為什麼阿里飛豬、滴滴、攜程都被質疑濫用大數據殺熟？

技術本無罪，用的人多了，自然成為掩蓋人性罪惡的根源。支撐「互聯網+」時代的大數據是如何一步一步淪落成利益的劊子手的？

2018 年，「大數據殺熟」一詞開始進入大眾視野，且在互聯網領域掀起了腥風血雨。近日，更有知名作家王小山在微博連發兩條博文炮轟阿里旗下飛豬旅行 App 利用大數據殺熟：

我棄用之前先罵半年。一張機票，查 1104，到訂的界面變成 2322，過幾個小時變成 2796，在別家訂了，1300，返回飛豬，又變回 2322，癔症。

不過，殺熟就殺熟，令人心酸的還是對老用戶殺得太狠，王小山表示，這幾年飛豬用的最多，曾遇到問題時，其工作人員的服務態度一直不錯，因此不疑有他，但近期得他人提醒，才思索是否遇到了「殺熟」問題，後回憶加查看發現：

同一航班，別人賣 2500 元，飛豬賣我 3211 元。

所謂的「大數據殺熟」，顧名思義，利用大數據對熟人進行利益宰割，通俗來講，同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴。

上文所述的僅一張機票就有 700 元的差距，雖說用戶或許根本就不差這點錢，但是作為該 App 的老用戶，飛豬以更高昂的價格來回饋，始終讓人從心理上無法接受。而在事情一經爆出後，立即引髮網友熱議，不過在飛豬方與當事人溝通後，王小山已將此前發的微博做了處理，設為「僅自己可見」，並表示，「隨便吐個槽，居然上熱搜了，我哪是喜歡上熱搜的人啊。飛豬工作人員一直挺靠譜的，有點不忍心。」同時，飛豬官方微博轉發並聲明：

飛豬敢於承諾：從來沒有，也永遠不會利用大數據損害消費者利益。

那些年，我們遇到的大數據殺熟事件

不過，僅憑單薄的 27 個字回復，以望堵住悠悠之口，不可能！畢竟遭遇「大數據殺熟」經歷的並非只有王小山一人。

無獨有偶，國外的蘋果公司、亞馬遜，國內的攜程、滴滴、去哪兒等知名科技企業均曾被爆出涉及「大數據殺熟」。

亞馬遜

作為大數據殺熟最早一批的「下水」者，亞馬遜曾經的醜聞似乎每次在這種話題下都難以逃脫。

2000 年，亞馬遜根據潛在客戶的人口統計資料、在亞馬遜平台的購物歷史、上網習慣等信息展開了一項差別定價實驗。基於此策略，不同的用戶購買同一款商品的價格也有所不同。

然而在短短一個月後，有用戶在無意之間刪除了瀏覽器 Cookies 時，發現之前瀏覽過的一款 DVD 售價從 26.24 美元變成了 22.74 美元，由此轟動一時的「大數據殺熟」事件才得以曝光。最終在巨大的輿論之下，亞馬遜 CEO 貝索斯親自站出來向公眾道歉，並解釋說明這只是向不同的顧客展示的差別定價實驗，只是測試階段，保證和客戶數據沒有關係，隨後就停止了這一實驗。

蘋果

今年 5 月，一向遵循中國法律的蘋果公司被推至風口浪尖。因為有不少網友反應，通過 iPhone、iPad 等蘋果公司的設備在國內購買視頻、QQ 會員，以及通過滴滴等打車軟體打車時，所需付的費用均比 Android 設備上的要高。

因此，不由得讓用戶懷疑，蘋果公司利用大數據進行殺熟。不過蘋果在後續中及時回復稱：這完全是「背鍋」了，因為定價權 100% 由開發者掌握。

滴滴

既然蘋果稱自己被背鍋，因為定價權 100% 由開發者掌握。那麼作為打車軟體巨頭的滴滴，無疑成為眾矢之的。對此，很多網友稱，滴滴平台通過大數據分析，在同一起點與終點的情況下，老用戶打車的費用比新用戶貴多了，而且蘋果手機的用戶打車的費用往往比 Android 手機的用戶打車的費用要高。

針對該輿論，滴滴出行總裁在微博上做出正面的回應，她表示：

滴滴出行不存在大數據殺熟的行為。在起點與終點都相同的情況下，不同用戶打車的費用不一樣是正常的。打車的費用是由路程、每公里的單價、行車速度以及是否有優惠券決定的。而且，每個用戶的規劃路徑不一樣，打車的費用也會不一樣。

攜程

同樣是今年 5 月，攜程被網友詬病，在相同條件下，對用戶展示了同房不同價的現象。基於此，攜程於微博上發布一篇《攜程「大數據殺熟」了嗎？並沒有》的長文以澄清。

其強烈表示，經過調查，沒有發現對使用同一賬號，不同手機預定同酒店、同房型進行差別定價。網友所看到的不同可能是由於日期、支付方式等差異導致的。

從中我們看出，許多平台和企業最終都否認了自己利用大數據殺熟，但價格的差異性的的確確又存在，究竟是企業在說謊還是用戶的誤判，作為消費者其實很難辨別。那麼從技術人的角度來看，企業想要實現「大數據殺熟」這一功能是否容易？以及我們是否有較好的方法去反制該手段？

大數據技術的陰暗面

今年 3 月，中國青年報社社會調查中心曾聯合問卷網，對 2008 名受訪者進行的一項調查顯示，有 51.3% 的受訪者遇到過互聯網企業利用大數據「殺熟」的情況，63.4% 的受訪者認為互聯網企業利用大數據「殺熟」的情況普遍。那麼如此嚴重的大數據殺熟事件究竟是如何演變而成的？

從本質上看，大數據殺熟的技術原理就是大數據，即平台所收集的海量用戶信息及數據，這其中包含了用戶註冊及個人信息、地理位置、消費記錄、搜索習慣等等，來自北京交通大學信息安全系主任王偉也曾表示，每個人大概有 100-1000 個左右的關鍵詞，（這些關鍵詞）可以把你刻畫出來，並生成獨特的用戶畫像。

來源：https://www.imooc.com/article/37865

那麼，企業基於用戶畫像就可對用戶進行精準識別、歸類，並通過推薦演算法開啟個性化推薦，且對消費能力高、消費意願強的用戶展示更高的價格，來賺取更多的利潤。

「大數據殺熟」產生的現象為何屢屢發生？

基於此，我們不禁產生疑問，大數據殺熟是否犯法？對此，來自電子商務研究中心主任曹磊認為，目前看來這還只是一種「擦邊球」，很難界定。理論上講，商家和電商平台都有權對同一件商品進行不同的定價，而不是全部要統一定價。但大數據殺熟確實暴露出大數據產業發展過程中的非對稱以及不透明，此現象以及行為應該受到嚴厲打擊。

同時，也有不少媒體指出，商家的溢價行為本身並沒有問題，問題在於這種溢價是否透明。如果企業單純地以日期、支付方式、規劃路徑等理由來推脫責任，讓消費者被蒙在鼓裡，且普遍要支付高於「正常價格」的金額，那麼這顯然就是一種典型的價格欺詐。

我們該如何反制大數據殺熟？

那麼對於各執一詞的大數據殺熟手段，我們該如何有效反制？這就不得不提到數據隱私問題了。大數據殺熟之所以隱匿存在，最根源還是因為運營商及平台掌控著用戶的個人隱私，因此我們首要做的就是提升安全隱私意識，減少在平台上的個人信息泄露。

其次，來自知乎的（https://www.zhihu.com/question/268332836）網友們紛紛表示：

多個平台比差價，秉承貨比三家原則，偽裝價格敏感型用戶；

通過多個設備及賬號驗證，如 Android 和 iPhone、自身賬號和好友賬號等等；

卸載 App 或清理緩存；

更改以往購買或查閱的習慣，即反用戶畫像。

不過，通過以上的方式，雖然可以在一段時間及一定程度上「迷惑」大數據，但終歸不是最終的解決方案。想要徹底解決，還是需要企業的「Do not be evil」，以及不要「撿了芝麻，丟了西瓜」。否則作為用戶，一旦猜忌的潘多拉魔盒打開之後，想關就再也關不上了。

你是否遇到過「大數據殺熟」的類似經歷，又有何解決辦法呢？歡迎下方留言分享你的看法。

參考：

http://tech.sina.com.cn/i/2018-03-27/doc-ifysrsei8866811.shtml

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