大数据杀熟
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所谓“大数据杀熟”，有人将其定义为互联网厂商利用自己所拥有的用户数据，对老用户实行价格歧视的行为。也就是说：同一件商品或者同一项服务，互联网厂商显示给老用户的价格要高于新用户,并依此获得利润最大化。
大数据杀熟现象最早可以追溯到亚马逊在2000年一个差别定价“实验”。当年，有用户发现《泰特斯》（Titus）的碟片对老顾客的报价为26.24美元，但是删了cookie后发现报价变成了22.74美元。这件事情的曝光，让亚马逊面临消费者如潮的谴责，最后CEO贝索斯亲自道歉，称一切只是为了“实验”。这是否仅仅是个“实验”不得而知，但调整价格来“追逐利润”是毋容置疑的。
有网友自述，通过某旅行服务网站订特定酒店，朋友的账号显示只需300元，自己的账号则要380元。相同的房间，不同的价格，这算得上算法的“功劳”。通过深挖消费者过往消费甚至浏览记录，让算法洞悉消费者偏好，不少互联网平台清晰地知道消费者的“底牌”，于是就有了上述的看人下菜碟。
部分企业为了获得更多的利润空间会把用户进行分类。最简单的分类方法就是把用户分为价格敏感性用户和非价格敏感性用户，由于使用习惯老客户多为非价格敏感性用户，而新用户则对价格比较敏感。企业则针对不同类别的用户提供不同的价格以获取更多的利益。
与其称这种现象为“杀熟”，不若说是“杀对价格不敏感的人”：一罐可乐，在超市只卖2元，在五星级酒店能卖30元。这不能叫价格歧视，而是因为人们能住得起五星级酒店，那么就是要被“杀”，这个理论套用在“大数据杀熟”上却并不恰当。一个关键问题是，一罐可乐的正常价格是透明的，所以在五星级酒店的溢价是公开的。但“大数据杀熟”却处于隐蔽状态，多数消费者是在不知情的情况下“被溢价”了。此外，将老顾客等同于“对价格不敏感的人”，也有偷换概念之嫌。
北京市消费者协会的实际体验调查结论与网友的反馈大相径庭。实际调查显示，大数据“杀熟”问题并不明显，只有个别价格不同行为涉嫌大数据“杀熟”，调查点名了去哪儿和飞猪旅行等网站都有不同程度的大数据杀熟情况。但消费者发现被大数据“杀熟”后，由于其存在复杂性和隐蔽性，维权举证确实存在困难。[1]
2019年10月9日，文化和旅游部公示了《在线旅游经营服务管理暂行规定（征求意见稿）》。[2]
针对最受关注的“大数据杀熟”问题，《暂行规定》明确规定，在线旅游经营者不得利用大数据等技术手段，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。[2]
大数据杀熟还将面临最高五十万元的处罚。《暂行规定》第三十五条规定，违反该条规定的，由县级以上文化和旅游行政部门依照《中华人民共和国电子商务法》第七十七条的规定处罚。具体来说，由市场监督管理部门责令限期改正，没收违法所得，可以并处五万元以上二十万元以下的罚款；情节严重的，并处二十万元以上五十万元以下的罚款。[2]
大数据杀熟的几种方式[1]
“杀熟”，看字面的意思，就是同一个平台的同一款产品，每个账户看到的价格是不一样的，老用户的购买价格比刚注册的新用户价格贵。
大数据杀熟，其技术基础是大数据，也就是海量的用户数据，通过你的基础属性数据判断你所在用户群体、人群特征（如消费能力等）、通过你的行为判断数据，判断你的偏好、消费水平和消费意愿强烈程度。然后通过精准的用户画像，推送不同的商品价格。
一般来说，有几种情况：
1.根据地理位置定位，如果你附近商场或商店少，显示给你看的商品就会加价，几年前，美国就有“如果附近没有肯德基，就给用户显示更高的披萨价格”的案例。还有，如果你在“富人区”，卖给你的东西价格不加个三成五成的，好像也对不起大数据。
2.根据你的消费记录，如果你是属于花得起钱的那种，也会给你加价。
3.根据你搜索的词汇、时间、频率，判断你是“随便看看”还是“心里长草”甚至是“心急如焚”，从而给你调整报价。
4.我还听说，用不同的手机看到的价格不一样，如，苹果手机看到的价格可能高于其他的普通手机。
5.如果你是新用户，商家可能会给你较高的优惠券，或者新人体验券，最终购买的价格可能会低于老用户。
怎样应对大数据杀熟[3]
用户偏好的数据积累来自你的浏览记录，购买过的东西、点击过的广告、收藏过的商品都构成互联网公司分析你的基础。
比如在搜索引擎输入关键词，浏览记录就会被搜集记录，如果登录了搜索网站的账号体系，手机号又被当成注册的账号，这就是一次实名搜索。之后搜索公司可以将你的数据卖给广告营销公司，推送适合的广告，也可能向手机发送短信。
当然我们要承认这些数据带来了很大便利，淘宝首页永远有你近期打算买的东西、大众点评会推荐附近评分最高的餐厅、在旅行网站买过的机票隔天就会推送目的之处的酒店和其他服务。
让算法减少对你的判断信息是第一步，可以尽量不要用他们各自的手机应用完成浏览和购买，改用浏览器会让你有更多的主动权。
你无法阻止的是，一旦开启一个账号应用就会开始搜集你的偏好数据，特别是购物类的应用。最极端的办法是删除整个账户，我们针对清除账号做过一次评测和攻略，可以戳这里复习。
在不需要的网站，关掉 Cookie
Cookies 是网站为了辨别用户身份，储存在用户本地终端上的数据，通常它记录你经常访问哪类网页、停留多久、什么时间访问……这也没什么错，但如果信息被比如广告商收集，你的兴趣和口味就会被分析判断。
Cookie 不是魔鬼，启用 Cookie 可让你浏览网页更轻松，比如以前填写过的各种资料、选择的语言……都会被 Cookie 存储，停用 Cookie 会让你第二次访问网页时遇到很多麻烦。
停用并不麻烦，只需要关掉一些不需要登陆但又常用的网站比如搜索引擎。这个步骤并不难，Chrome 也有详细的说明。进入浏览器的设置页面进入高级设置后，在隐私的内容设置里关掉 Cookie 追踪就可以了。如果嫌麻烦，你可以直接用 duckdockgo.com（需要访问技巧）这个网站进行搜索，它在你搜索时，并不会记录你的个人信息。
开启匿名浏览模式
主流的浏览器大多有匿名浏览模式，也叫隐身模式或者无痕浏览。Google 的 Chrome、苹果的 Safari、还有 Firefox、Internet Explorer……
开启隐身模式，浏览器不会记录访问过页面上的信息，包括浏览记录、密码、Cookie、缓存的图片等等，用完就走不留痕迹。
当然也有相对不便利的地方，比如网页上的自动填充，还有需要账户登录的时候并不会自动登录，要再次手动输入一次账号和密码。
不过要想达到完全没有偏好推荐的状态，在使用购物应用的时候最好在匿名浏览模式下也不要登录账号，你可能会看到这个网站最原始的样子。
关注手机获取权限
iOS 和 Android 都会在下载新应用时，提示隐私数据的设置。你可以根据自己的需要选择是否要禁止它对你通讯录、地理位置等信息的抓取。
更多的时候，应用在第一次安装打开时会弹窗提醒一些权限获取，这时候你可以谨慎一点，如果一个手电筒应用要求调用拍照或话筒，还要获取你的地理位置和联系人信息？拒绝它！
iOS 系统更保守一些，在使用途中也会提示获取权限，比如麦克风一旦被开启，屏幕顶端会做明显的提示。
社交网络，别只看热门内容
微博看起来开放，但它的智能排序让流量分发变得并不平等。如今的微博基于用户关注、标签记微博内容等相关信息做智能排序，而不是时间排序，你会看到一些自己更想看到的信息，而不是正在发生的信息。
你并不能关掉智能排序，有限的选择是微博搜索，这可以帮助你快速把握某些热门事件的多个面貌，看到和你意见向左的观点。微博搜索也会按照智能排序，你可以选择“实时”，这可能是微博仅剩的单纯的时间排序信息流。
而微信朋友圈全部基于熟人，它实际上加重了人群观点的分离，并不适合做高效的信息搜索，顶栏的搜索框可以显示“一周热门朋友圈”，以及热门的公众号文章，但实际上这也是基于你的朋友的喜好。这也会让假消息证伪的周期会变慢一些，人们可能会陷入某种大众情绪。想想你在长辈的朋友圈里见过多少耸人听闻的养生和健康谣言。
自己订阅和管理新闻源
类似今日头条的新闻应用有源源不断的新闻文章，根据你之前的点击行为和你的个人数据推荐内容，但实际上它剥夺了你的选择权。
用微博这样的社交网络关注新闻也不能拒绝数据推荐，点赞高的会排在前面。
这也是加重信息偏见的一部分，如果不想被喂食，你可以选择自己主动在订阅软件中订阅想看的信息源。
有几个应用可以考虑。比如 Digg 和 Feedly。把你认为可靠的新闻网站一个个添加进去，就可以在同一个信息流中获取最新刷出的信息。
并且还可以对话题做分类，比如时事政治、商业新闻、娱乐新闻……自己定制一个新闻阅读应用。
如果你不满足于这种时效性不太强的邮件订阅，还可以用 Google 自定义一份。在 Google News 里搜索你感兴趣领域的关键字，比如“共享单车”，它的页面会出现大量相关新闻，在页面的右下角会有一个“创建快讯”功能，利用这个功能你可以直接创建一个相关领域的 Newsletter。
用一个匿名浏览器看价格，以及利用比价工具
理论上来说机票的定价波动主要来自航空公司，但就像我们前面提到的，在线代理平台可以利用大数据做一定空间内的价格调整。如果同一个行程同时有很多人搜索，价格自然会水涨船高，两次搜索前后差个一小时，价格也可能差别巨大。
匿名浏览器可以尽可能消除大数据价杀熟的可能性，更进一步的话，连账号都不要登录，这样你可能会看到最原始的价格显示。
机票价格波动的原因太多，航空公司一直在微调价格，预测起来非常难。
有一些工具可以帮到你。预定国际机票的话可以试试 KAYAK 和 FareCompare，他们从其他平台抓取到票价的变化，然后给出一个参考，告诉你某个明确的时间段内什么时间是出手的时机。
爱飞狗旅行是一个微信小程序，它用一年时间收集了 350 亿机票价格，提供的服务是航班的历史数据对比，然后给出未来一段时间机票变化的预测轨迹。
订阅某个航班，确定出行日期，它会通过历史价格轨迹告诉你提前几天买到最低价的可能性最大。不过目前它所覆盖的航班数量还比较少。
不过价格预测工具注定不会变成大平台，仅仅只能当做参考。假如真的有一个能准确预测价格波动的大平台，航空公司也会因此再次动态调整价格，那么所谓的预测也就失去了意义。
删掉购物应用，只在电脑下单不但省钱也能减少对你的追踪
这似乎是一个恶性循环，算法推荐给你合适的内容或者商品，你就无法自拔不断浏览，继而算法会抓取更多的个人细信息，越来越懂你的喜好。
大数据在助长不合理的消费欲望，你可以从源头上做一点控制。
比如尽量不要用购物应用，和购买机票的套路类似，购物也在一个不会记录 Cookie 的浏览器里完成，也可以帮助你减少隐私的泄露。
还有一些察觉不到的习惯，购物应用大多可以通过社交账号（微博、微信和手机号等等）登录，这就等于把你的社交关系交了出去。服务提供商可以据此做很多事，比如推荐你好友去过的餐厅、买过的东西。同时你的喜好也被“广播”了出去，比如微信计步、大众点评的好友动态，有时候也是个大写的尴尬。
所以，单独准备一个用来购物的手机号码吧，把你的社交关系和购买消费隔离开来。
购物应用的诱惑太多了，每一个角落都在刺激你的消费。淘宝还有边看边买的直播，一不小心就种草了很多根本用不着没买过的东西。在这一点上，年轻人可能和看电视购物买东西的长辈们没有任何差别。
如果用实体线下购物做类比的话，用网页购物就像去逛商场，而花样繁多的购物应用更像 711 这样的便利店——它更加触手可得，消费决策的门槛也就更低了。
这篇文章写得挺好的