對手機「喊窮」，商品價格能便宜一半？
來源：倍可親(backchina.com)近段時間，一些年輕消費者發現，通過在手機應用上反覆評論表達不滿，如抱怨商品價格過高、自己負擔不起等，竟然能促使平台演演算法調整價格，使得原本昂貴的商品價格大幅下降。例如，有消費者通過反覆評論機票太貴，成功讓機票的價格從4309元降至1903元，降幅高達56%。
這種利用演演算法機制來「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，在網路上迅速傳播開來，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覆評論的行為，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」
隨著網際網路技術的發展，尤其是大數據和演演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。它指的是網際網路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系，使得相同商品或服務對於不同用戶呈現出不同的價格標籤。
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，藉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，北京市消協發布網際網路消費大數據「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」的經歷。
不只是中國，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，而新用戶卻只需支付10.49美元。儘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歷史、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採集和不當使用，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，那麼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，源於大數據演演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，這些反饋會迅速被演演算法捕捉。為了提升用戶體驗和滿意度，演演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。
大數據演演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。當演演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。
年輕消費者利用演演算法的這種特性，通過反覆評論和表達不滿，試圖馴化大數據演演算法，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面反饋改變其定價邏輯。但是，正如一些演演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演演算法的工作方式。
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系統。每一次我們在網際網路留下足跡，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演演算法。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徵，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，還需建立健全配套制度，如投訴舉報機制、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、人工智慧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。