监管部门如何利用大数据解析算法行为取证？

2026年7月25日，市场监管总局依法对携程滥用市场支配地位实施垄断行为作出行政处罚，罚没款合计51.79亿元，该案首次系统性运用“大数据分析和算法解析”技术手段为在线旅游领域新型隐蔽垄断行为取证，标志着平台经济反垄断执法进入技术穿透监管的新阶段。

一、案件调查的技术路径

1. 数据体量与技术难度

本案技术分析难度极大，相关数据分散于终端设备、云端服务器和业务系统，数据体量大、关联关系复杂、信息隐蔽性强。专案组对上万吉字节（GB）的电子数据进行了大数据分析和算法解析。

2. 取证技术手段

监管部门探索形成“多路径取证+自动化数据解析+靶向化精准研判”的取证技术路径，为查清事实提供了有力支撑。

3. 多方取证验证

专案组对携程进行现场调查，获取大量证据材料，同时对其他竞争性平台和大量平台内酒店经营者等广泛开展调查取证。

二、算法行为的取证要点

1. 调价助手的算法取证

调查发现，携程通过“调价助手”“挂牌通”等技术工具，在发现酒店价格高于竞争性平台时，可直接调低价格。

专案组从系统后台提取算法自动调价的频率、时间段和幅度等数据，查明其未经商家同意强制改价的行为轨迹。

2. 流量分配机制的解析

监管部门解析了以“特牌”“金牌”“无牌”为核心的流量分级算法逻辑，发现流量倾斜与独家合作的直接关联。

通过分析流量分配数据，还原了诱导优质酒店独家合作的隐性控制链条。

3. 监测与惩罚的闭环验证

取证内容包括算法如何实时监测酒店是否遵守独家合作和全网最低价要求。

提取了限制流量、“摘牌”、扣除订单储备金等惩罚性措施的算法执行记录，形成完整证据链。

三、技术支持下的违法认定

1. 行为定性

基于大数据分析和算法解析结果，市场监管总局认定携程实施了两种垄断行为：- 要求“特牌”酒店经营者开展独家合作，构成限定交易行为- 强制“金牌”“无牌”酒店经营者给予“全网最低价”，构成附加不合理交易条件行为

2. 违法特征确认

技术手段还原了行为的隐蔽性、系统性特征，揭示了“技术+生态+行为”复合型垄断模式的全貌。

四、取证的技术治理意义

1. 填补技术监管空白

该案表明，技术复杂性不会成为监管盲区，监管部门的技术实力与时俱进，能够穿透算法的技术外衣。

2. 确立新型垄断标准

流量分配机制被明确认定为垄断行为的核心工具，平台不能再侥幸凭借技术优势逃脱法律制裁。

3. 常态化监管示范

本案为平台经济领域针对新型垄断行为的取证提供了方法论参照，推动了监管从“事后惩戒”向“技术精准执法”转型。