大数据下信息不对称的价格“杀熟”研究李燕张聪婧摘要：大数据的兴起让数据挖掘技术实现快速发展和广泛应用，部分商家搜集并利用消费者的历史消费信息甚至是浏览记录，建立商家对消费者的消费动态“大数据”，实现同一商品或服务对不同的消费者制定不同的价格以提高利润，这种“杀熟”现象引起大众的广泛关注。本文从大数据“杀熟”展开，构建商家与消费者博弈主体的动态演化博弈模型，分析消费者与商家的动态演化策略，研究发现：消费者对商品或服务的评估价值、消费者发现自己被“杀熟”的概率及商家提价被发现带来的潜在损失等是影响消费者与商家选择策略的重要因素。商家要合理利用大数据，不要越界，自觉避免价格欺诈行为;消费者要提高法律意识，积极维权;政府相关部门要加大监管力度，维护良好消费环境。Key：大数据“杀熟”;演化博弈;稳定策略DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2020.12.009：F062.6：A：1003-9031（2020）12-0058-08一、引言及文献综述大数据分析让商家对消费者的服务更具有针对性和个性化，但商家通过大数据对用户的平台使用习惯、产品的需求程度、平台忠诚程度进行分析，进而实行差别定价，在打车出行、网上购物等方面已被广泛运用，一些商家获取了更大的利润。这便是引起大众广泛关注的大数据下“杀熟”现象。一般意义上，“大数据是指无法在可容忍的时间内用传统IT技术和软硬件工具对其进行感知、获取、管理、处理和服务的数据集合”。杨善林等人（2015）从管理的视角看大数据的定义和特征，对大数据中的管理问题进行研究，认为当大数据被视为一种资源时，为了有效管理和利用这种资源，它的获取、处理方法等问题必须得到应有的重视，让大数据的潜在价值得以充分挖掘，推动大数据产业健康发展。梁宇等人（2020）研究了大数据时代信息伦理问题，认为看待大数据技术的发展应更全面、更规范，使其更好地服务于社会经济的发展和人民的美好生活。对于大数据杀熟现象的研究。朱杰（2018）认为相较于传统框架，大数据环境下价格歧视表现为主体更为宽泛、行为更为隐蔽、精准市场划分等特征。胥雅楠等（2019）从法学视角、经济学视角、管理学视角对“大数据杀熟”产生的原因进行分析，并提出从健全法律法规、鼓励市场竞争及加强部门监管方面规避该情况。孙善微（2018）对大数据“杀熟”行为及其危害的进行法律分析，认为应不断完善、细化相关规则，加快个人网络信息立法保护工作对大数据“杀熟”进行规制。洪亮等人（2016）以淘宝、京东和亚马逊为例，发现网站的推荐系统对顾客的消费行为、消费偏好进行数据处理，为差别定价提供了更精确、更强大技术支持。对消费者和电商平台的博弈研究。梁雯和陈广强等（2017）利用演化博弈的方法，分析了电商商家与消费者之间的利益博弈行为，发现当商家实施逆向物流的成本较小及政府对电商商家的处罚力度较大时，电商商家倾向于实施逆向物流，进而消费者也会选择举报策略。余得生等人（2019）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，发现消费者对商品或服务的评估价值、相关部门对商家的罚款及消费者发现自己被“杀熟”的概率等是影响消费者与商家选择策略的重要因素。余敏（2019）以经典的Akerlof的“柠檬”问题理论模型为分析基础，在电子商务市场框架下研究商家与顾客间的信息非对称情况，发现消费者对于商品价格信息的披露最为敏感，与购买意愿的关联度最高。綜上，对于大数据下的“杀熟”问题，许多学者已从定性和实证的角度进行了研究，但目前较少学者利用演化博弈的方法分析“大数据杀熟”关系下，消费者和商家的决策过程和演化趋势。二、商家与消费者的消费博弈关系分析大数据的利用是利弊并存的。网络时代，线上销售平台数量增加使得国内线上消费需求大幅度提高。同时，大数据技术的快速发展、互联网的网络集中发展以及垄断效应，帮助商家实现数据高度集中，让商家在精准营销等方面实现高效优质的服务。大数据技术下，商家恰当差别定价，合理市场区分不但帮助商家提高服务能力和收益，还可以帮助商家提升产品或服务的竞争力和市场渗透力。大数据技术的科学利用是商家长久...