大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据杀熟法律问题的问题，于是小编就整理了2个相关介绍大数据杀熟法律问题的解答，让我们一起看看吧。
谁率先提出了数据权益的概念？
深圳率先在立法中提出“数据权益”，明确自然人对个人数据依法享有人格权益，包括知情同意、补充更正、删除、查阅复制等权益。
自然人、法人和非法人组织对其合法处理数据形成的数据产品和服务享有法律、行政法规及本条例规定的财产权益，可以依法自主使用。此外，《条例》对任性收集个人信息、强制个性化推荐等行为说“不”，并对大数据“杀熟”、强制个性化广告推荐等问题给予重罚。
大数据杀熟，在各行各业普遍存在吗？你对此怎么看？
首先大数据杀熟是有一定道理的。在快消品行业尤为突出，但不是所有行业。例如：农业生产这块。为什么是这样呢？
1.大数据的基础是数据，有了数据才能进行分析和预测。电商的繁荣发展，在快消品的营销方面，积累了大量的数据。所以，大数据在快消品的营销方面发展的比较成熟。给人一种杀熟的印象。但是在生产制造方面积累的数据，还比较少，所以在生产制造方面就弱些。
2.大数据的应用主要靠算法。受制于数学的发展，算法方面还不是很发达，在很多方面还不尽如人意。因此，大数据在目前还处于初期发展阶段。我们今天理解的大数据，只是冰山一角。也就不能得出，大数据杀熟的结论。
大数据杀熟是普遍存在的现象，或者说“杀熟”是一个普遍现象，只是由于大数据让这个事情变得更容易，爆出来之后让这个事儿更不能让人接受。
“杀熟”是商业世界普遍现象，“大数据”只是让其变得更容易了
在买卖东西或者服务的领域，商家看重两个指标，一个是客户数量，另外是单客户利润。为了获取更多的客户数量，平台要提供性价比比其他平台更高的商品或者服务，这个时候有比较，有竞争，所以生客能获得的商品性价比是最高的；而你成了熟客，有了行为惰性，或者你甚至办了会员之后，平台就要在你身上获取更多的利润了，甚至想在你身上把以前补贴出去的利润都弄回来。这事儿太普遍，某东、某哪儿网、某程、某某打车都干过，甚至你家楼下的水果店、理发店都在干。“大数据”帮助了这些平台知道了你是熟客，甚至它们有可能知道你最近都没去逛对手的网站了，所以本来普通人能享受到的优惠都不给你了。
目前要靠自己勤快来避免被“杀熟”
说个“鬼话”，商家是要赚钱的，不会永远亏着钱去补贴，而且相信如果它们想在你身上获取超过预期的利润时候你能感觉得到的。所以我认为这事儿避免方法就是不要成为某一商家的太固定客户：一般的小商品图便利咱可以随便买，大件商品可以手动比价或者在一些比价网站上面看看。
作为一名IT行业的从业者，大数据也是我的主要研究方向之一，所以我来回答一下这个问题。
首先，大数据杀熟确实在一定程度上对于大数据的发展产生了负面影响，对于普通用户来说，大数据没有带来便利，反而带来了麻烦，很多用户为了突破所谓的“大数据壁垒”，不得不采用各种办法，比如通过不同的终端来避免被“杀熟”。
实际上，利用大数据来“杀熟”，并不具有普遍性，也不会成为未来大数据落地应用的主要目的，大数据更大的价值在于为用户带来价值增量，而不是为用户带来“损失”。从目前大数据的落地应用情况来看，对于专注于大数据领域的科技公司来说，至少目前在行业内没有听说谁家在做利用大数据“杀熟”的业务。
从大数据当前的产业链来看，大数据的价值体现主要在三个方面，其一是通过数据采集来实现价值；其二是通过数据分析来实现价值；其三是通过数据应用来实现价值。不少大数据企业的主要业务都集中在数据采集和数据分析上，而数据应用场景则主要集中在互联网企业，毕竟互联网企业既有数据的来源，同时也有能够利用数据的场景（链接）。
从近些年暴露出来的部分大数据“杀熟”案例来看，大数据杀熟现象主要出现在部分互联网企业，但是这些互联网企业并没有承认自身利用大数据技术“杀熟”，这也说明利用大数据杀熟对于企业的负面影响还是比较大的，所以从这个角度来看，未来利用大数据来杀熟并不会成为互联网企业的常规操作。实际上，随着目前法律法规的逐渐健全，对于大数据的利用会越来越合理。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！
我认为“杀熟”是普遍存在的，只是大数据的到来使得有些企业更容易做到个体区别对待。
“杀熟”的核心原因
目前行业竞争严酷，各行各业均或多或少面临获客成本不断增加的问题，也就是为了获取一个新增客户所花费的开销不断提升。
随着近几年移动互联网的发展，手机变成了一个老百姓离不开的终端设备。为了让新用户下载自己的app，并且在自己的app上投入更多的时间，各家互联网公司经常采用补贴的方式来获取新用户，并不断发送优惠券来绑住用户，培养用户使用习惯，一直到用户自己离不开这个app了。
而如今在已经逐步稳定的行业中，行业内的玩家已经比较固定，并且市场占有率也达到一定规模，用户已经培养了相关应用的使用习惯，这个时候企业就会考虑逐步提价，毕竟客户不会因为一块钱离开这个应用，但是企业却会因为庞大的用户迅速提高营收。
在大数据应用之前，企业很难去评判，甲和乙两个用户，谁会因为多加一块钱就会放弃使用，而谁却不会。不过现在大数据的到来，由机器收集用户数据即可通过一定的模式计算出每个用户的“承受能力”，给每个用户报这个用户可以承受的最高价，可以保证用户继续使用的情况下，企业利益最大化。
典型应用：打车软件
从08年资本市场活跃，大笔现金进入市场，更加促进了这场用补贴来获取用户的狂欢。
最典型的就是当前滴滴和快的、uber打车软件之争，企业用投资人的钱一边补贴司机，一边补贴用户，最夸张的时候，我读研期间，每天打车从学校回宿舍，一次不到2块钱。
随着uber中国和快的的退出和收购，滴滴成为了打车市场的最大玩家，同时用户已经习惯了出门前先叫车的习惯，滴滴逐步缩小对司机和用户的补贴，抽取越来越多的平台费。
典型应用：瑞幸咖啡
瑞幸咖啡作为一家长着互联网大脑来思考问题的咖啡企业，这个“杀熟”操作是更加游刃有余。用户不管用户是否进店购买，一律要求下载app，使用app支付，这样的“基本操作”使得瑞幸咖啡有了更好了解客户的机会，以及主动联系用户的机会。
首先从获客成本上，抛开广告宣传不算，每个新用户第一杯免费，其实从咖啡本身成本上这个并没有多少钱，但是瑞幸却短时间内吸引了大量用户。
其次送优惠券绑定用户，在新注册的用户，经常会有送优惠券，或者提高对应用户抽中低折扣优惠券的几率。给用户一种，我免费喝了一杯，然后你告诉我下一杯1.8折，然后喝了再送我一次抽奖机会，2.8折优惠券，因为“贪小便宜”，会让我们经常关顾瑞幸。那些以前太平洋，漫咖啡，星巴克的用户，本身就有喝咖啡的习惯，会因为“便宜”更换品味；而哪些本身没有天天喝咖啡习惯的用户，也会因为“不喝感觉有点儿亏”开始慢慢培养。
但是，大家是否有注意到这样的事情，当你每天都关顾瑞幸后，你很难再抽到什么特别低的折扣券，普遍都是5.8折，或者6.8折；当你一段时间不关顾后，就会收到短信，告诉你送了你一杯3.8折的优惠券。
这，其实就是在杀熟。
总结
商业行为就是要用商业思维来解释，就好像之前肯德基的优惠券政策，有的人会花时间找优惠券，用折扣的价钱吃，有的人却想吃的时候进店用原价买。对于商家而言，一份商品就同时以两份价钱卖给了两种人。
而大数据可以更加细化这种分类，将一个产品同时以1000份价钱卖给1000种人，目的都是一样的，实现企业收入利润的最大化。
到此，以上就是小编对于大数据杀熟法律问题的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据杀熟法律问题的2点解答对大家有用。