大數據的技術背景和大數據思維
大數據的英文表述為BIG DATA,而非LARGE DATA,LARGE的中文意思是“巨大的”，BIG的中文意思是“不小的，比小更大的”,大數據的“大”不是單指數量大，而是指具有完備性和多維性。如通話記錄、人口信息等，雖然記錄數是LARGE的，但因不具備完備性、多維性，并非是真正的大數據。大數據是一種非結構化數據(結構化數據指有統一字段(如名字、性別、年齡)的記錄)，但包含的信息量遠遠大于結構化數據。大數據技術的數學基礎是統計學和概率論，最核心的數學公式是車比雪夫不等式(也稱“大數定理”),所有大數據應用系統的數學模型基礎都是這個大數定理，包括在圍棋領域戰勝人類的AlphaGo。計算機科學家根據不斷優化的數學模型設計出算法，進而開發出各種應用系統。摩爾定律直至今日還有效，即計算機的計算能力還可以大幅提高。越來越強大的計算機集群處理越來越多的數據，不斷優化數學模型(也稱“機器學習”)，不斷提升取得最優形態的最高概率的效率，也就越來越“智能”?？梢姡?ldquo;人工智能問題”實質上是“處理大數據的問題”。
大數據的數學方法和大數據的計算機系統設計方法也改變了人們進行科學研究、文學歷史研究、商業運作的思維模式。我們原來傳統的思維模式系“尋找、推理事物之間的因果關系”，即“先因后果”;而大數據的思維方式完全不同——“從大量的數據中的關聯性發現答案，即便不知道原因”，即“先果后因”。大數據思維的判斷結果是基于數據的關聯性而來的，是模糊的趨勢判斷，即最優結果概率最高的選擇。
從技術上看“大數據殺熟”的運行機制：用戶通過電子商務平臺與或者平臺上的商戶(以下統稱“平臺商”)進行交易，包括瀏覽、收藏、磋商交易條件、下單、發貨收貨、確認收貨、付款、評價等常規行為，也包括秒殺、搶優惠券、平臺搶單、退貨、投訴等非常規行為，以上一系列行為的記錄在交易平臺形成了交易數據。經過時間、用戶數量的累積，加上交易平臺的數據融合(不同交易平臺的數據互通和共享)，平臺上的數據便發展成為了“大數據”。這時平臺商開發大數據分析系統，對取得的交易大數據進行數據挖掘，按照效益最大化的商業目的，設計優化數學模型(或者叫機器學習)，大數據分析系統輸出價格優化策略——對老客戶、價格不敏感客戶、忠誠客戶(統稱“白名單客戶”)采取非優惠價格政策，而對新客戶、價格敏感客戶(統稱“灰名單客戶“)采取優惠價格政策，以促使其轉變為“白名單客戶”。
分析“大數據殺熟”法律關系的基礎
大數據殺熟為電子商務平臺交易的商業場景之一，在法律上屬于買賣合同法律關系。區別于在交易過程中用戶有無還價的機制，平臺商在平臺上出示商品和服務價格的行為分別為要約邀請或要約。分析平臺商的要約或要約邀請有無違法、有無損害消費者權益，筆者認為應首先分析交易數據所有權及用戶隱私權兩大基礎法律問題。
交易數據所有權的歸屬
交易數據包括兩類，一類為用戶個人信息，另一類為交易行為記錄。用戶個人信息指用戶的姓名、聯系電話、地址、郵箱甚至性別、年齡、個人生物識別信息等與用戶人身有強關聯性的信息，屬于用戶人格信息，此類信息的所有權毫無疑問屬于用戶。依據《民法總則》第111條的規定，平臺商在交易的過程中取得了用戶的個人信息，有責任有義務確保此類信息的安全，不得非法使用?！毒W絡安全法》也詳細規定了泄露個人信息的法律后果。
區別于用戶個人信息，交易行為記錄的所有權并不屬于用戶。交易行為記錄產生于交易過程，由買方(用戶)、賣方(平臺商)、中間方(包括信息服務提供商、第三方結算方)等多方的行為共同形成，并非為用戶獨占。交易行為記錄由平臺商依法依規予以保存和維護，保存和維護成本由平臺商承擔，并且交易行為記錄的產生應符合平臺商的平臺規則和數據格式，因此筆者認為交易行為記錄數據所有權屬于平臺商。平臺商利用大數據分析系統，使用、挖掘平臺交易記錄數據，發現各類數據之間的強關聯性，進而輸出價格優化結果，獲取商業利益，具有法律上的正當性。
用戶隱私權
《民法總則》第110條明確規定了自然人享有隱私權，但沒有進一步劃定隱私權的范疇。在“大數據殺熟”的場景中，交易行為記錄數據的所有權雖然屬于平臺商，但平臺商使用交易行為記錄是否侵犯用戶的隱私權?交易行為記錄是否包含用戶的隱私信息從不同的角度看有不同的判斷，存在很大的爭議，在司法實操中往往以“損害名譽”為判定侵權的標準。另外，在實際的交易場景中，有些平臺應用(如大眾點評、導航APP)必須取得用戶的位置信息授權才能為用戶提供服務，更多的時候在用戶使用平臺之初平臺功能便“強迫”用戶授權使用位置信息等涉隱私權的信息，用戶為了便利性，往往同意授權。因此，認為“大數據殺熟”有損用戶的隱私權頗為牽強。
“大數據殺熟”的法律紅線
雖然大數據殺熟符合商業獲利性的邏輯，也是新技術應用的產物，但是我國現有的法律對于“大數據殺熟”在一定的條件下還是有法律紅線的，若平臺商觸及紅線，應法應當承擔法律責任。
《反壟斷法》的法律紅線
依據《反壟斷法》第十七條的規定，在平臺商具備：
1、市場支配地位;2、無正當利用兩個要件的條件下，實施的大數據殺熟行為，構成違法。
從《反壟斷法》角度論用戶權益保護，用戶最優辦法為“貨比三家”，自由選擇平臺優化交易。
《消費者權益保護法》的紅線
依據《消費者權益保護法》第十條關于消費者公平交易權以及第八條消費者知情權的規定，平臺商應明確告知消費者其實施的價格政策以及價格條件，否則有損消費者的相關權益。當然，從反向看，如果平臺商根據大數據系統的輸出，對不同類別的消費者在不同消費場景下(如不同的時段、區域、用戶級別)實施不同的“優惠措施”，為商家的自主經營行為，難言違法，而只能歸為“殺雞取卵”的商業道德問題。
《價格法》的紅線
《價格法》第七條明確了公平定價的原則，第十四條進一步規定了不得實施價格歧視，但需要說明的是，十四條中的“價格歧視”的主體適用范圍為“其他經營者”，而消費者并沒有納入適用主體范圍。
綜看上述三條法律紅線，在用戶遭遇大數據殺熟而權益受損時，救濟權利的法律依據頗為尷尬，難于落在實處，主要的原因在于上述三部法律形成時間較遠，有所滯后，對于近年新出現的“大數據殺熟”現象難免力不從心。
未來正在來，我們正在邁入大數據的時代。在摩爾定律失效之前，利用大數據的方法，我們可以發現更多的未知，創造更多的奇跡。我們的思維方式在變，研究方法在變，商業規則在，法律也應在變。大數據殺熟不是洪水猛獸，法律有責任也有力量去偽存真，規制不誠信的行為，但也不能成為技術發展的障礙。
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