对手机“喊穷”，商品价格能便宜一半？

发布时间: 2025-1-11 17:41| 查看: 1148| 评论: 0|来自: 南方周末

近段时间，一些年轻消费者发现，通过在手机应用上反复评论表达不满，如抱怨商品价格过高、自己负担不起等，竟然能促使平台算法调整价格，使得原本昂贵的商品价格大幅下降。例如，有消费者通过反复评论机票太贵，成功让机票的价格从4309元降至1903元，降幅高达56%。

这种利用算法机制来“反向驯化”大数据、规避“大数据杀熟”以获取更优惠价格的行为，在网络上迅速传播开来，引发广泛关注。

但另一边，多家旅游出行平台官方客服表示，机票价格实时变动且受多种因素影响，即便这名消费者有反复评论的行为，也无法证明最终降价是由用户的评论内容所决定的。

对着手机抱怨或者在评论区“喊穷”，真能反向驯化“大数据杀熟”吗？

普遍存在的“大数据杀熟”

随着互联网技术的发展，尤其是大数据和算法推荐技术的应用，个性化服务成为可能，消费者享受到前所未有的便利。

这种便利的背后隐藏着一个令人担忧的现象——大数据杀熟。它指的是互联网企业通过分析用户的浏览记录、消费习惯等信息，为每位用户提供定制化的价格体系，使得相同商品或服务对于不同用户呈现出不同的价格标签。

从经济学角度来看，大数据杀熟是一种新型的一级价格歧视。传统意义上的一级价格歧视难以实现，因为商家很难确切知道每一位顾客愿意支付的最高金额；但在数字时代，借助于先进的数据分析工具和技术手段，企业能够更加精准地了解消费者的偏好和支付意愿，从而实施个性化的定价策略。例如，某些在线旅游平台会根据用户的访问频率调整房间报价，向频繁使用的忠实客户提供较高的价格。此外，电商平台也可能基于用户的购物车内容来决定是否提供额外折扣。

2022年，北京市消协发布互联网消费大数据“杀熟”调查报告，结果显示有88.32%的被调查者认为大数据“杀熟”现象普遍或很普遍，没有被调查者认为大数据“杀熟”现象不存在。此外，有56.92%的被调查者表示有过被大数据 “杀熟”的经历。

不只是中国，世界其他地区也出现了类似案例，显示出大数据杀熟具有普遍性。

早在2000年，美国电商巨头亚马逊就曾进行过一次颇具争议的价格实验。当时，用户发现同一款《泰特斯》（Titus）电影DVD对老顾客的报价高达26.24美元，而新用户却只需支付10.49美元。尽管亚马逊随后对此事作出解释并道歉，但这一事件揭开了个性化定价策略背后的冰山一角。此后，类似的情况不断涌现，涉及多个行业和地区，包括但不限于在线旅游、打车服务、外卖配送等领域。

在欧洲，对于大数据杀熟的讨论同样热烈。例如，某些航空公司被指根据乘客的地理位置或设备类型调整机票价格；在英国，酒店预订平台会向回头客收取更高的费用。

大数据杀熟令消费者深恶痛绝，它破坏了人们对于公平交易的基本期待。当消费者发现，在同一平台上购买相同商品或服务时，自己作为忠实用户反而需要支付更高的价格，这种感觉就像是被背叛了一样。原本期望从长期合作中获得优惠和更好服务的老客户，突然发现自己成为商家牟取额外利润的对象，这无疑是对信任关系的巨大打击。

在现代社会，消费者与企业之间的信息不对称已经是一个普遍存在的问题，大数据杀熟进一步加剧了这种不平衡。通过收集和分析用户的浏览历史、消费习惯等个人数据，企业能构建出详细的用户画像，并据此实施个性化定价策略。这意味着，即使是微小的行为差异也可能导致最终价格的不同。对于普通消费者而言，他们很难意识到自己的每一次点击、每一次搜索都被记录下来，并转化为影响价格的因素；即便有所察觉，也往往难以找到确凿证据来证明自己遭遇了不公平待遇。

此外，随着公众对个人信息安全和个人隐私保护的关注日益增加，大数据杀熟现象愈发被视作一种滥用用户数据的表现。企业通过收集和分析用户的消费习惯、浏览记录等信息，构建详细的用户画像，进而实施个性化定价策略，这背后隐藏着信息过度采集和不当使用，加剧了个人数据泄露的风险。

反向驯化大数据的局限性

既然大数据能杀熟，那么能否反向驯化大数据，占它的便宜？反向驯化大数据杀熟，存在理论上的可能性。这一现象的出现，源于大数据算法的两个核心特性：即时反馈与动态调整。

在大数据时代，消费者的每一个行为都可能被记录并分析。当消费者在平台上表达不满时，这些反馈会迅速被算法捕捉。为了提升用户体验和满意度，算法可能会根据这些反馈调整价格策略，以期留住潜在或现有的客户。

大数据算法具有强大的学习能力，能够根据市场变化和消费者行为动态调整价格。当算法检测到大量消费者对某一商品或服务表达不满时，为了维护市场份额和品牌形象，平台可能会选择降价以吸引消费者。

年轻消费者利用算法的这种特性，通过反复评论和表达不满，试图驯化大数据算法，使其做出有利于消费者的价格调整。

但很显然，这种方法可能短期内带来了一定的效果，但它并不是解决大数据杀熟问题的根本之道。

首先，这种做法实际上是建立在一个假设之上：即平台确实会基于用户的负面反馈改变其定价逻辑。但是，正如一些算法工程师所指出的那样，大多数平台更倾向于依赖实际的行为数据（如点击率、购买频率）而非文本内容来进行用户画像的构建。换句话说，即使你不断地在评论区“哭穷”，也不一定能够真正影响到核心算法的工作方式。

更重要的是，这种方式本质上会泄露个人信息给大数据处理系统。每一次我们在互联网留下足迹，无论是浏览网页还是发表评论，都意味着我们将更多的数据贡献给了那些在背后运作的强大算法。虽然看似是在利用规则漏洞获取优惠，但长期来看，这无疑增加了我们被更加精准定位的风险。随着收集到的数据量不断增加，平台可以更加准确地描绘出每个用户的偏好特征，从而实现更为精细化的操作。这样一来，所谓的“反向驯化”反而加剧了个人信息暴露的程度，导致消费者被进一步杀熟。

所以，要解决大数据杀熟和反向驯化大数据带来的问题，根本途径在于加强监管和保护消费者的权益。加快出台和完善相关法律法规，明确界定大数据使用的边界和规则，确保平台企业在收集、使用个人数据时遵循合法、正当、必要的原则。例如，《中华人民共和国个人信息保护法》明确规定，个人信息处理者利用个人信息进行自动化决策时，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。此外，还需建立健全配套制度，如投诉举报机制、争议解决途径等，以便消费者能够便捷地维护自身权益。

监管部门需加大科技创新力度，充分利用大数据技术、人工智能等手段对商家的定价行为进行监测和分析，及时发现并查处违规操作。这要求打破传统的人工抽查模式，转向智能化、自动化的监管方式，以提高执法效率和精准度。同时，简化流程、消除阻碍，帮助消费者更加便利有效地举证维权，真正提升商家的违法成本，使其不敢轻易触碰红线。

一言以蔽之，不能靠“喊穷”来驯化大数据，法治才是治本之策。