《算法黑箱视域下“大数据杀熟”的法律规制研究》开题报告
《算法黑箱视域下“大数据杀熟”的法律规制研究》开题报告
一、选题背景与研究意义
1.现实背景
随着数字经济的深入发展，平台经济领域利用算法技术实施差异化定价的现象屡禁不止。从早期的在线旅游、打车软件到如今的电商购物，利用用户画像进行“千人千价”的行为损害了市场信任。由于算法的隐蔽性和专业性，传统的“显性价格欺诈”演变为“隐性算法歧视”，使得现有法律框架（如《价格法》《消费者权益保护法》）面临适用困境。
2.理论意义
深化“算法黑箱”的法律解释学，探讨技术中立与技术异化的法律界限。
重构在非透明交易环境下，消费者知情权的内涵（从“知情合同条款”向“知情算法逻辑”的拓展）。
为《反垄断法》与《个人信息保护法》在价格歧视领域的交叉适用提供法理支撑。
3.实践价值
2024-2025年，随着欧盟《人工智能法案》的分级生效及中国“数据要素市场”的规范化发展，如何通过举证责任倒置、算法解释义务以及公益诉讼机制规制算法霸权，成为司法实务中的痛点。本课题旨在提出具体的立法修订建议或司法解释路径。
二、国内外研究现状
1.国外研究现状
欧美学者多从反垄断法（滥用市场支配地位）和消费者数据隐私权角度切入。欧盟GDPR强调“自动化决策权”，赋予用户不受制于完全自动化决策的权利。美国学界则更关注算法透明度的第一修正案争议。
2.国内研究现状
国内学界主要围绕《个人信息保护法》第24条（个人认为自动化决策应有透明度和结果公平）及《反垄断法》第17条展开。现有研究多聚焦于“价格歧视”的经济学分析，法学层面关于“算法共谋”与“个性化定价”的区分标准、动态定价的合法性边界仍存在争议。
3.研究述评
现有研究在法律技术层面呈现“碎片化”，缺乏对“算法黑箱”导致消费者举证能力实质不对等的系统性制度回应。特别是针对“新用户比老用户贵”这一常见场景，司法裁判标准尚未统一。
三、核心研究内容
本课题拟分为五个部分展开：
问题的提出：通过2-3个典型司法案例，归纳“大数据杀熟”的算法逻辑与法律本质。
规制困境分析：
核心概念界定：如何区分合法的“动态定价”、商业个性化推荐与非法的“歧视性定价”。
知情权困境：算法黑箱导致消费者无法知晓价格形成机制。
举证责任困境：原告难以证明平台存在“主观故意”且难以获取后台算法数据。
法理基础重构：
论证算法透明作为程序正义在数字社会的新要求。
探讨“合同信赖关系”在算法推荐场景下的变异。
域外经验借鉴：
欧盟《数字市场法》中“守门人”义务的规定。
我国《深圳经济特区数据条例》中关于“用户画像”限制的地方立法尝试。
规制路径完善：
实体法层面：明确算法的可解释性义务，确立“实质公平”审查标准。
程序法层面：探索“算法影响评估制度”及引入“第三方技术鉴定”辅助证据规则。
监管层面：建立“跨部门（市监、网信、工信）算法审计协同机制”。
四、研究方法
案例分析法。
比较研究法。
跨学科研究法。
文献研究法。
五、创新点与可行性分析
1.预期创新点
视角创新：跳出单纯的反垄断大框架，聚焦于《消费者权益保护法》中“欺诈”的主观认定在算法时代的客观化标准。
制度设计创新：提出设立“算法技术档案备案制”和“消费者算法投诉快速响应通道”，将技术规制与法律救济相结合。
2.可行性
资料获取：相关案例已被公开报道，学术资料丰富。
时间跨度：选题切口小，便于在本科/研究生论文篇幅内深入剖析。
政策支持：国家“数据二十条”及网信办《互联网信息服务算法推荐管理规定》提供了规范基础。
六、研究计划与进度安排
第1-4周：文献检索与整理，完成文献综述；收集15-20个相关司法案例。
第5-8周：撰写论文大纲及前三章（绪论、现状与困境、法理分析）。
第9-12周：深入分析域外立法例，完成第四章比较研究；提出我国规制路径（第五章）。
第13-16周：完成初稿撰写，进行查重及格式修改。
第17周后：根据导师意见修改定稿，准备答辩。
七、参考文献
[1]张新宝.互联网发展的“中国模式”:个人信息保护与数字经济发展[J].中国法学，2023(2):45-62.
[2]郑戈.算法的法律与法律的算法[J].中国法律评论，2022(2):66-79.
[3]Pasquale,F.The Black Box Society:The Secret Algorithms That Control Money and Information[M].Harvard University Press,2015:45-78.
[4]周学峰.大数据杀熟背景下消费者知情权的异化与重建[J].现代法学，2024(1):102-118.
[5]Regulation(EU)2024/1689 of the European Parliament and of the Council(EU AI Act).
下一篇：没有了