在今天這篇文章之前先來(lái)思考一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題：熟人和陌生人，你更愿意跟誰(shuí)做買(mǎi)賣(mài)?

相信已有不少人遇到過(guò)這樣的疑問(wèn)。關(guān)于這個(gè)問(wèn)題的答案往往也大致分為兩派：一派認為，當然是更愿意與熟人做交易，因為彼此都熟，知根知底，更放心;而另一派則正好相反，熟人之間不好還價(jià)，最怕對方還“殺熟”!

但你知道嗎?除了線(xiàn)下的熟人做買(mǎi)賣(mài)會(huì )“殺熟”，線(xiàn)上的大數據也在“殺熟”。

大數據“殺熟”更有套路

近日有條新聞?dòng)悬c(diǎn)細思極恐。說(shuō)的是一位網(wǎng)友平時(shí)經(jīng)常住一家酒店的特定房型，每次通過(guò)某旅行網(wǎng)站定，價(jià)格都是380-400之間。

但最近一次入住時(shí)好奇心作祟，問(wèn)了一下酒店前臺的房?jì)r(jià)，酒店前臺回答說(shuō)最近是淡季，房?jì)r(jià)都比較低，只要300塊。

為何自己在網(wǎng)站上訂票為380塊?接下來(lái)他用朋友的賬號查詢(xún)發(fā)現，果然是300塊，而用自己的賬號去查，卻還是380塊!

這位網(wǎng)友就覺(jué)得，自己肯定是被OTA網(wǎng)站用大數據殺熟了!這些訂票網(wǎng)站用自己的交易信息計算之后斷定自己對價(jià)格不敏感而且估計用的是公司報銷(xiāo)款，所以就為他鎖定了這家酒店的價(jià)格!

事件在微博上曝光后，有不少網(wǎng)友前來(lái)留言表示自己遇到過(guò)同樣的情況。

比如，“我和同學(xué)打車(chē)，我們的路線(xiàn)和車(chē)型差不多，我要比他們貴五六塊”“選好機票后取消，再選那個(gè)機票，價(jià)格立馬上漲，甚至翻倍”等等。

更有網(wǎng)友直接拋出“實(shí)錘”。同一航班、同一時(shí)間、同一地點(diǎn)，就是因為賬號人不同，價(jià)格就相差了20塊。

而在“殺熟”這方面更有套路的還屬滴滴。

滴滴有一個(gè)“動(dòng)態(tài)調價(jià)”功能，可以讓同一時(shí)間不同賬號的加價(jià)幅度不同，滴滴經(jīng)常辯解說(shuō)這是根據車(chē)輛、車(chē)況不同而決定的，但誰(shuí)知道這附近周邊到底有多少輛車(chē)。當然乘客也無(wú)法反駁，可以說(shuō)是“殺熟”于無(wú)形。

據悉，利用大數據“殺熟”，在行業(yè)內也早已不是秘密。而該事件的傳播只是扯下來(lái)以往的遮羞布而已。

企業(yè)難敵利益誘惑

事實(shí)上這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)之所以能夠明目張膽的“殺熟”，說(shuō)白了，就是利用了信息的不對稱(chēng)性。商家知道幾乎消費者所有的個(gè)人信息，而消費者對此卻一無(wú)所知。

經(jīng)濟學(xué)上有一個(gè)很重要的原理：一級價(jià)格歧視，又稱(chēng)完全價(jià)格歧視，就是說(shuō)每一單位產(chǎn)品都有不同的價(jià)格，它假定壟斷者知道每位消費者對任何數量的產(chǎn)品要支付的最大貨幣量，并以此決定價(jià)格，因而能夠獲得每位消費者的全部消費剩余。

簡(jiǎn)而言之就是看人下菜碟，對價(jià)格不敏感的土豪或者買(mǎi)公務(wù)機票的人，價(jià)格就高一點(diǎn)，對價(jià)格非常敏感甚至斤斤計較的，那么就便宜點(diǎn)賣(mài)你。

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在利用大數據掌握了用戶(hù)海量信息之后就很容易判斷出每個(gè)人的破綻，然后針對每個(gè)消費者制定一套方案，各個(gè)擊破。

而如果針對不同消費在制定價(jià)格方案時(shí)就誕生出很大的利差空間，這部分利潤恐怕是任何“大義凜然”的企業(yè)都無(wú)法抵擋的誘惑。

因此我們會(huì )看到很多互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)會(huì )不遺余力的希望你在使用它們的App或網(wǎng)站時(shí)能夠提供的數據越多越好。它掌握的數據越多，對你的畫(huà)像就會(huì )越精確，在對你制定價(jià)格方案時(shí)就越符合的心理預期，當然在“殺熟”時(shí)破綻就會(huì )越小，往往會(huì )達到神不知鬼不覺(jué)的地步。

現在的互聯(lián)網(wǎng)公司開(kāi)口閉口都是大數據，聲稱(chēng)這樣做只為了更“懂你”，只為提供更加貼心的服務(wù)。但往往是坑完你之后，你還幫它數錢(qián)。

大數據是把雙刃劍

互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)要想利用大數據“殺熟”必須得掌握用戶(hù)隱私數據。但當前社會(huì )已進(jìn)入了個(gè)人隱私使用泛濫的時(shí)代，正應了那句玩笑話(huà)：“個(gè)人隱私就算瞞過(guò)了枕邊人，也瞞不過(guò)互聯(lián)網(wǎng)公司。”

在大數據的環(huán)境下，每個(gè)人都如同“透明人”一般，從我們觸碰網(wǎng)絡(luò )的那一刻起，我們消費習慣、生活習慣等，都會(huì )悄然被人拿走利用，最后得出的計算模型甚至比我們自身還要了解自己。

在這種情形下，真可謂是“一念成佛，一念成魔”。用得好，大數據將大大提升了我們的生產(chǎn)、生活效率;但若用得不好，甚至用到損他利、謀私益上，后果則不堪設想。大數據“殺熟”只是其走上歪路的一次小嘗試罷了。

但是，我們卻無(wú)法用此次事件所造成的影響去否定大數據，以及否定大數據所產(chǎn)生的積極影響。尤其是現在還需用大數據去喂養還人工智能的情況下。

大數據的作惡所反映的問(wèn)題是長(cháng)期以來(lái)我們在隱私保護方面的忽視。

正如北京郵電大學(xué)網(wǎng)絡(luò )空間安全學(xué)院楊義先教授所說(shuō)的那樣，“必須承認，就現實(shí)情況來(lái)說(shuō)，大數據隱私挖掘的殺傷力，已遠遠超過(guò)了大數據隱私保護所需要的能力。”

政府缺乏對公民隱私的保護能力，個(gè)人也很少對隱私的保護意識。

那我們能做些什么呢，只能期望政府能早點(diǎn)出臺更為嚴格的公民隱私保護法規，而自己則能做的就是平時(shí)多注意點(diǎn)個(gè)人信息的防范吧。