劉興隆懷疑，自己可能遭遇了大數據“殺熟”。

　　這位環境工程師經常在全國各地跑。2017年10月，在與幾位同事一起在杭州出差，使用某網約車平臺服務時，發現一個奇怪的現象：當時他們約了兩輛專車從杭州西溪喜來登酒店同時出發。他們前往客戶的公司，因為路線一致幾乎同時到達，但最后付款時，他付了35元，而同事只付了25元，兩輛專車的收費標準是一樣的。

　　為何會有這樣的差別?劉興隆想起，他在該網約車平臺的賬號屬于金卡會員，而同事的賬號只是普通會員。

　　事后，劉興隆打電話向該網約車平臺投訴，客服人員回應稱可以返給他一些優惠券，但不承認存在大數據殺熟以及針對性價格。劉興隆決定，以后要逐步收集證據，以驗證各個網絡平臺的服務是否存在“看人下菜碟”的做法。

　　事實上，有很多人在網絡社區中分享了自己被大數據“殺熟”的經歷。在交通、酒店、電影、電商等網絡平臺上，購買同樣的網絡服務或商品，老用戶看到的價格反而比新用戶要貴的情況不少。

　　雖然許多平臺都否認自己利用大數據“殺熟”，但此類事件的吐槽和爆料總在發生。普通消費者關心的是，這類情況是否是業內普遍現象?是否利用了用戶的個人隱私數據?

相關平臺“一臉無辜”

　　對于劉興隆以及其他網友懷疑的大數據殺熟情況，相關的網絡平臺均予以否認。

　　“以前沒有，以后也永遠不會有。”3月23日，國內網約車市場份額最大的滴滴出行公司CTO張博在滴滴內網撰寫了文章否認滴滴存在“大數據殺熟”。張博稱，滴滴平臺不允許價格歧視，價格不會因人、設備、手機系統不同而不同。

　　對于許多網友反映的同一路程網約車預估價不同的情況，張博認為，預估價根據定位、路況、里程、時長變動。其中路況變化最快，滴滴預估價是“按毫秒實時刷新的”，伴隨手機進入界面時間不同，價格也可能不同。他分析，有些網絡曬圖忽略了優惠券抵扣的情況，而且可能因為網絡環境復雜，導致不同手機定位不同，造成最終車價不同。

　　在許多用戶的實際體驗中，大數據殺熟的嫌疑并不只是出現在交通出行平臺，在酒店預訂這個出差旅行的高頻領域，此類嫌疑同樣存在。金夢(化名)是北京一家金融企業高管的助理，因為工作需要，經常在在線旅游平臺上預訂高級酒店。3月20日，她為上司預訂深圳某豪華酒店時發現，該平臺顯示該酒店的客房只有2500元/晚的高級客房;但同一部門的同事告訴她，在同一平臺上，她還可以看到有2100元/天的普通客房。

　　驚訝之余，金夢發現這位同事并沒有像她一樣登錄賬號，只是使用了該平臺的酒店價格查詢功能。金夢在該在線旅游平臺已經是高級會員，而且自從2017年擔任高管助理以來，多次用自己的賬號訂購過上海、深圳、巴黎等地的豪華酒店。

　　事實上，這類事情并不少見。此前，在美國曾出現過多次“差別定價”事件。亞馬遜公司曾在對一批碟片定價時，對老顧客設定的購買價格反而比新顧客的還要貴幾美元，之后亞馬遜方面回應稱這只是隨機價格的一種測試，并向高價客戶退還差價。

　　北京交通大學信息安全系主任王偉告訴中國青年報·中青在線記者，大數據“殺熟”并不新鮮，他在兩三年前就知道這類事件。他直言，大數據殺熟在技術上很容易，沒有什么難度。大數據技術可以實現“千人千面”，對不同會員等級用戶定價在2013年左右就實現了，現在只不過還不夠精細化。

　　據他介紹，通訊運營商也可能會以另外的方式“公開殺熟”。“比如說，作為某一運營商的用戶，不想換電話號碼，電話費就會(貴一點)，如果新辦一張卡，馬上就便宜了。這相當于另一種形式的殺熟。”王偉說，大家對這樣的現象意見不多，但對電商購物、網上訂酒店/機票過程中遇到的殺熟現象往往意見很大。

　　這類行為是否違法違規呢?電子商務研究中心主任曹磊認為，目前看來這還只是一種“擦邊球”，很難界定。理論上講，商家和電商平臺都有權對同一件商品進行不同的定價，而不是全部要統一定價。但大數據殺熟確實暴露出大數據產業發展過程中的非對稱以及不透明，此案現象以及行為應該受到嚴厲打擊。

　　王偉指出，利用大數據技術殺熟很不應該。因為這種行為既讓用戶失去了對企業的信任，也導致用戶的使用成本隨之增加。

大數據時代一舉一動皆透明?

　　金夢很好奇，“千人千面”的大數據技術究竟是如何實現對不同用戶顯示不同價格的。同時她也很擔心，這是否意味著自己在網絡上的一舉一動全都透明化了?

　　王偉分析，大數據殺熟的前提是平臺要掌握個人信息、行為習慣等數據。例如，一個用戶經常登錄網站訂購機票，查詢從北京到廣州的航班，下次再打開App時，航班信息默認的就是北京到廣州。這說明軟件已經學習到用戶的行為和頻率了。除了用戶主動輸入的信息，用戶主動公開的信息也可能給殺熟助一臂之力，需要通過法律制度來保護的身份證、電話號碼、住址信息等。

　　王偉說，他們也在針對這些信息進行研究，例如可以通過微博信息提取維度。即使用戶沒有在微博上透露職業和年齡，但通過發布的照片、去哪里旅游、做了哪些事，大致就可以推測出來年齡、職業、興趣愛好和性格。

　　“每個人大概有100-1000個左右的關鍵詞，(這些關鍵詞)可以把你刻畫出來。”王偉說，例如，用戶經常飛廣州，那么彈出來的微博廣告就會是廣州哪里好玩、哪里便宜等，推送的東西正好“放到你心坎兒里去。”

　　事實上，根據用戶的個人資料、流量軌跡、購買習慣等行為信息建立用戶畫像，再以此實現相應產品推薦的行為早已存在，不少互聯網企業內部還有專門的工作崗位，負責給用戶數據打標簽，盡可能實現全方位的了解。

　　此前，某在線旅游網站的一位研發人員曾撰文稱，該網站在做用戶畫像時，所涉及的數據范圍包括支付能力、出行偏好、目的地偏好、家庭構成、網站或App的頁面停留時間等，涵蓋范圍非常廣。

　　涉隱私數據如何利用是關鍵

　　事實上，如何既更懂用戶的需求，又不過度使用涉及個人隱私的數據，一直是互聯網企業，尤其是在一些領域占據市場領先地位的企業面臨的一道難題。

　　北京大成律師事務所高級合伙人鄧志松表示，目前企業掌握用戶數據通常有兩個途徑。一是在用戶使用企業相關產品、服務過程中，企業收集用戶信息。以攜程為例，其《隱私政策》即規定其“可能”會了解用戶的“旅行計劃、風格和喜好”等信息。二是企業通過數據庫“對撞”共享用戶信息，即不同的網站交換數據庫，或通過某種交易分享用戶信息。

　　根據2014年修訂的《消費者權益保護法》和2017年開始實施的《網絡安全法》，收集消費者個人信息必須征得消費者的同意。鄧志松認為，現在很多商家通過數據庫“對撞”獲取更多用戶信息，目的是使用戶畫像更為準確，但如果對撞未獲消費者事前同意，將產生未經用戶同意收集個人信息的違法風險。

　　鄧志松直言，大數據殺熟就是一種價格歧視。面對交易條件相同的消費者，企業用低價吸引使用網站頻率低的消費者，而對高頻消費者卻收取高價。如果企業的市場份額超過50%，差別定價可能涉嫌構成濫用市場支配地位的壟斷行為。鄧志松建議，應根據《網絡安全法》、《消費者權益保護法》切實加強對個人信息的保護，核實商家有關用戶交易記錄、習慣等所謂“大數據”的獲得有明確的同意及授權作為依據。若有“殺熟”行為的商家所占的市場份額較高，那么反壟斷執法機構也應介入調查。

　　在曹磊看來，大數據是一把“雙刃劍”，對于“殺熟”現象的規避還是要依靠企業的自律以及政府的管控，“定價追求公平公正，對于特殊的價格也要公開聲明”。監管部門怎么做呢?曹磊認為，大數據殺熟的行為涉及面比較廣，需要很多政府部門參與監管，比如工商、商務、交通運管、工信、網信辦等，牽扯到多個監管部門，權責很不清。目前看來，首先要明確各類問題、各個環節應該歸誰管。