李 丹

（西南大学 法学院，重庆 400715）

一、 前 言

大数据时代，数据被称为“新石油”，成为市场经营主体竞相争夺的新兴生产资源，可谓得数据者得市场。但单个、少量的数据价值密度低，需经算法抓取、加工、处理后形成衍生大数据集合才会成为具有高市场价值的资源。算法是数据价值的核心，实现从低价值的原始数据向高价值的衍生数据转化。数字经济的实质是“算法定义经济”①韩旭至：《数据确权的困境及破解之道》，《东方法学》2020年第1期。。正如互联网经济领域专家尼格庞洛蒂所言“每一种技术或科学的馈赠都有其黑暗面”②Negroponte N. Agents：From Direct Manipulation to Delegation. Software agents, 1997.，算法促进互联网经济的飞速发展是其馈赠，而算法歧视就是算法技术产生的黑暗面。传统市场环境下，经营者无法获知消费者的个人信息，无法精准获取消费者的消费能力。因此，商品价格总是围绕商品价值上下波动，不会出现太大偏离。但数字经济背景下，经营者掌握了消费者的职业、个人偏好、消费经历、支付能力等海量信息，能描绘出每一个消费者的“信息画像”，获知其交易可能性以及所能承受的价格上限，并据此对消费者“贴标签”，从而制定精准的个性化营销策略。算法呈现出的技术性特点消弭了传统经济中企业无法获知个体消费能力的营销障碍，改变了“同物同价”的传统定价模式，使商品价格不再围绕商品价值本身，而取决于每个消费者对该商品的主观定价，算法歧视消费者的现象应运而生①徐景一、李昕阳：《共享经济背景下平台企业利益关系演变研究》，《经济纵横》2019年第6期。……