Sinimulan na ng Maryland ang pagpapatupad ng isang batas na unang-sa-bansa para sa proteksyon ng mga mamimili na nagbabawal sa malalaking retailer ng pagkain at mga serbisyo sa paghahatid ng ikatlong partido na gumamit ng personal na data upang maningil ng mas mataas na presyo sa mga piling mamimili. Ang Protection From Predatory Pricing Act ay nagkabisa noong Oktubre 1.

Tinatarget ng batas ang "surveillance pricing," kung saan ginagamit ng isang algorithm ang impormasyong konektado sa isang makikilalang customer upang iangkop ang isang presyo. ng Kabanata 154 ang mga sakop na groseri at mga serbisyo sa paghahatid ng pagkain na gumamit ng dynamic pricing o personal na data ng surveillance upang magtakda ng mas mataas na presyo para sa pagkain na hindi binubuwisan para sa isang partikular na mamimili o grupo.

Ang mga sakop na retailer ng pagkain ay mga establisyimento na may sukat na hindi bababa sa 15,000 square feet na nagbebenta ng pagkaing hindi sakop ng buwis sa pagbebenta ng Maryland. Ang mga third-party delivery provider na nagpapadali sa paghahatid ng mga grocery na iyon ay sakop din ng mga paghihigpit. Hiwalay na pinagbabawalan ng batas ang mga negosyong iyon sa paggamit ng protected-class data sa paraang nagkakait ng akomodasyon, kalamangan o pribilehiyong iniaalok sa iba.

Hindi ipinagbabawal ng batas ang mga elektronikong label sa istante o bawat pagbabago ng presyo. Pinapayagan nito ang mga ordinaryong diskwento sa promosyon, mga programa ng katapatan at pagiging miyembro na bukas sa boluntaryong pagpapatala, mga presyo ng subscription, mga pagwawasto ng error at mga pag-reset ng presyo pagkatapos ng mga pagkawala ng sistema. Pinapayagan din nito ang mga pagkakaiba sa presyo na nakatali sa mga obhetibong gastos, heograpiya, availability o supply, sa halip na mga personal na katangian o isang profile ng data na partikular sa mamimili.

Ipinapakita ng talaan ng batas ng Maryland na naipasa ng House Bill 895 ang House sa iskor na 100-31 matapos tanggapin ng kapulungan ang mga susog sa Senado; naipasa naman ito ng Senado sa iskor na 41-1. Inaprubahan ni Gob. Wes Moore ang panukala noong Abril 28, at ang batas ay naging Kabanata 154 na may petsang epektibo sa Oktubre 1.

Nagtatatag din ang batas ng isang tuntunin sa pagsisiwalat sa labas ng sakop na sektor ng grocery. Ang iba pang mga mangangalakal na gumagamit ng dynamic pricing o personal na data upang itakda ang presyo ng isang produkto o serbisyo ng mamimili ay dapat maglagay ng malinaw na abiso sa tabi ng ipinapakitang presyo na nagsasaad na ginamit ang isang algorithm o personal na data ng customer.

Ang pagpapatupad ay nakasalalay sa Dibisyon ng Proteksyon ng Konsyumer ng Attorney General ng Maryland. Bago maghain ng aksyon, ang dibisyon ay dapat mag-isyu ng abiso ng paglabag at bigyan ang negosyo ng 45 araw upang itama ang pag-uugali. Ang mga probisyon sa pagpepresyo ay hindi lumilikha ng pribadong karapatan sa aksyon, ibig sabihin ang mga indibidwal na mamimili ay hindi maaaring direktang magsampa ng kaso sa ilalim ng mga seksyong iyon.

sa isang legal na pagsusuri ng Skadden , ang batas ay partikular na naaangkop sa mga personalized na presyo batay sa datos tulad ng lokasyon, kasaysayan ng browser, kasaysayan ng pagbili o demograpiko. Pinayuhan ng kompanya ang mga apektadong retailer at mga platform ng paghahatid na suriin ang kanilang software sa pagpepresyo at ang datos na ginagamit ng mga sistemang iyon.

Ang batas ay nagkabisa sa gitna ng mas malawak na paggamit ng mga digital shelf system. Iniulat ng Washington Post na ang mga pangunahing grocery store ay naglagay ng mga electronic label habang sinasabing hindi nila ginagamit ang mga ito upang baguhin ang mga presyo ayon sa mamimili o oras ng araw. Mahalaga ang pagkakaiba: Kinokontrol ng Maryland kung paano tinutukoy ang mga presyo, hindi ang mismong display technology.

Para sa mga mamimili, ang agarang proteksyon ay mas makitid kaysa sa isang universal price freeze ngunit mas malawak kaysa sa isang transparency rule. Hindi maaaring tahimik na gamitin ng isang covered grocer ang digital profile ng isang customer upang taasan ang presyo ng grocery ng taong iyon, at dapat itong ibunyag ng iba pang mga nagtitinda na gumagamit ng algorithmic o personal-data pricing sa puntong lumalabas ang presyo.