■ 冯海宁
近日，“年轻人开始反向驯化‘大数据杀熟’”的话题引发热议。“大数据杀熟”是指在一些餐饮、出行平台上，老用户反而享受不到优惠，甚至价格更高。不过，一些年轻人开始尝试通过评论“哭穷”等手段反向驯化算法，如频繁表达“太贵了，买不起”“我不打算买了”等，从而影响算法推送。
调查显示，不少受访者遭遇过“大数据杀熟”的情况。虽然平台方否认“大数据杀熟”，或承诺不用“大数据杀熟”，但从监管部门到用户，已不再惯着这种行为了。上个月，国家相关部门联合发布《关于开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动的通知》，将重点整治大数据“杀熟”乱象。一些年轻用户也以自己的方式进行整顿。
这种整顿就是反向驯化“大数据杀熟”，似乎取得明显效果。一年轻人通过反复评论“机票太贵了，买不起，不去了”后，发现机票价格从4309元降至1903元；关于外卖红包“攻略”的帖子下，出现“某某软件，我要卸载你”等评论，并称如果卸载软件，过几天重新下载，会获得更多红包，似乎在佐证效果。
对此，相关平台一方面辩称，价格差异是受多种因素影响，即否认“大数据杀熟”；另一方面表示，无法证明最终降价是由用户所评论内容决定的，即质疑反向驯化效果。虽然反向驯化的效果还需更多实例和数据来印证，但笔者以为，这是种有益尝试，也是年轻用户对“大数据杀熟”表达不满，希望平台方读懂年轻用户的容忍极限。
从技术角度分析，这种反向驯化或许有效果。因为“大数据杀熟”的逻辑是，经营者根据用户的年龄、职业、消费水平、个人喜好等要素，“对人下菜”，对相同的产品设定不同的价格标准。当用户对某些平台产品价格或应用服务表达不满情绪或作出反向评价时，等于个人喜好等要素发生变化，那么平台会根据新要素重新推送信息。如果更多用户对“大数据杀熟”进行反向驯化，无疑会对既有大数据模型产生影响，“大数据杀熟”有可能演变为“反杀平台”，让平台付出代价。对此，我们拭目以待。
需要指出的是，遏制“大数据杀熟”更需法治手段。即使反向驯化“大数据杀熟”确有效果，但平台可能“魔高一丈”。因为平台更有技术优势，更懂如何利用算法“算计”用户。依法遏制“大数据杀熟”，应该比用户反向驯化更有效果。关键在于，如何从法律和技术层面区别“大数据杀熟”和“差异化营销”。所以，治理“大数据杀熟”既需要上述专项行动，也需要出台界定或者认定标准，为用户维权或者监管者执法提供有力依据。
编辑：吴优
审核：陈显东