大数据之所以能够"杀熟"，与其背后的算法有着千丝万缕的联系。据了解，大数据"杀熟"行为通常包含收集数据进行用户画像以及根据画像对用户进行区别对待两个阶段，而算法就是通过数据量和数据的更新频次，从而判断消费者究竟是生是熟，进而给了平台"见人下菜碟"的空间。
国家网信办明确指出，近年来，算法应用在给政治、经济、社会发展注入新动能的同时，算法歧视、"大数据杀熟"、诱导沉迷等算法不合理应用导致的问题也深刻影响着正常的传播秩序、市场秩序和社会秩序。
值得注意的是，3月1日，国家网信办等四部门联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》（以下简称《规定》）正式施行。《规定》明确，算法推荐服务提供者不得设置诱导用户沉迷、过度消费等违反法律法规或者违背伦理道德的算法模型；不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等违法行为。
在接受北京商报记者采访时，浙江晓德律师事务所首席律师陈文明表示，《规定》明确禁止了多情况多方式的大数据"杀熟"，并对大数据"杀熟"相关方事前事后的行政责任、法律责任进行了更细致的规定。新法顺利出台，后续的实施还需要法律各部门，公安、检察院、法院、工商管理局等各部门配合起来，使用法律的武器对大数据"杀熟"行为进行精准监管，严厉打击。
事实上，近两年来，关于大数据"杀熟"相关领域的管理并不少。早在2020年10月1日起施行的《在线旅游经营服务管理暂行规定》就曾明确，在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益。
去年发布的《关于平台经济领域的反垄断指南》更是直指差别待遇情形下的滥用市场支配地位行为，包括基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件。
在陈文明看来，严防大数据"杀熟"的主要难点在于，各公司各平台内部的数据资料往往难以被有关部门监察到，公司员工也因为签署保护商业机密条款、电脑被监控等原因不会向有关部门举报。被大数据"杀熟"侵犯利益的用户会因为利益损失小而不愿意费力记录证据、提起诉讼或者举报，并且大数据"杀熟"往往需要多个用户记录信息，合并作为证据，要多个利益受到侵害的用户一起费时费力，因此对大数据"杀熟"的监管和惩罚总是不尽如人意。
孙志峰表示，我国现行法律已经建立了针对大数据"杀熟"行为的规制，只不过应当针对大数据"杀熟"在外表现形式变化，不断调整和更新相关监管规则，特别是制定具有可操作性的统一的认定标准和执法尺度，进一步明确大数据杀熟中反映各项违法行为主责单位，以及各有权机关衔接处理机制，更有利于激发基层执法的积极性。
