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[期刊] 湖南农业大学学报(社会科学版)
[作者]
刘佳明
大数据"杀熟"有违诚实信用原则,是侵害消费者知情权和公平交易权的一种新型价格欺诈行为。在理论层面,我国解释论者将大数据"杀熟"视为价格歧视行为,将经济学上的"价格歧视"概念套用于法学研究中;在实践层面,规制大数据"杀熟"行为的法律规范体系因对价格欺诈行为界定不明确而外延过宽、法条过度竞合而难以适用。明确大数据"杀熟"行为的价格欺诈属性,并对价格欺诈行为的内涵及其构成要件予以立法明确,以消除法条竞合之乱象,是有效规制大数据"杀熟"行为、促进我国数据信息产业健康发展的必由之路。
关键词：
大数据“杀熟” 价格歧视 价格欺诈
[期刊] 经济师
[作者]
于夕媛 陈润泽
文章对大数据"杀熟"的概念、特征作了阐述,从大数据"杀熟"与《反垄断法》、明码标价要求、个人信息权三个方面进行观点整理,并从数据最小化原则、个人信息权完善原则、倾斜保护原则三个方面提出规制和改进的建议。
关键词：
大数据“杀熟” 消费者权益保护 遗忘权
[期刊] 经济师
[作者]
张益
"大数据杀熟"行为究其根本是平台经营者通过算法滥用行为,违法地收集消费者在交易活动中留下的个人信息,并通过对海量数据的分析,达到对消费者将来发生的消费行为进行预测并对其进行差别定价,或对消费者存在潜在兴趣的产品进行有针对性的推送。为此,对"大数据杀熟"现象进行规制显得十分迫切。在法律层面,设立有效的法律监管体制、高效的执法机构、明确相应监管主体。在科技层面,运用"高科技"制裁"大数据杀熟",加快反算法平台的开发与运用,以保证互联网经济秩序的顺利运行,塑造更加良好的互联网经济秩序。
[期刊] 特区经济
[作者]
童洁
随着人工智能大数据技术的发展，一些企业运用人工智能大数据技术进行“杀熟”的现象越发泛滥，但是目前我国对人工智能大数据“杀熟”行为的法律规制仍存在一定的问题，主要表现为对“杀熟”行为的法律规制不全面、保护路径比较单一以及针对“杀熟”行为的监管难这两方面，导致以上问题的主要原因在于利用人工智能大数据“杀熟”的这一行为本身具有极大的隐蔽性、企业利用大数据违法成本低以及相关法律规定存在滞后性。为了更好地保护消费者的合法权益、全面规制人工智能大数据“杀熟”行为，需要从其违法本质方面进行分析与探讨，并且进一步完善规制大数据“杀熟”的法律制度和加强对大数据平台的监管力度。
关键词：
人工智能大数据 杀熟 法律规制
[期刊] 南方金融
[作者]
朱程程
大数据技术在为人们提供便利的同时,也颠覆了一些传统社会认知和商业逻辑。大数据杀熟构成一级价格歧视,在某些情形下符合消费欺诈的构成要件,是对消费者公平交易权与知情权的严重侵犯。我国现行法律对于价格歧视的规制主要见于《反垄断法》,并将价格歧视实施主体限定为具有市场支配地位的经营者。但在大数据分析的助力之下,不具有垄断地位的经营者也具有实施价格歧视行为、侵害消费者合法权益的可能性。为了规范电子商务经营者的定价行为,建议在认定价格歧视时突破《反垄断法》关于实施主体的禁锢;完善电子商务信息披露制度,降低经营者与消费者之间的信息不对称;当大数据杀熟符合消费欺诈的构成要件时,引入惩罚性赔偿制度以更好地实现补偿与惩治的双重含义;在大数据杀熟案件审议中实行特定条件下的举证责任倒置制度,缓解消费者举证困难、维权成本过高的问题。
[期刊] 中国流通经济
[作者]
承上
人工智能时代,数据规模显著扩张,算法能力持续优化。科技实力雄厚、市场力量强大的经营者凭借大数据与算法工具的紧密结合,收集和分析能够反映消费者特征和行为的相关信息,以无限接近消费者购买能力和支付意愿上限的方式对消费者实施个性化定价。个性化定价行为涉及对条件相同的交易相对人在交易价格上实施差别化待遇,可能构成反垄断法所禁止的价格歧视行为。但与以往反垄断实施重点关注的排他性价格歧视不同,个性化定价突出表现为直接针对终端消费者实施的剥削性价格歧视,且在具体情形下呈现出不同的限制竞争效果,引发消费者选择能力与选择范围的双重限制。鉴于此,个性化定价行为的反垄断规制需要准确识别涉案行为,综合判断竞争效果,慎重选择福利标准。对于同时降低消费者剩余和社会总福利的个性化定价行为,可认定其具有限制竞争效果且不具备正当理由,从而构成违法价格歧视;对于降低消费者剩余却提高社会总福利的个性化定价行为,如果选择消费者福利标准则可认定其构成违法价格歧视,如果选择社会总福利标准则可认定其具备正当理由;对于同时提高消费者剩余与社会总福利的个性化定价行为,因涉及消费者之间的剩余转移,对其竞争效果的评价仍待反垄断实施予以明确。
[期刊] 管理世界
[作者]
甄艺凯
针对大数据“杀熟”这一互联网经济中出现的价格歧视新问题，本文在消费者存在转移成本且短视情形下，构建了一个三阶段动态博弈，分析了寡头竞争市场中企业的“杀熟”动机。研究发现，当转移成本相对较大时，至少会有一家企业存在“杀熟”动机；反之，“杀熟”策略并不会出现在子博弈精炼纳什均衡路径上。这为大数据“杀熟”在理论上提供了更为合理的解释。引入转移成本理论模型的主要结论是，当转移成本相对较大时，允许企业采取“量身定价”策略可能提高社会总福利和企业利润；但当转移成本很大时，则可能会损害消费者福利。最后，分析了相关理论对监管政策的启示。
[期刊] 中国高等教育
[作者]
王军
在大数据时代,校园学生个人信息保护面临前所未有的挑战。基于校园学生个人信息保护的特殊性,本文认为应以监护人的知情同意为重点,以信息自决权为核心,以不当联结禁止为原则,以目的拘束为基础,强化校园学生个人信息的依法保护,为"互联网+教育"的顺利开展提供条件。
关键词：
依法治校 个人信息 法律规制
[期刊] 商业研究
[作者]
郭江兰
由算法技术引发的价格歧视问题广受反垄断机关的关注,除了确定算法价格歧视行为的违法性属性之外,法律责任追究亦是不可或缺的。我国已把"大数据杀熟"行为列入经济领域的反垄断规制范围,但对"大数据杀熟"行为反垄断责任的追究却依赖于现有的经营者单轨路径。为有效防范"大数据杀熟"行为衍生的歧视风险,有必要确立"经营者责任+算法技术责任"双轨追责路径,坚持风险防范的追责思路,明晰经营者责任和算法技术责任,并注重责任转轨后的衔接。
[期刊] 中国科技论坛
[作者]
李侠
随着近几年大数据的兴起,数据挖掘技术得到迅猛发展,其潜在商业前景不可限量。时至今日,我们尚无法准确研判大数据革命对于人类的存在状态到底会造成什么样的深远影响,但至少在其早期应用中已显露出一些令人担忧的征兆,整个社会已经开始逐渐感受到大数据对国家安全与个人生活的侵入以
关键词：
数据挖掘 大数据
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
王美云 苏永华
随着数字经济的发展，数据要素的作用日益凸显，研究大数据杀熟与顾客忠诚度的关系，对消费的提质增效具有重要意义。大数据杀熟问题自披露以来就在企业极力澄清与顾客感知强化的争议中不断演化。本文以在线旅游消费为情境依托，分析大数据杀熟影响顾客忠诚度的内在机制及不同路径，实证结果表明：大数据杀熟对顾客忠诚度产生了十分显著的负向影响，而顾客角色外行为及信息素养则分别在大数据杀熟的影响机制中发挥着中介和调节作用。因此，应重视大数据杀熟的长期危害性，保护消费者权益；注意激发顾客角色外行为，培养和维护企业与顾客的长期关系，促成顾客忠诚行为的建立。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
余得生 李星
近年来,随着大数据的兴起,数据挖掘技术也得到了快速发展,而大数据"杀熟"这一现象的出现则引起社会广泛关注。本文以大数据"杀熟"为背景,构建商家与消费者博弈主体的动态演化博弈模型,系统地分析消费者与商家的演化稳定策略,并利用Matlab软件对结果进行了仿真。研究发现:商家不提高价格而消费者进行购买的行为,或商家提高价格而消费者不购买的行为为系统演化的稳定策略,消费者对商品或服务的评估价值、相关部门对商家的罚款以及消费者发现自己被"杀熟"的概率、消费者的举报成本等是影响消费者与商家选择策略的重要因素。对此,本文作者提出建议:消费者要增强维权意识,降低被"杀熟"的概率;商家要树立正确经营理念,杜绝价格欺诈行为;政府部门加大监管力度。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
李琳
大数据是平台经济腾飞的助燃剂，但也带来日益隐蔽和复杂的“大数据杀熟”问题。本文结合平台经济特征，基于法学与经济学视角对大数据杀熟展开理论解读，剖析现象本质，并在此基础上尝试提出规制路径与治理建议。本文希冀能正确认知大数据杀熟本质，防范大数据权力异化，保障平台经济的健康有序发展以及保护消费者合法权益。
关键词：
平台经济 大数据 大数据杀熟 价格歧视
[期刊] 企业经济
[作者]
聂加龙 邹雄智 肖中华
数字经济时代，大数据已经成为互联网平台的核心竞争力。大数据同时也是一把“双刃剑”，一方面为经济高质量发展注入强大动能，另一方面也催生出“算法歧视”“大数据杀熟”等市场乱象，这些市场乱象都是大数据不正当竞争行为的表现。对大数据不正当竞争行为的法律规制有大数据算法设计规制和消费者个人数据产权规制两种进路。大数据算法设计规制的实现需要建立算法责任制度，成立算法责任审查委员会。消费者个人数据产权规制的实现需要确立经营者等数据使用人的消费者个人信息隐身份义务，保证消费者个人信息被遗忘权。
关键词：
大数据 不正当竞争行为 消费者 法律规制
[期刊] 浙江社会科学
[作者]
王海洋
以ChatGPT为代表的生成式AI依托于海量的训练数据来实现模型的迭代升级，训练数据的质量和数量直接决定着生成式AI的性能和泛化能力。然而，训练数据本身潜藏着来源合法性、质量可信性、规模偏离性等风险，自我规制与政府规制路径都难以契合生成式AI的市场布局与更迭速度，亟须在包容审慎理念下对生成式AI训练数据予以元规制。在元规制理念下，国家通过规范引导模型研发者将经设计的数据保护与科技伦理理念内嵌于生成式AI的训练数据中，促成数据保护从利用环节延伸至研发环节，通过可信的数据来源、数据分类分级、数据影响评估等措施促成模型研发者自我观照式的内省，并经由数据保护的监管沙盒实现自我规制的规制。
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