刘兴隆怀疑，自己可能遭遇了大数据“杀熟”。

这位环境工程师经常在全国各地跑。2017年10月，在与几位同事一起在杭州出差，使用某网约车平台服务时，发现一个奇怪的现象：当时他们约了两辆专车从杭州西溪喜来登酒店同时出发。他们前往客户的公司，因为路线一致几乎同时到达，但最后付款时，他付了35元，而同事只付了25元，两辆专车的收费标准是一样的。

为何会有这样的差别?刘兴隆想起，他在该网约车平台的账号属于金卡会员，而同事的账号只是普通会员。

事后，刘兴隆打电话向该网约车平台投诉，客服人员回应称可以返给他一些优惠券，但不承认存在大数据杀熟以及针对性价格。刘兴隆决定，以后要逐步收集证据，以验证各个网络平台的服务是否存在“看人下菜碟”的做法。

事实上，有很多人在网络社区中分享了自己被大数据“杀熟”的经历。在交通、酒店、电影、电商等网络平台上，购买同样的网络服务或商品，老用户看到的价格反而比新用户要贵的情况不少。

虽然许多平台都否认自己利用大数据“杀熟”，但此类事件的吐槽和爆料总在发生。普通消费者关心的是，这类情况是否是业内普遍现象?是否利用了用户的个人隐私数据?

相关平台“一脸无辜”

对于刘兴隆以及其他网友怀疑的大数据杀熟情况，相关的网络平台均予以否认。

“以前没有，以后也永远不会有。”3月23日，国内网约车市场份额最大的滴滴出行公司CTO张博在滴滴内网撰写了文章否认滴滴存在“大数据杀熟”。张博称，滴滴平台不允许价格歧视，价格不会因人、设备、手机系统不同而不同。

对于许多网友反映的同一路程网约车预估价不同的情况，张博认为，预估价根据定位、路况、里程、时长变动。其中路况变化最快，滴滴预估价是“按毫秒实时刷新的”，伴随手机进入界面时间不同，价格也可能不同。他分析，有些网络晒图忽略了优惠券抵扣的情况，而且可能因为网络环境复杂，导致不同手机定位不同，造成最终车价不同。

在许多用户的实际体验中，大数据杀熟的嫌疑并不只是出现在交通出行平台，在酒店预订这个出差旅行的高频领域，此类嫌疑同样存在。金梦(化名)是北京一家金融企业高管的助理，因为工作需要，经常在在线旅游平台上预订高级酒店。3月20日，她为上司预订深圳某豪华酒店时发现，该平台显示该酒店的客房只有2500元/晚的高级客房;但同一部门的同事告诉她，在同一平台上，她还可以看到有2100元/天的普通客房。

惊讶之余，金梦发现这位同事并没有像她一样登录账号，只是使用了该平台的酒店价格查询功能。金梦在该在线旅游平台已经是高级会员，而且自从2017年担任高管助理以来，多次用自己的账号订购过上海、深圳、巴黎等地的豪华酒店。

事实上，这类事情并不少见。此前，在美国曾出现过多次“差别定价”事件。亚马逊公司曾在对一批碟片定价时，对老顾客设定的购买价格反而比新顾客的还要贵几美元，之后亚马逊方面回应称这只是随机价格的一种测试，并向高价客户退还差价。

北京交通大学信息安全系主任王伟告诉中国青年报·中青在线记者，大数据“杀熟”并不新鲜，他在两三年前就知道这类事件。他直言，大数据杀熟在技术上很容易，没有什么难度。大数据技术可以实现“千人千面”，对不同会员等级用户定价在2013年左右就实现了，现在只不过还不够精细化。

据他介绍，通讯运营商也可能会以另外的方式“公开杀熟”。“比如说，作为某一运营商的用户，不想换电话号码，电话费就会(贵一点)，如果新办一张卡，马上就便宜了。这相当于另一种形式的杀熟。”王伟说，大家对这样的现象意见不多，但对电商购物、网上订酒店/机票过程中遇到的杀熟现象往往意见很大。

这类行为是否违法违规呢?电子商务研究中心主任曹磊认为，目前看来这还只是一种“擦边球”，很难界定。理论上讲，商家和电商平台都有权对同一件商品进行不同的定价，而不是全部要统一定价。但大数据杀熟确实暴露出大数据产业发展过程中的非对称以及不透明，此案现象以及行为应该受到严厉打击。

王伟指出，利用大数据技术杀熟很不应该。因为这种行为既让用户失去了对企业的信任，也导致用户的使用成本随之增加。

大数据时代一举一动皆透明？

金梦很好奇，“千人千面”的大数据技术究竟是如何实现对不同用户显示不同价格的。同时她也很担心，这是否意味着自己在网络上的一举一动全都透明化了?

王伟分析，大数据杀熟的前提是平台要掌握个人信息、行为习惯等数据。例如，一个用户经常登录网站订购机票，查询从北京到广州的航班，下次再打开App时，航班信息默认的就是北京到广州。这说明软件已经学习到用户的行为和频率了。除了用户主动输入的信息，用户主动公开的信息也可能给杀熟助一臂之力，需要通过法律制度来保护的身份证、电话号码、住址信息等。

王伟说，他们也在针对这些信息进行研究，例如可以通过微博信息提取维度。即使用户没有在微博上透露职业和年龄，但通过发布的照片、去哪里旅游、做了哪些事，大致就可以推测出来年龄、职业、兴趣爱好和性格。

“每个人大概有100-1000个左右的关键词，(这些关键词)可以把你刻画出来。”王伟说，例如，用户经常飞广州，那么弹出来的微博广告就会是广州哪里好玩、哪里便宜等，推送的东西正好“放到你心坎儿里去。”

事实上，根据用户的个人资料、流量轨迹、购买习惯等行为信息建立用户画像，再以此实现相应产品推荐的行为早已存在，不少互联网企业内部还有专门的工作岗位，负责给用户数据打标签，尽可能实现全方位的了解。

此前，某在线旅游网站的一位研发人员曾撰文称，该网站在做用户画像时，所涉及的数据范围包括支付能力、出行偏好、目的地偏好、家庭构成、网站或App的页面停留时间等，涵盖范围非常广。

涉隐私数据如何利用是关键

事实上，如何既更懂用户的需求，又不过度使用涉及个人隐私的数据，一直是互联网企业，尤其是在一些领域占据市场领先地位的企业面临的一道难题。

北京大成律师事务所高级合伙人邓志松表示，目前企业掌握用户数据通常有两个途径。一是在用户使用企业相关产品、服务过程中，企业收集用户信息。以携程为例，其《隐私政策》即规定其“可能”会了解用户的“旅行计划、风格和喜好”等信息。二是企业通过数据库“对撞”共享用户信息，即不同的网站交换数据库，或通过某种交易分享用户信息。

根据2014年修订的《消费者权益保护法》和2017年开始实施的《网络安全法》，收集消费者个人信息必须征得消费者的同意。邓志松认为，现在很多商家通过数据库“对撞”获取更多用户信息，目的是使用户画像更为准确，但如果对撞未获消费者事前同意，将产生未经用户同意收集个人信息的违法风险。

邓志松直言，大数据杀熟就是一种价格歧视。面对交易条件相同的消费者，企业用低价吸引使用网站频率低的消费者，而对高频消费者却收取高价。如果企业的市场份额超过50%，差别定价可能涉嫌构成滥用市场支配地位的垄断行为。邓志松建议，应根据《网络安全法》、《消费者权益保护法》切实加强对个人信息的保护，核实商家有关用户交易记录、习惯等所谓“大数据”的获得有明确的同意及授权作为依据。若有“杀熟”行为的商家所占的市场份额较高，那么反垄断执法机构也应介入调查。

在曹磊看来，大数据是一把“双刃剑”，对于“杀熟”现象的规避还是要依靠企业的自律以及政府的管控，“定价追求公平公正，对于特殊的价格也要公开声明”。监管部门怎么做呢?曹磊认为，大数据杀熟的行为涉及面比较广，需要很多政府部门参与监管，比如工商、商务、交通运管、工信、网信办等，牵扯到多个监管部门，权责很不清。目前看来，首先要明确各类问题、各个环节应该归谁管。

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