官方首次对“大数据杀熟”行为出手！盘点大数据杀熟的“坑”

官方首次对“大数据杀熟”行为作出规定整治！

根据文旅部发布的最新规定，10 月 1 日起，在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段侵犯旅游者合法权益。

在线旅游经营者利用大数据杀熟的日子，到头了。

大数据杀熟的“坑”

大数据杀熟，简单理解即是同样的商品和服务，老用户的价格反而高于新用户。

据央视新闻总结，常见“杀熟”套路主要有三种：

根据不同设备进行差别定价。比如针对苹果用户与安卓用户制定的价格不同；

根据用户消费时所处的不同场所。比如对距离商场远的用户制定的价格更高；

根据用户的消费频率的差异。一般来说，消费频率越高的用户对价格承受能力也越强。

早在 2000 年，就已有“大数据杀熟”事件发生。一名亚马逊用户在删除浏览器 Cookies 后，发现此前浏览过的一款 DVD 售价从 26.24 美元变成了 22.74 美元。

当时，亚马逊 CEO 贝索斯也作出了回应，说明该事件是向不同的顾客展示差别定价的实验，处于测试阶段。同时，他还表示与客户数据无关，并最终停止了这一实验。

而二十年后的今天，随着网络普及，用户信息不断沉淀，大数据杀熟已成为了普遍存在的不良现象。

根据北京市消费者协会 2019 年 3 月发布的“大数据杀熟”问题调查结果，88.32% 被调查者认为“大数据杀熟”现象普遍或很普遍，且 56.92% 被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历。

而此次被勒令整改的在线旅游行业，实则是利用大数据杀熟的重灾区。

公开资料显示，携程、去哪儿、飞猪等在线旅游经营商均被曝光过利用大数据杀熟对不同设备用户（安卓、iOS）、用户消费频率区别定价。

就在 9 月 15 日，央视财经频道再次揭露大数据杀熟现象，指出在线旅游平台针对不同消费特征的旅游者对同一产品或服务在相同条件下设置差异化的价格。

不止于在线旅游，电商、打车等平台也都存在利用大数据宰熟客的坑，比如，等同的距离叫车，却显示了不同的价格。

在电商平台中，天猫在今年 3 月就曾遭网友爆料，在同一链接的相同产品，88VIP 会员的价格竟然比普通用户还高。

随后在跟客服核实情况过程中，客服的回应是——88VIP 本身价格就是高的呢。需要注意的是，88VIP 需要消费者另行付费开通。

而类似的事件，还在不断发生着，同样的坑，不同的人。

对于被曝光的携程、去哪儿、飞猪、天猫等，无一不在事件曝光后进行澄清；否认利用大数据“杀熟”，声称仅是优惠活动造成价格差异。

不过，事实果真如此吗？

数据的“云算计”

在互联网时代，数据之于企业，是实现盈利的重要资源之一。通过算法对用户数据的分析，企业可以获得不同用户画像，进行个性化推荐和服务。

算法让企业洞悉消费者偏好，同时也让企业清楚地了解消费者的“底牌”。利益之下，部分企业数据的“云计算”逐渐偏离称“云算计”；“大数据杀熟”即是表现之一。

据央视新闻指出，“大数据杀熟”的计算方法主要操作如下：

首先，平台通过对用户基础数据、行为数据等进行分析之后，能够为每一位用户勾勒出一个大致完整的数字画像，从性别、年龄、教育程度等各个方面，让机器更好地认识每一个消费者。

第二步即是行为数据分析。通过对所有用户的基础数据进行分析，可以得出更深层次的用户信息，例如价格敏感度。

紧接着，更深层次的算法还会额外关注商品从被加入购物车到最终购买的时间的延长程度，包括用户以往是否单击、收藏或使用过相关优惠券等信息。

真可谓，最懂我的“人”坑我最深。

值得说明的是，除了在 App 内直接获取用户信息，平台还能够利用其它途径获得数据，包括用户浏览器记录、Cookies 等。

平台拥有数据本无可厚非，但如果利用数据做一些唯利是图的行径，则对用户造成了侵害。

结合经济学的知识来看，平台通过分析用户数据进行区别定价，是将消费者剩余转化为生产者剩余从而获得超额利润，一定程度上是一种价格歧视。

值得一提的是，个人数据不仅仅关涉经济利益的问题。当个人数据信息不断叠加，形成“大数据”时，平台既可以利用数据分析个体的轨迹，也能够在大数据之上影响群体，分析归纳大规模群体的活动规律，尤其在政治领域。

社交网络公司 Facebook 就曾于 2018 年 3 月被英国《卫报》和美国《纽约时报》披露泄露了 5000 万用户信息，被服务于特朗普团队的数据助选公司 Cambriage Analytica 窃取，影响了美国大选的结果。

不难想见，数据量变之后，如若使用不当，则会造成负面的质变效果。

整改进行时

虽然“大数据杀熟”愈加普遍，部分消费者也能够清楚知道是否成为了被杀熟的对象，但却仅有少部分消费者会选择维权。

调查显示，仅有 26.72% 的被调查者选择向消协或市场监管部门投诉；约 19.84% 的被调查者选择与商家理论或寻求媒体曝光，而其余的 53.44% 则是选择不作为。

而不作为的背后原因，是难以作为。相关专业人士指出，用户数据为平台所收集，平台利用数据是具有复杂性和隐秘性，消费者难以进行举证，买方和卖方存在信息不对等的关系。

可以说，平台在暗处操作，用户在明处成为被区别对待的“案上鱼肉”。

另外，“大数据杀熟”的行径在法律层面难以进行界定，正如平台方所言，造成价格差异的原因可能是优惠活动所致，而非利用数据刻意为之。

“大数据杀熟”，处在法律的灰色地带。

不过，随着文化和旅游部发布《在线旅游经营服务管理暂行规定》，在“在线旅游平台”这一区域，画上了第一道“红线”。

《规定》将于 10 月 1 日起正式施行，明确规定了在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，侵犯旅游者合法权益。

值得一提的是，这也是首个对“大数据杀熟”行为作出规范的条款。

尽管电商、打车平台等还未有专门的行业规定出台，但根据《中华人民共和国消费者权益保护法》第 10 条规定，消费者在购买商品或者接受服务时，有权获得质量保障、价格合理、计量正确等公平交易条件，有权拒绝经营者的强制交易行为。

相关律师表示，根据消费者权益保护法，如果对客户实施了价格欺诈，客户可以主张 3 倍赔偿，最少也是 500 元的赔偿。

另外，除了寻求法律层面的保障，消费者也可以自行采取措施避免被坑，根据网友给出的“反杀熟”策略，雷锋网整理如下：

采用多个账号/不同移动设备交叉认证。下单之前，先通过不同账号不同设备进行比价，最终选定一个最低价账号进行下单。

反向操作，模糊用户数据画像。既然机器是通过数据构建用户画像，那么如果无关数据增多，画像精准度也会随着降低。也就是说，如果你要买水，先搜索可乐、玩具等无关信息，刻意改变购买或搜索习惯，骗得过机器，也就少被坑了。

伪装成价格敏感用户。这实则是前面两种方法的结合体，如果能被定义为价格敏感用户，那么利用“大数据杀熟”的平台定价也会有所不同。

最后一点，也是最重要的一点是要注重个人隐私保护。虽然在使用平台资源会被要求授权部分个人信息，但要注意权限设置。另外在公共场景下要更注重个人信息的保护，包括地理位置、通讯录、相册、语音信息等。

Do not be evil

事实上，智能设备识别、采集信息已成为生活常态，在科技产品的包围下，个人数据被各方收集，甚至是共享，人们越来越向着“透明人”方向靠近。

但基于数据进行的用户画像分析应当是了解用户需求，进行服务优化，而不是定价差异化，利用大数据杀熟。

技术是中立的，但人有善恶，技术的价值观实质是人的价值观。

虽然个人数据的所有权和应用范围依然是大数据时代里悬而未决的难题，但无论何时，利用科技的首要前提都应当是——

Do not be evil ！
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