权益或行政程序法益，另一方面是技术创新、企业活力、知识产权保护甚至国家竞争力等价值，部分价值还未完全被法规范秩序所吸纳整合。﹝29﹞苏宇:《优化算法可解释性及透明义务之诠释与展开》,载《法律科学(西北政法大学学报)》2022年第1期。基于这一复杂前提，规制“大数据的杀熟”行为由单一算法开发者的责任转为算法设计者与经营者责任并行的双轨责任制，通过不同场景、方式和程度之间的差异，对责任形式提出不同要求，﹝29﹞苏宇:《优化算法可解释性及透明义务之诠释与展开》,载《法律科学(西北政法大学学报)》2022年第1期。﹝30﹞汪庆华：《算法透明的多重维度和算法问责》，载《比较法研究》2020年第6期。（三）构建多元共治体系1.构建多方共治的监管体系算法自动化决策并非完全客观中立，相反，在算法设计上，算法的对象、输入的内容、数据的加权比重、算法的类型等方面无不由人类决定。在数据输入上，所有的数据均来自现实社会，这些数据本身就可能带有偏见与刻板印象。﹝31﹞谢琳、曾俊森：《个体赋权在算法决策治理中的定位》，载《法治社会﹝31﹞谢琳、曾俊森：《个体赋权在算法决策治理中的定位》，载《法治社会》2022年第1期。2.行业协会引导，制定认证标准平台营者既是算法设计者，目前对大数据的监管又主要是依据行业自律，这种既是运动员又是裁判的局面不能起到真正的监管作用，应引入第三方技术行业协会的引导。算法认证指除了经营者以外的其他主体对算法的检验和认证，算法管控不能只依靠经营者自律。通过算法与人工智能领域的协会制定算法认证标准，确保算法的设计、运用符合相应条件，推动算法外部认证的发展有利于促进算法的良性运用。﹝32﹞廖建凯：《“大数据杀熟”法律规制的困境与出路———从消费者的权利保护到经营者算法权力治理》，载《西南政法大学学报》2020年第1期。32﹞行业协会是互联网平台监管体系中关键性的一环，应当制定互联网平台经营者的行业规范，解决互联网平台运营过程中出现的共性问题，建立平台经营者与平台内经营者的信息沟通机制，完善申诉制度，拓宽交易纠纷的解决渠道。﹝33﹞蒋大兴、王首杰：《共享经济的法律规