技术本无罪，用的人多了，自然成为掩盖人性罪恶的根源。支撑“互联网+”时代的大数据是如何一步一步沦落成利益的刽子手的？
2018 年，“大数据杀熟”一词开始进入大众视野，且在互联网领域掀起了腥风血雨。近日，更有知名作家王小山在微博连发两条博文炮轰阿里旗下飞猪旅行 App 利用大数据杀熟：
我弃用之前先骂半年。一张机票，查 1104，到订的界面变成 2322，过几个小时变成 2796，在别家订了，1300，返回飞猪，又变回 2322，癔症。
不过，杀熟就杀熟，令人心酸的还是对老用户杀得太狠，王小山表示，这几年飞猪用的最多，曾遇到问题时，其工作人员的服务态度一直不错，因此不疑有他，但近期得他人提醒，才思索是否遇到了“杀熟”问题，后回忆加查看发现：
同一航班，别人卖 2500 元，飞猪卖我 3211 元。
所谓的“大数据杀熟”，顾名思义，利用大数据对熟人进行利益宰割，通俗来讲，同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵。
上文所述的仅一张机票就有 700 元的差距，虽说用户或许根本就不差这点钱，但是作为该 App 的老用户，飞猪以更高昂的价格来回馈，始终让人从心理上无法接受。而在事情一经爆出后，立即引发网友热议，不过在飞猪方与当事人沟通后，王小山已将此前发的微博做了处理，设为“仅自己可见”，并表示，“随便吐个槽，居然上热搜了，我哪是喜欢上热搜的人啊。飞猪工作人员一直挺靠谱的，有点不忍心。”同时，飞猪官方微博转发并声明：
飞猪敢于承诺：从来没有，也永远不会利用大数据损害消费者利益。
一、那些年，我们遇到的大数据杀熟事件
不过，仅凭单薄的 27 个字回复，以望堵住悠悠之口，不可能！毕竟遭遇“大数据杀熟”经历的并非只有王小山一人。
无独有偶，国外的苹果公司、亚马逊，国内的携程、滴滴、去哪儿等知名科技企业均曾被爆出涉及“大数据杀熟”。
亚马逊
作为大数据杀熟最早一批的“下水”者，亚马逊曾经的丑闻似乎每次在这种话题下都难以逃脱。
2000 年，亚马逊根据潜在客户的人口统计资料、在亚马逊平台的购物历史、上网习惯等信息展开了一项差别定价实验。基于此策略，不同的用户购买同一款商品的价格也有所不同。
然而在短短一个月后，有用户在无意之间删除了浏览器 cookies 时，发现之前浏览过的一款 DVD 售价从 26.24 美元变成了 22.74 美元，由此轰动一时的“大数据杀熟”事件才得以曝光。最终在巨大的舆论之下，亚马逊 CEO 贝索斯亲自站出来向公众道歉，并解释说明这只是向不同的顾客展示的差别定价实验，只是测试阶段，保证和客户数据没有关系，随后就停止了这一实验。
苹果
今年 5 月，一向遵循中国法律的苹果公司被推至风口浪尖。因为有不少网友反应，通过 iPhone、iPad 等苹果公司的设备在国内购买视频、QQ 会员，以及通过滴滴等打车软件打车时，所需付的费用均比 Android 设备上的要高。
因此，不由得让用户怀疑，苹果公司利用大数据进行杀熟。不过苹果在后续中及时回复称：这完全是“背锅”了，因为定价权 100% 由开发者掌握。
滴滴
既然苹果称自己被背锅，因为定价权 100% 由开发者掌握。那么作为打车软件巨头的滴滴，无疑成为众矢之的。对此，很多网友称，滴滴平台通过大数据分析，在同一起点与终点的情况下，老用户打车的费用比新用户贵多了，而且苹果手机的用户打车的费用往往比 Android 手机的用户打车的费用要高。
针对该舆论，滴滴出行总裁在微博上做出正面的回应，她表示：
滴滴出行不存在大数据杀熟的行为。在起点与终点都相同的情况下，不同用户打车的费用不一样是正常的。打车的费用是由路程、每公里的单价、行车速度以及是否有优惠券决定的。而且，每个用户的规划路径不一样，打车的费用也会不一样。
携程
同样是今年 5 月，携程被网友诟病，在相同条件下，对用户展示了同房不同价的现象。基于此，携程于微博上发布一篇《携程“大数据杀熟”了吗？并没有》的长文以澄清。
其强烈表示，经过调查，没有发现对使用同一账号，不同手机预定同酒店、同房型进行差别定价。网友所看到的不同可能是由于日期、支付方式等差异导致的。
从中我们看出，许多平台和企业最终都否认了自己利用大数据杀熟，但价格的差异性的的确确又存在，究竟是企业在说谎还是用户的误判，作为消费者其实很难辨别。那么从技术人的角度来看，企业想要实现“大数据杀熟”这一功能是否容易？以及我们是否有较好的方法去反制该手段？
二、大数据技术的阴暗面
今年 3 月，中国青年报社社会调查中心曾联合问卷网，对 2008 名受访者进行的一项调查显示，有 51.3% 的受访者遇到过互联网企业利用大数据“杀熟”的情况，63.4% 的受访者认为互联网企业利用大数据“杀熟”的情况普遍。那么如此严重的大数据杀熟事件究竟是如何演变而成的？
从本质上看，大数据杀熟的技术原理就是大数据，即平台所收集的海量用户信息及数据，这其中包含了用户注册及个人信息、地理位置、消费记录、搜索习惯等等，来自北京交通大学信息安全系主任王伟也曾表示，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，并生成独特的用户画像。
来源：https://www.imooc.com/article/37865
那么，企业基于用户画像就可对用户进行精准识别、归类，并通过推荐算法开启个性化推荐，且对消费能力高、消费意愿强的用户展示更高的价格，来赚取更多的利润。
三、“大数据杀熟”产生的现象为何屡屡发生？
基于此，我们不禁产生疑问，大数据杀熟是否犯法？对此，来自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，此现象以及行为应该受到严厉打击。
同时，也有不少媒体指出，商家的溢价行为本身并没有问题，问题在于这种溢价是否透明。如果企业单纯地以日期、支付方式、规划路径等理由来推脱责任，让消费者被蒙在鼓里，且普遍要支付高于“正常价格”的金额，那么这显然就是一种典型的价格欺诈。
四、我们该如何反制大数据杀熟？
那么对于各执一词的大数据杀熟手段，我们该如何有效反制？这就不得不提到数据隐私问题了。大数据杀熟之所以隐匿存在，最根源还是因为运营商及平台掌控着用户的个人隐私，因此我们首要做的就是提升安全隐私意识，减少在平台上的个人信息泄露。
其次，来自知乎某问答的网友们纷纷表示：
多个平台比差价，秉承货比三家原则，伪装价格敏感型用户；
通过多个设备及账号验证，如 Android 和 iPhone、自身账号和好友账号等等；
卸载 App 或清理缓存；
更改以往购买或查阅的习惯，即反用户画像。
不过，通过以上的方式，虽然可以在一段时间及一定程度上“迷惑”大数据，但终归不是最终的解决方案。想要彻底解决，还是需要企业的“Do not be evil”，以及不要“捡了芝麻，丢了西瓜”。否则作为用户，一旦猜忌的潘多拉魔盒打开之后，想关就再也关不上了。
