越来越多的企业使用算法定价，因为它可以降低成本和增加收入。亚马逊较早尝试过价格算法，以实现动态定价。“大数据杀熟”是由算法定价引起的一种现象，可能是一种正当的价格歧视行为。拥有数据、算法和算力的平台具有实现经济学上所称的一级价格歧视的可能。
（一）“大数据杀熟”的本质是价格歧视
据媒体报道，“大数据杀熟”通常表现为以下现象：（1）在线旅游App上，用户多次浏览订房页面后房价上涨，或用户订机票取消后机票价格上涨。（2）在购票App上，“会员价”高于非会员价。（3）同样的商品，不同手机有不同价格。这些行为的共性是不同用户不同定价，而且“熟人”价格更高。学者们对“大数据杀熟”的行为定性有不同看法，有观点认为是算法或算法偏见导致了杀熟，有观点认为“大数据杀熟”是通过算法对用户画像后，对不同用户进行不同的定价，由此引发价格歧视现象，也有观点认为“大数据杀熟”涉嫌价格欺诈，侵害消费者的知情同意权。本文认为仅通过这些特征不宜直接认定“大数据杀熟”违法，尽管“杀熟”二字带有强烈的否定色彩。“大数据杀熟”呈现出的最终效果是不同用户不同价，为实现这一效果平台可能采取违规的措施，因而可能涉嫌价格欺诈或其他违法行为。比如有的平台为让用户迅速下单避免比价而宣称货源紧张，或者进行虚假标价吸引用户下单然后结算时提高价格，这些行为侵犯了消费者的知情权，误导消费者消费，构成价格欺诈，对于此类行为应该严厉打击。但同时“大数据杀熟”中部分行为可能属于经济学中正当的“价格歧视”，不应被直接禁止，而且实践中导致不同用户面对不同价格的因素众多，不宜直接推定平台进行差异化定价是违法和侵犯用户权益。
（二）大数据和算法让平台具备实现一级价格歧视的技术条件
在经济学中，价格歧视（Price Discrimination）是指同一卖者的同一产品对不同消费者或对同一消费者不同购买数量或不同购买顺序，收取不同的价格。一般分为三类：其一，一级价格歧视，是指垄断厂商根据每个消费者的保留价格，为每单位商品制定不同的销售价格，厂商可以获得全部消费者剩余。其二，二级价格歧视，是指根据不同购买量确定不同价格，如给予客户价格折扣。其三，三级价格歧视，是指对不同市场的不同消费者实行不同的价格，如给予学生或老人折扣。一级价格歧视在现实中比较少见，有观点认为基于大数据和算法，平台可以根据每个消费者的习惯、偏好、购买历史等进行用户画像，实现“一人一价”，“大数据杀熟”接近于一级价格歧视。在技术条件方面，首先，平台积累了海量用户数据，包括性别、年龄、职业、地理位置、浏览历史等，平台可以准确描绘用户的个体特征，并通过深度学习分析每个用户的消费习惯、消费能力和价格敏感度，并预测用户购买喜好和针对性影响用户的购买决策。其次，平台拥有强大的算力和专业技术人才，具备处理和分析海量数据的能力。最后，平台可以利用机器学习算法，更精准地刻画用户画像，特别是借助积累的用户数据不断训练算法，提升算法的效能。甚至有观点认为算法逐渐成为“准公权力”，平台拥有算法权力。
（三）双边市场属性让平台具有实施价格歧视的市场条件
在市场条件方面，首先，平台属于典型的双边市场，即平台向两个相互区别且相互联系的客户群提供服务。双边平台的基本功能是通过匹配交易对象降低交易成本，让双边客户从交易中获益。其次，双边平台具有直接和间接网络效应，平台一边客户的价值随着另一边客户数量的增加而增加，因而平台有动力扩大一边客户规模，通常的方式是低价优惠甚至补贴，即解决“先有鸡还是先有蛋”的问题。用户数量（俗称“流量”）是平台壮大的关键，平台在用户这一边将价格设定在边际成本之下，而在另一边将价格设定在边际成本之上，呈现出非对称的价格结构。这种经济规律解释了平台为何对新用户设定更低价格或给与更多优惠，因为通过价格优惠或补贴才能扩大用户数量，发挥直接和间接网络效应的作用，实现规模经济和范围经济。这与传统线下经济有明显差异，线下企业通常给与“老客户”优惠，以吸引老客户再次购买，呈现出“亲熟”的特征。平台“喜新”则受其商业模式的影响，因为在这种模式之下，平台才能发展壮大。最后，平台市场具有高集中度的市场结构特征，用户只能在有限的几家平台上选择和比较，甚至因用户逐渐养成了使用习惯导致用户对特定平台产生较强的依赖。