近段時間，一些年輕消費者發現，通過在手機應用上反複評論表達不滿，如抱怨商品價格過高、自己負擔不起等，竟然能促使平台算法調整價格，使得原本昂貴的商品價格大幅下降。例如，有消費者通過反複評論機票太貴，成功讓機票的價格從4309元降至1903元，降幅高達56%。
這種利用算法機製來“反向馴化”大數據、規避“大數據殺熟”以獲取更優惠價格的行為，在網絡上迅速傳播開來，引發廣泛關注。
但另一邊，多家旅遊出行平台官方客服表示，機票價格實時變動且受多種因素影響，即便這名消費者有反複評論的行為，也無法證明最終降價是由用戶的評論內容所決定的。
對著手機抱怨或者在評論區“喊窮”，真能反向馴化“大數據殺熟”嗎？
普遍存在的“大數據殺熟”
隨著互聯網技術的發展，尤其是大數據和算法推薦技術的應用，個性化服務成為可能，消費者享受到前所未有的便利。
這種便利的背後隱藏著一個令人擔憂的現象——大數據殺熟。它指的是互聯網企業通過分析用戶的瀏覽記錄、消費習慣等信息，為每位用戶提供定製化的價格體係，使得相同商品或服務對於不同用戶呈現出不同的價格標簽。
從經濟學角度來看，大數據殺熟是一種新型的一級價格歧視。傳統意義上的一級價格歧視難以實現，因為商家很難確切知道每一位顧客願意支付的最高金額；但在數字時代，借助於先進的數據分析工具和技術手段，企業能夠更加精準地了解消費者的偏好和支付意願，從而實施個性化的定價策略。例如，某些在線旅遊平台會根據用戶的訪問頻率調整房間報價，向頻繁使用的忠實客戶提供較高的價格。此外，電商平台也可能基於用戶的購物車內容來決定是否提供額外折扣。
2022年，北京市消協發布互聯網消費大數據“殺熟”調查報告，結果顯示有88.32%的被調查者認為大數據“殺熟”現象普遍或很普遍，沒有被調查者認為大數據“殺熟”現象不存在。此外，有56.92%的被調查者表示有過被大數據 “殺熟”的經曆。
不隻是中國，世界其他地區也出現了類似案例，顯示出大數據殺熟具有普遍性。
早在2000年，美國電商巨頭亞馬遜就曾進行過一次頗具爭議的價格實驗。當時，用戶發現同一款《泰特斯》（Titus）電影DVD對老顧客的報價高達26.24美元，而新用戶卻隻需支付10.49美元。盡管亞馬遜隨後對此事作出解釋並道歉，但這一事件揭開了個性化定價策略背後的冰山一角。此後，類似的情況不斷湧現，涉及多個行業和地區，包括但不限於在線旅遊、打車服務、外賣配送等領域。
在歐洲，對於大數據殺熟的討論同樣熱烈。例如，某些航空公司被指根據乘客的地理位置或設備類型調整機票價格；在英國，酒店預訂平台會向回頭客收取更高的費用。
大數據殺熟令消費者深惡痛絕，它破壞了人們對於公平交易的基本期待。當消費者發現，在同一平台上購買相同商品或服務時，自己作為忠實用戶反而需要支付更高的價格，這種感覺就像是被背叛了一樣。原本期望從長期合作中獲得優惠和更好服務的老客戶，突然發現自己成為商家牟取額外利潤的對象，這無疑是對信任關係的巨大打擊。
在現代社會，消費者與企業之間的信息不對稱已經是一個普遍存在的問題，大數據殺熟進一步加劇了這種不平衡。通過收集和分析用戶的瀏覽曆史、消費習慣等個人數據，企業能構建出詳細的用戶畫像，並據此實施個性化定價策略。這意味著，即使是微小的行為差異也可能導致最終價格的不同。對於普通消費者而言，他們很難意識到自己的每一次點擊、每一次搜索都被記錄下來，並轉化為影響價格的因素；即便有所察覺，也往往難以找到確鑿證據來證明自己遭遇了不公平待遇。
此外，隨著公眾對個人信息安全和個人隱私保護的關注日益增加，大數據殺熟現象愈發被視作一種濫用用戶數據的表現。企業通過收集和分析用戶的消費習慣、瀏覽記錄等信息，構建詳細的用戶畫像，進而實施個性化定價策略，這背後隱藏著信息過度采集和不當使用，加劇了個人數據泄露的風險。
反向馴化大數據的局限性
既然大數據能殺熟，那麽能否反向馴化大數據，占它的便宜？反向馴化大數據殺熟，存在理論上的可能性。這一現象的出現，源於大數據算法的兩個核心特性：即時反饋與動態調整。
在大數據時代，消費者的每一個行為都可能被記錄並分析。當消費者在平台上表達不滿時，這些反饋會迅速被算法捕捉。為了提升用戶體驗和滿意度，算法可能會根據這些反饋調整價格策略，以期留住潛在或現有的客戶。
大數據算法具有強大的學習能力，能夠根據市場變化和消費者行為動態調整價格。當算法檢測到大量消費者對某一商品或服務表達不滿時，為了維護市場份額和品牌形象，平台可能會選擇降價以吸引消費者。
年輕消費者利用算法的這種特性，通過反複評論和表達不滿，試圖馴化大數據算法，使其做出有利於消費者的價格調整。
但很顯然，這種方法可能短期內帶來了一定的效果，但它並不是解決大數據殺熟問題的根本之道。
首先，這種做法實際上是建立在一個假設之上：即平台確實會基於用戶的負麵反饋改變其定價邏輯。但是，正如一些算法工程師所指出的那樣，大多數平台更傾向於依賴實際的行為數據（如點擊率、購買頻率）而非文本內容來進行用戶畫像的構建。換句話說，即使你不斷地在評論區“哭窮”，也不一定能夠真正影響到核心算法的工作方式。
更重要的是，這種方式本質上會泄露個人信息給大數據處理係統。每一次我們在互聯網留下足跡，無論是瀏覽網頁還是發表評論，都意味著我們將更多的數據貢獻給了那些在背後運作的強大算法。雖然看似是在利用規則漏洞獲取優惠，但長期來看，這無疑增加了我們被更加精準定位的風險。隨著收集到的數據量不斷增加，平台可以更加準確地描繪出每個用戶的偏好特征，從而實現更為精細化的操作。這樣一來，所謂的“反向馴化”反而加劇了個人信息暴露的程度，導致消費者被進一步殺熟。
所以，要解決大數據殺熟和反向馴化大數據帶來的問題，根本途徑在於加強監管和保護消費者的權益。加快出台和完善相關法律法規，明確界定大數據使用的邊界和規則，確保平台企業在收集、使用個人數據時遵循合法、正當、必要的原則。例如，《中華人民共和國個人信息保護法》明確規定，個人信息處理者利用個人信息進行自動化決策時，不得對個人在交易價格等交易條件上實行不合理的差別待遇。此外，還需建立健全配套製度，如投訴舉報機製、爭議解決途徑等，以便消費者能夠便捷地維護自身權益。
監管部門需加大科技創新力度，充分利用大數據技術、人工智能等手段對商家的定價行為進行監測和分析，及時發現並查處違規操作。這要求打破傳統的人工抽查模式，轉向智能化、自動化的監管方式，以提高執法效率和精準度。同時，簡化流程、消除阻礙，幫助消費者更加便利有效地舉證維權，真正提升商家的違法成本，使其不敢輕易觸碰紅線。
一言以蔽之，不能靠“喊窮”來馴化大數據，法治才是治本之策。
