近年来，部分网络平台出现了所谓的“大数据杀熟”现象，即新老用户享受不同的价格和服务，引起广泛关注。例如，有的平台对老会员收取更高的配送费用，或者同一商家多次消费后价格上涨，甚至会员优惠力度反而减少。北京市消费者协会的一项调查显示，超过88%的受访者认为这种现象普遍存在，而超过一半的人表示自己曾遭遇过这种情况。

这种现象的本质是一种价格歧视，由算法定价引发。具体表现为，同一个App上的“会员价”可能比非会员价更高，甚至同一商品在不同设备上显示的价格也不同。例如，复旦大学的研究发现，使用某些特定品牌手机的用户更容易被舒适型车辆司机接单，这一概率是其他品牌手机用户的三倍。

这种现象背后的原因主要是平台拥有大量的用户数据，包括性别、年龄、职业、地理位置等信息，通过这些数据平台可以精准描绘用户画像，并利用深度学习技术分析用户的消费习惯和价格敏感度，进而影响其购买决策。此外，平台还拥有强大的计算能力和专业人才，能够处理和分析海量数据，进一步优化算法，提高精准度。

山东大学文化传播学院新闻系主任刘冰指出，这种行为违背了诚信原则，辜负了老客户的信任，不符合商业伦理。对此，深圳正在推进特区立法，制定《深圳经济特区数据条例（征求意见稿）》，明确规定平台不得通过数据分析对交易条件相同的交易对象实施差别待遇。若违反规定，将面临重罚，最高可达5000万元或上一年度营业额的5%。该意见征求截止日期为2021年6月15日。

中国人民大学法学院教授刘俊海认为，深圳此举旨在加强平台经济领域的反垄断监管，保护消费者权益。随着数字经济的发展，企业间的不合理数据竞争日益增多，严重制约了数据市场的健康发展。因此，深圳探索数据立法，希望通过法规制度建设，规范个人数据处理活动，强化对个人数据的保护，从而有效遏制个人数据侵权行为，切实维护个人数据主体的合法权益。

然而，由于算法定价的隐蔽性和不确定性，以及价格违法行为的举证难度和价格歧视法律认定的模糊性等因素，消费者在遇到“大数据杀熟”时往往难以维权。例如，一起案例中，刘某通过某外卖平台下单，配送费为4.1元，而同一天另一名新注册用户在同一地点购买同样的餐品，配送费仅为3.1元。刘某认为这是平台存在的“杀熟”欺诈行为，要求赔偿500元，但平台辩称配送费是在用餐高峰期动态调整的。最终，法院并未支持刘某的诉求。

中山大学传播与设计学院教授张志安表示，大数据杀熟的监管难点在于平台掌握数据和算法规则，外部较难监管到位，也难以建立开放的监督机制。刘俊海认为，深圳的特区立法具有重要的破冰意义，在多地试点后，应逐步完善数据管理的顶层设计，明确数据权属，推动数据确权，保护用户权益。

遏制大数据“杀熟”，除了依靠法律手段，平台的自律监管同样重要。今年3月底，广州市市场监管局等机构召开了行政指导会，唯品会、京东、美团、携程、滴滴出行等10家互联网平台企业代表签署了承诺书，承诺不使用数据优势“杀熟”。中国（深圳）综合开发研究院新经济研究所执行所长曹钟雄建议，平台企业应提升内部营商环境，做好大数据保护和合规运用，满足个性化需求的同时保护用户隐私。