在全球化和大数据时代的背景下,计算机和信息技术得到快速发展,基于机器学习的算法自动化决策深刻地改变了世界。然而由于算法的技术性、隐蔽性和信息的不对称性的特点,这些技术给日常生活带来便利的同时,也产生了一系列社会问题、伦理问题和法律问题。目前广受公众质疑的互联网交易平台的大数据“杀熟”行为,就是利用大数据挖掘与分析工具形成用户画像,完成跨平台、跨领域的广泛数据收集,再借助用户画像技术将消费者分成不同的等级进行营销。大数据“杀熟”行为使得传统经济学理论中无法实现的“一级价格歧视”成为可能,其本质上是侵犯消费者合法权益、扰乱市场竞争秩序以及威胁个人信息安全的违法行为。而目前与互联网经营者进行大数据“杀熟”行为相关的理论研究不足,法律规制无法满足现实的需要。本文通过分析大数据“杀熟”相关的概念、技术路径、法律风险以及立法现状,并借鉴借鉴欧盟《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation)与美国《2018加州消费者隐私法案》(California Consumer Privacy Act of 2018)的经验,从明确相关法律概念、完善立法、加强企业自律与行政监管的角度提升规制大数据“杀熟”行为的有效性。本文共分为四章。第一章通过对大数据“杀熟”行为相关法律概念、技术路径与法律性质的论述,分析了互联网经营者收集并整理用户的个人信息、上网访问轨迹、交易喜好等数据,通过大数据模型构建,形成收集个人数据——形成用户画像——实施大数据“杀熟”的营销模式。大数据“杀熟”行为是一级价格歧视的现实化,本质上是经营者利用算法权力损害消费者权益、排斥竞争、侵犯个人信息安全的违法行为,具有技术性、隐蔽性和综合性的特点。第二章分析了对大数据“杀熟”行为进行法律规制的困境。一方面现行立法规定比较宽泛和笼统,并且多为原则性条款。另一方面,由于大数据“杀熟”涉及到算法与自动化决策以及个人信息保护,而我国现阶段没有统一的个人信息保护法,很难针对大数据“杀熟”行为的技术性特点采取必要的规制手段,消费者在遭受侵权后难以维权。第三章对比分析了欧盟《一般数据保护条例》(General Data Protection Regulation)与美国《2018加州消费者隐私法案》(California Consumer Privacy Act of 2018)的相关规定,借鉴欧美对算法权力治理与个人信息保护等方面的改造经验,探寻适合我国的法律规制手段。第四章总结前三章,提出完善大数据“杀熟”行为的法律规制路径,明确相关法律概念、完善对算法的规制、建立个人信息保护集体诉讼机制、加强行业自律与行政监管,实现消费者个人利益、互联网产业发展与社会利益之间的平衡发展,并加强对全球化背景下信息跨境流动带来的安全问题的应对能力。