摘要：“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，建立所谓的“人设”，从而影响算法推送。

近日，“年轻人开始反向驯化‘大数据杀熟’”的话题引发热议，并且一度登上微博热搜。

“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，建立所谓的“人设”，从而影响算法推送。

有媒体报道，一名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，降价超过了2000元。然而，多家旅游出行平台表示，机票价格实时变动且受多种因素影响，即便消费者有反复评论的行为，也无法证明最终降价是由用户所评论的内容决定的。

除了出行平台的减价“攻略”外，在社交平台上还出现了多条外卖红包“攻略”，在这些帖子下，充斥诸如“某某软件，我要卸载你”“我真的生气了”“再也不用了”等等评论，并称如果卸载了软件，过几天重新下载之后，会获得更多红包。（《新京报》12月17日报道）

反向驯化“大数据杀熟”，这就是所谓的理想（愿望）很丰满，现实很骨感。

技术、算法、模型被用户一些简单的“外挂”方式，比如在手机通话口反复诉说“哭穷”干扰的可能，是难以成立的。而在某一外卖或票务平台反复评论“太穷”、“买不起”，更可能被算法识别为垃圾评论，甚至可能给账户的正常使用带来麻烦。

技术、算法、模型的强大，这是毋庸置疑的。尽管用户反向驯化“大数据杀熟”的思路，是根据之前很多传言手机、APP会“偷听”用户说话、生活场景声音给出的反制思路，但这其实很难成立。

为什么我们日常聊了什么，很容易在随即之后的电商平台、社媒平台、其他商品或服务平台就见到这类的商品、服务推送或广告推送？这恐怕不能一概而论是被偷听了。更可能的情况是各家平台在大量掌握用户网上活动包括支付、社媒动态、定位等各类信息后，精准给出的预判。

换言之，我们使用很多APP，在得到便利、覆盖广泛的各种服务的同时，本身就在让渡自己的隐私，尤其是大量敏感数据，而这些数据足以使得平台完成精准的用户画像。比如，一些居住、工作地点都在比较高档片区的用户，哪怕买个循环播放的录音放音机，不断骚扰平台，但定位信息已经“出卖”了用户，所以这样的手段就毫无意义。

从这个意义上讲，哭穷是没有用的，除非真的穷，比如订一个外卖，反复搜索，反复比价，提交准备支付，又退出——支付记录显示，这样的用户过去高频率使用多平台搜索外卖餐品，但仅仅支付了寥寥几笔。再辅以其他数据、信息，平台才可能真的判定这是一个经济收入不高、对于价格特别敏感的用户，可能会发放少量的大额优惠券，但这种操作如果接连在一个用户身上出现两三次，那就意味着平台的用户画像是错误的，必须进行修正。

也就是说，平台预留了被用户薅羊毛的可能，但不能让你太频繁地薅。

这里就要引入一个问题，那就是各种商品或服务平台其实都会给新用户以特别优惠，而老用户哪怕是会员客户、所谓的VIP用户反而要支付更高的价格。这其实在营销科学中，很多专家给予了解释，也就是企业本身愿意承担更高的新用户获客成本，因而并不算是一种歧视。

当然，在现实的电商、服务或商品的网上预订中，出现了更为具体化的流变，一些企业给予购买频度很低的老用户以更低报价，而给予高频率购买的客户甚至是忠诚客户以歧视性高报价。尽管这勉强可以解释为是企业希望挽回黏性不高的客户的补贴之举，但毕竟已经绕过了合理界限，应当明确被界定为大数据杀熟。

来源：渝川读书