支付失敗萬歲

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“#酒店太貴了，#飯店太貴了，不出去玩了便宜可以考慮，我沒錢我一分錢都沒有，#奶茶好貴我從來沒有喝過，有沒有0.01的羽絨服……”這段帶著話題“#標簽”、讓人有點摸不著頭腦的評論，卻在某社交平臺被頻繁轉發。原來，這是用戶為對抗“大數據包養網殺熟”精心撰寫的反向評論，其內包養網容雖略顯夸張，卻囊括了衣食住行等日常消費，目的是“馴化”大數據，爭取相應權益。

從購物出行到日常社交，從自我記錄到公共表達，大數據深度嵌入人們的生活，帶來前所未有的便利。但與此同時，“大數據殺熟”成了互聯網的沉疴痼疾。近年來，為對抗“大數據殺熟”，用戶可謂是各出奇招：賽博哭窮、假裝新用戶、卸載重裝、反向差評……但這些方法并不總是有效，令人詬病的“大包養網數據殺熟”仍不時“背刺”用戶，讓人難以接受。

大數據的“熟人”價

年關將近，適逢“家電以舊換新國補”有優惠，家住湖北武漢的王女士準備給家里添幾件新電器，被老公稱為“網購達人”的她第一時間打開線上購物平臺。她首先選中了一款茶吧機，網購經驗豐富的她，下單前用老公的手機檢索同包養款以防有價格差。不出所料，她發現同家店鋪同款產品兩人價格相差10元。

“我接著檢索了破壁機、微波爐等常用電器，都有價格差。而且我能確定這個價差不是新人優惠導致的，因為我老公并不是網購平臺新用戶，只是比我購買頻率低罷了。”王女士說。

類似的故事也包養網發生在小莊身上，每逢節假日小莊會約上三五好友外出游玩，出行打車成了剛需。“可能是我打車頻繁，輸入同樣的起點終點，同行的人費用總包養網比我低。”小莊說。

在傳統商業規則中，“熟客”來源于買賣雙方的信任，但在信息時包養代，大數據卻將“熟人”變成“靶心”，成包養為“殺熟”利器。中國消費者協會最新數據顯示，“平臺經濟‘大數據殺熟’頻現”仍然是2024年上半年十大消包養費維權熱點之一。記者在某社交平臺檢索“大數據殺熟”發現，網友們包養網遭遇的常見“殺熟”形式包括“多次瀏覽后價格自動上漲”“同一時間不同用戶購買同款不同價”等。

盡管大量消費者為自己“包養喊冤”，平臺卻很少承認存在“大數據殺熟”行為，并認為這是針對不同用戶的“差異化營銷”。

“正常‘差異化營銷’的必備條件至少有以下三點：第一，消費者對不同價格或收費標準知情；第二，經營者向消費者提供不針對個人特征的包養選項；第三，經營者要為消費者提供便捷的拒絕方式。包養網”泰和泰律師事務所高級合伙人、中國廣告協會品牌營銷生態安全服務中心智庫專家廖懷學告訴記者，盡管“殺熟”和“差異化營銷”不能混為一談，但由于“大數據殺熟”與正常“差異化營銷”的界限在法律上存在一定的模糊性，還需要進一步的認定規則作指引，在目前針對“殺熟”維權的司法案件中，也存在著不同的判決結果。

“‘大數據殺熟’具有隱秘性和不確定性，即使發生相關違法行為，也面臨舉證困難、維權成本高等情況。”包養網廖懷學說。

“如果哪個APP讓我包養發現‘殺熟’，我就卸載一段時間，等我下次再用就會便宜點，大數據也‘老實’了。”小莊說。對大多數消費者來說，面對“殺熟”訴諸法律投入的時間、精力成本都較高。“大數據殺熟”本質上是算法系統利用用戶數據進行推測，更多像小莊一樣的用戶開包養網啟了門檻更低的全新策略——“反向馴化”，“以算法之道還治算法之身”，與大數據進行智慧的對決。

“馴化”注定不可能成功

所謂“反向馴化”，即用戶通過更改自己在網絡平臺上的行為軌跡，化身“偽裝者”，裝新用戶、裝不常用、裝不喜歡……“偽裝”的核心在包養網于讓包養平臺無法鎖定用戶畫像，干擾算法對用戶身份信息和消費偏好的推測。

今年包養25歲的小錢是同事們口中的“省錢小能手”，經常研究各平臺的優惠活動規則。“如果想要知道自己在外賣平臺有沒有包養包養被‘殺熟’，可以換個平臺試試看，交替使用可能會讓外賣更便宜。”小錢向記者分享他點外賣的小妙招。

與小錢同歲的婭婭對于“反向馴化”大數據也有一套自己的辦法。剛進入職場的婭婭，咖啡是她口中的“續命神器”。包養網“之前一個賬號，發現常喝的一款咖啡越來越貴，所以我現在坐擁我爸媽和我自己三個賬號，因為他倆根本不喝咖啡，我就三個賬號切著用，比之前便宜多了。”婭婭向記者說，除了點咖啡，婭婭在其他平臺也嘗試過相似做法。

除了切換平臺、注冊多個賬號，眾多網友也在社交平臺分享自己對大數據的“反向馴化”攻略：有的設置虛擬昵稱，有的開啟手機隱私模式，還有的定期清除緩存甚至更換設備，當然最熱門的做法還是發表反向評論，向大數據表達自己的拮據狀態，試圖讓商品或服務的價格有所下降。

在給大數據進行堪比“洗腦”的操作之后，部分用戶發現商品的價格確實有了一定程度的下降。那么，大數據真的能被用戶“馴化”嗎？

有用戶向記者表示，“反向馴化”并不總是有效，即便有效果也是短暫的。“如果靠刷評論就能讓機票降價包養的話，那我們大家就都會去刷評論了。”某出行平臺曾這樣回應機票價格變動爭議。

“數字技術對人的記錄分析幾乎進入了無所不能的地步，而人是不變的，會處于越來越弱勢的地位。隨著數據算力和算法的不斷改進，個人與技術、平臺之間的失衡將進一步加劇，因此依靠用戶個人的‘反向馴化’抵御‘大數據殺熟’，注定是不可能成功的。”浙江大學包養網網絡空間國際治理研究基地主任、烏鎮數字文明研究院院長方興東說。用戶短期可以通過自己的意識、技能來對抗，但是算法也在變聰明，變得更善于博弈，用戶很難在這場智慧的對決中取勝。

“消費者享有對商品或服務的監督權和批評權，但如果用戶采取惡意手段，就可能涉嫌違法。比如，通過大量發布虛假評價來試圖誤導平臺調整價格策略等行為，可能違反網絡安全法等法律中關于不得編造、傳播虛假信息等相關規定。”廖懷學告訴記者，用戶對大數據的“反向馴包養化”可能存在一定的法律風險。

推動算法治理需久久為功

“不僅僅是10塊錢的事，這讓我覺得不公平，憑什么我作為老用戶反而得不到包養優惠？”王女士對比著同款茶吧機自己與老公檢索出來的差價說。

“公平”是很多用戶在受訪時跟記者強調的關鍵詞。包養網用戶對平臺的“忠誠度”卻反噬了自己的合法權益，這既不合理，也不公平。

“建立數字時代的權利平衡與合包養網理公正秩序，需要強大的社會化自律體系。因此，數字時代的治理現代化遠比傳統社會治理的要求高得多、難得多，挑戰也大得多。”方興東說。

“對公眾來說，除了意識、技能等個人素養提升，更需要通過法律法規為個人賦權，使用戶在維權方面的弱勢地位得到糾正。當然更重要的是讓平臺對數據侵權行為不想為、不敢為、不能為。”方興東說。

不久前，中央網信辦等四部門聯合發布開展“清朗·網絡平臺算法典型問題治理”專項行動通知，明確提出嚴禁利用算法實施大數據“殺熟”。嚴禁利用用戶年齡、職業、消費水平等特征，對相同商品實施差異化定價行為。

“針對‘大數據殺熟’，法律已在包括競爭政策、消費者保護和個人信息保護等多個維度進行了明確。如果經營者實施‘大數據殺熟’行為，將可能侵犯消費者包養網知情權和公平交易權，但作為一個綜合治理體系，應對‘大數據殺熟’還應當重點關注算法治理。”廖懷學說。

今年1月，多家網絡平臺發布算法治理舉措，推進算法和平臺治理透明化。比如，拼多多表示將打擊“大數據殺包養熟”；得物則表示若用戶發現平臺涉“大數據殺熟”等違規行為，可進行投訴，平臺將及時受理落實；騰訊提出“推動產品內集中化展示算法信息公示，提升用戶對算法推薦服務公正公平、公開透明的獲得感”……企業的自律將成為根治“大數據殺熟”和推動算法治理的重要推力。

“面對以‘大數據殺熟’為代表的新型‘智能鴻溝’，政府、企業和公眾在整體性的治理現代化新形勢和新要求下，形成體系性、系統性和全局性的治理能力，才是必由之路。”方興東說。

如何根治“大數據殺熟”，如何平衡技術創新和用戶權益，如何讓算法向善，都需要久久為功。期待各方合力，在數字“迷宮”中，共同找到公平的出口。

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