大数据杀熟只是开始，未来算法还将成为法律
最近看到网上流传着大量滴滴打车，面对不同用户不同价格的截图，并在互联网上引发了大量的抨击，认为滴滴的这种价格歧视是损害消费者的行为。
同样类似的事情是来自于携程，去年10月，演员韩雪在微博炮轰携程机票销售捆绑，在用户不知情的情况下，对用户进行各种套餐的捆绑销售，极为流氓。
此外，细心的网友还发现，携程有着非常强大的人工智能系统，面对不同的用户，操作，时段，携程也会给出不同的机票价格，猫腻重重。
当然，这些事情在国外也其实屡见不鲜，早在2000年，亚马逊就开启了价格歧视的定价策略，被消费者发现举报后，贝索斯亲自出面道歉，不过这种事情并未好转，亚马逊继续我行我素。
像Airbnb、以及国内各个酒店APP，同样也在采用类似的动态定价方案，诸多酒店用户发现线下价格反而比线上优惠的价格还要便宜。
此外，UBER的动态定价也经常被爆出与滴滴类似的事情。
所以我们必须反过来思考这些“屡见不鲜”的事情，到底是为什么？
表面上看，一个非常容易得出的结论是，科技公司们是在寻求利益的最大化，在供求关系中，尽可能的榨干每一个人的钱包。
同时，对于消费者来说，其感受到的是一种被欺骗的损失，通过技术和垄断，科技公司以更高的价格让自己买到原本可以低价购买的产品，毫无公平而言。
绝大多数人都认为，科技公司不该如此大肆利用隐私数据，侵犯用户利益，应当将这种行为进行收敛。
不过，在这里我提出一些反对的想法。
这些行为有可能是科技进化的必然，并且未来，越来越多的利益权衡都将技术化，价格歧视将会是一个不可逆的趋势。
所有人都知道微观经济学中，有一个经典的供需关系图，横轴代表一个产品的需求量，纵轴代表一个产品的价格，而商家需要做的是找到一个价格的中间点，使得边际利润最大化。
只不过由于市场是模糊的，不确定的，需求量是难以衡量的，因此，商家需要不断调整定价策略，并且对所有用户进行价格一刀切的政策。
但是现在由于大平台已经垄断了几乎全部市场，市场不再是模糊的，而是可预测的，时间预测、用户消费能力预测、承受需求能力预测等等都被数据化。
同时，微观经济学的理论依然奏效，因此这时，企业不过是把对于大众的一刀切价格，更为精细的针对到了每一个人的供需上。
对于消费意愿更低的人群，其可能采取被迫降价甚至平台补贴的策略，为了逐渐培养起其消费习惯，而对于刚需人群而言，其自然可以抬高价格，获得最大的收益。
一个愿意买，一个愿意卖，并没有什么错。
只不过这里面还有一个问题。
问题在于一些巨头平台已经全面垄断，用户只能够选择是或者否，而很难获得其他第三方类似的优质服务，因此只能进行二选一是或否的选项。
普通人都进入到了无法选择的状态，这才是最让人感到愤怒与无奈的。
扎克伯格曾表示，要在2018年改写Facebook的信息流算法，因为希望给自己女而留下一个美好的遗产。
仔细想想，这里面的意思其实是，Facebook有能力让普通人看到任何东西，并对每个人施加影响与操控。
果不其然，今年爆出的Facebook“总统门”事件就显示，一家名为Cambridge Analytica的英国公司，通过盗取Facebook相关数据，最后成功显示了对全美5000万人的影响，最终帮助特朗普上台，该事件正在越演越烈，Facebook股价不断暴跌。
一个致命的问题是，全世界的人民都很难选择放弃Facebook，因为社交关联实在太强，其地位很难撼动，普通人只能接着用下去。
不过Facebook事件，也揭示了世界存在的另一个真相，技术的权力正在越来越大，其可以随意操纵任何人的情绪、意志、钱包，并且都在不知不觉中完成，所有人也都将乐在其中，这个世界正在越来越变成算法统治的世界。
任何拥有技术的平台，算法就必然会成为最终的统治者。
《未来简史》曾预言，未来的时代将会进入算法社会，这个社会的一切都将由算法定夺，由于技术掌握了你的数据，因此比你自己更了解你自己，因此通过数据就可以对人定制出一些更为合理的方案。
比如养老金的法律，通过算法，每个人都将获得不同的养老金分配方案。这样不仅可以为政府减轻更多的人力负担，更可以让一切更加简单。
换句话说，谁来定制这样的算法？在《未来简史》看来这样的人就是神人，他们有一切权力为每个人进行算法的裁决，但是又如何判定这些已经成为算法的法律有着笃定的公正？
滴滴们所暴露出的大数据杀熟，正在反映着这一问题，没有人相信这样的动态价格歧视是合理的，我们更愿意被“一刀切”，而不是被机器动态定义。
所以这个趋势，是矛盾的，但是又不得不承认它正在发生。
即算法正在成为每个人的统治者，如同神明一样，你做了什么事，它都会如实记录，并最终给你想要的回馈。
另一个问题是，设计算法的人，是否公众客观？他的目的又如何检验？
下一次美国竞选是否又会有Facebook的参与？
这一切都还没有答案。
或许，是时候成立算法伦理组织了。
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大数据杀熟？揭秘争议背后的真问题
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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