学者谈算法歧视认定标准：大数据杀熟造成差别对待不必然构成歧视(12)

1.是否存在博弈锁定。传统市场中的杀熟宰客并不鲜见，消费者通常“自认倒霉”，法律对此也有较高的容忍度。然而，一旦转换到算法场景中，杀熟则迅速引发民众担忧和立法关注。此间态度截然的根本原因在于，算法中的杀熟是建立在剥夺消费者博弈自由的基础上的：传统市场中，商家与消费者基于各自掌握的有限信息，就是否开展交易以及交易价格进行平等磋商，杀熟是自由博弈的结果，具有偶然性；算法场景下，自由博弈很可能遭到根本破坏，消费者完全丧失议价空间和议价能力，难以逃脱被杀熟的宿命。可见，“大数据杀熟”是否构成算法歧视，首先须判定消费者是否遭受博弈锁定。为具化分析，本文以某宝和某滴两种常用平台为例展开论述。
在某宝平台上，普通商家通常很难对消费者实施退出封锁。稍有网购经验的消费者即可通过简单的消费策略从平台充分获取有效的价格信息，进而自主选取有利定价。即使部分消费者因信任特定商家而遭遇杀熟，亦属自由博弈之结果，产生的不利后果应由当事人和市场自行消化，不属于反歧视的规制范畴。然而，当商家存在价格合谋时，则可能发生博弈锁定。如同一行业所有商家采取同一定价算法，消费者与任一商家交易，都遭遇同样的定价策略；又如各商家借助算法实时追踪并效仿其他竞争对手的价格策略，并达成提价默契，对消费者实施默许共谋封锁［16］（P51）。某滴平台对乘客用户的博弈锁定则十分明显。一是某滴平台拥有庞大的车主用户，乘客用户对平台依赖程度高；二是某滴平台掌握了派单权和定价权，为乘客用户选取交易对象，为每一笔交易定价，甚至在订单结束时自动完成价款扣划，乘客和司机均无议价权，乘客只能被动接受某滴平台的价格策略。
此外，还须考量区分事由的锁定性。定价算法模型用以区分消费者的事由是否具有锁定性，应视情况而定。例如，用户的支付能力取决于用户的资产状况、职业状况，是个人难以改变的特性，具有明显的锁定效应，以支付能力作为差别定价的依据，要求支付能力更强者支付更高价款，往往构成算法歧视；又如，某滴平台在出行早高峰、节假日等用车高峰期调高价格，是以市场供求变动作为定价基础，既符合市场规律，又未形成博弈锁定，乘客不能因其在早高峰支付更高车费而主张其遭受歧视。
2.是否存在差别性不利后果。“大数据杀熟”建立在消费者分类基础上，是典型的区分决策模型，其是否构成歧视，还须进一步判定区分结果是否存在差别性和不利性。最常见的杀熟为消费者在交易中因“熟客”身份反遭更高要价，此种差别对待显然具有差别性（与“生客”相比）和不利性（出价更高）。如北京市消费者协会两名体验人员发现同一房间“熟客”需多支付9元［17］；又如，在“‘大数据杀熟’第一案”中，原告作为平台会员，在预订房间时反被要求支付远高于挂牌价（1300元）的“会员价”（2889元）［18］。