大数据杀熟仍是“黑箱”，消费者：说没杀熟我真不信

订同行程机票比别人价格更贵？住同一酒店却需要支付更多房费？相同行程下，约车App给出了更高的预估价？

十一“黄金周”旅游高峰，你遇到过这些情况吗？

近日，文旅部公布的《在线旅游经营服务管理暂行规定》（下称“《暂行规定》”）针对“滥用大数据分析等技术手段”推出条例。如何判定“大数据杀熟”引发社会讨论。

《暂行规定》第十五条指出，在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平的交易条件，侵犯旅游者合法权益。但目前监管部门对在线旅游平台“大数据杀熟”的判定和处罚标准依旧模糊。

此外，“大数据杀熟”并不只存在于在线旅游业，对于出行、生活服务等领域是否存在“杀熟”的判定也不甚清晰。总体来看，对“大数据杀熟”的监管仍处于“黑箱”状态，一定程度上依赖企业自律。

薛定谔的杀熟

你认为自己被“大数据杀熟”了吗？

给出肯定答案的消费者不在少数。不少人发现，购买同一产品时，平台显示给老用户的价格比新用户（包括使用频次较低的用户、新注册用户等）更高。

质疑在于，平台获悉了用户的消费记录、利用大数据分析消费习惯后，是否利用这些数据设置“价格歧视”？是否在变相“杀熟”？

以网约车为例，有用户指出，因为叫车人多，自己对于出发地相同、目的地相同的“同一行程”发出了两个约车订单，却发现常用账号叫车慢，而非常用账号叫车更快，且花的钱更少。“你说大数据不杀熟，我真不信。”该用户质疑道。

即便是从业者，有时也被“误伤”。一位旅行平台创业者向AI财经社坦言，自己曾亲身经历过疑似被某头部在线旅游平台“杀熟”的情况：预订同一酒店同一房型时，自己手机显示的报价和友人手机的报价不同。尽管如此，对于自家平台是否利用数据“杀熟”，这位创业者予以否认。

消费者对“大数据杀熟”的质疑存在已久。2019年，北京市消费者协会曾推出关于“大数据杀熟”的调查。调查结果显示，有超过88%的消费者认为“大数据杀熟”现象普遍或很普遍，超过56%的被调查者表示有过被“大数据杀熟”的经历。

被调查者认为，网购、在线旅游和网约车等消费平台“大数据杀熟”问题较多，其中在线旅游被“点名”最多。

文旅部《暂行规定》的出台让这一议题再度成为舆论焦点。该规定自今年10月1日起施行。有文旅行业专家表示，“大数据杀熟”属于行业积弊，利用行业信息壁垒进行“杀熟”侵犯了消费者的合法权益，将其纳入监管对于保障游客消费权益有深远意义。

不过，尽管被纳入监管，梳理《暂行规定》可见，第十五条内却未提到“不公平的交易条件”的判定方式。有业内专家认为，新规未明确违规行为的判定，判定在线旅游平台是否存在“大数据杀熟”仍存在难度。

此外，《暂行规定》第四章“法律责任”中未提及如经营者违反第十五条，将面临何种处理、处罚。

该规定明确的是，对于滥用技术手段设置不公平交易条件的在线旅游经营者，县级以上文化和旅游主管部门可以通过约谈等行政指导方式予以提醒、警示、制止，并责令其限期整改。

还需要注意的是，消费者对“大数据杀熟”的声讨并不局限于在线旅游平台。出行、生活服务等诸多被大数据重构的领域，也被质疑是“杀熟”的高发地。目前，针对这些领域是否存在“大数据杀熟”的判定标准依旧模糊。

据瞭望智库援引中国信息安全研究院副院长左晓栋观点称，凡是涉及数据、算法的平台，都会对消费者进行数据收集，同时也有“杀熟”的冲动。即便有电子商务法等上位法支撑，单一领域的暂行规定能起到的改善效果似乎也比较有限。

就目前情况来看，尽管消费者认为“大数据杀熟”是存在的，但由于难以有效举证，且相关平台曾多次发布声明否认“杀熟”。如何判定并制约“大数据杀熟”，这一议题仍处于难以审视全貌的“黑箱”状态。

被“歧视”的价格

大数据到底“杀熟”了没？或许只有大数据才能给出答案。

通常，消费者的控诉包括“不同手机、不同账号的订单价格不同”、“新客老客预估价存在价差”、“复购价格高于首次购买价格”等，“证据”多为App界面截屏、多终端测试。

不过，由于互联网产品策略、技术的复杂性，例如不同的定价体系、同一App有获取数据的不同入口、甚至不同的手机终端，都可能对价格产生影响，平台拥有解释空间。对于单一消费者来说，若想用亲身经历为“大数据杀熟”有效举证，颇有难度。

先从定价说起，从经济学角度来看，“大数据杀熟”的背后是“价格歧视”理论，传统营销体系内的“买得越多折扣力度越大”、“早鸟票”、“儿童半价成人原价”等均在此列。

其中，“儿童半价成人原价”所代表的策略，是“为不同客群制定不同价格”。这属于“价格歧视”理论中的三级价格歧视，也是“大数据杀熟”背后的定价逻辑。

“价格歧视”不是新鲜词，抢优惠券、会员价、新客优惠等营销、拉新策略，其实和传统的线下营销逻辑类似。但大数据体系的出现，是否让平台进一步强化了“价格歧视”？这目前仍是个始终存疑、但难以验证的“罗生门”。

对大数据的运用并非完全“无辜”。通过新用户注册、App打开频次高低等信息，平台更容易识别新客群，对于新客群的定价策略也水到渠成。

“大数据降低了收集不同客群信息的成本。”一篇题为《大数据与差异化定价》的研究报告指出。大数据让辨别客群变得更加容易，而后者正是价格歧视的关键。这或许能解释相同行程中，新用户的客单价比老用户更低的原因——利用“优惠”冲抵。

不过，这也是许多被指控“大数据杀熟”的平台自辩的要点：新老客差价的产生不是因为“杀熟”，而是由于优惠力度不同。

携程方面就曾回应称，“之所以出现同时不同价，是因为有人抢到了优惠券，所以显示金额不同。”

去哪儿网也表示，绝对不存在“大数据杀熟”行为，对所有用户报价均一致，“会针对新用户以发放优惠券的形式进行拉新活动，同时也会对老用户发放不同会员等级的优惠券”。

飞猪则认为，同一商品不同人购买时价格不同、同一人在不同时间购买同一商品时价格不同等情况，常被社会误解为“大数据杀熟”。实际上这些情况往往是由于促销红包、新人优惠、酒店和航班库存变化带来实时价格变动等原因造成的，并非“大数据杀熟”。

虽然平台对“杀熟”明确否认，但从消费者视角来看，老用户很难对这种说法买账——用户黏性亦或品牌忠诚度，似乎没有带来更为直接的实惠，反而因“杀熟”产生了被欺骗感，对商家和大数据的不满由此而生。

还需要警惕的是，在传统营销体系中几乎不可能实现的“个性化定价（即一人一价）”，而大数据的出现让这一切成 了可能。前述研究报告指出，用户行为数据“可用性”的提升，无形中“鼓励”了个性化定价成为趋势。

对于用户来说，在互联网的海量信息中，线上的比价成本可能比线下更高。中国人民大学经济学院教授周业安曾撰文表示，消费者习惯上认为网络的比价更充分，从而价格应该更便宜。这种认知局限让电商钻了空子。

除了定价体系外，平台的技术门槛也让消费者的举证更加困难。

有网友曾在某技术论坛中放出两张截图，表示“相同条件下，不常买菜的自己和常买菜的妻子，两人App的显示价格存在价差。”

该帖子下有回复称，“主要的区别是入口不一样”。一个是从买菜界面的入口直接进入，另一个则是从外卖频道内的买菜入口进入，后者补贴大、优惠券多，导致出现价格差，“都是老套路了，不会让你明显吃亏，也不会让你赚”。

互联网也患不均

“黑箱”之中，你的行为能被大数据“遗忘”吗？

由于“大数据杀熟”隐秘性强；对于消费者来说，举证难的同时，却又逃不开对“杀熟”的疑虑。屡屡感受到的“被宰”，会让人们对企业和技术的信任逐渐动摇。

研究经济法学的华东交通大学副教授邹开亮等人曾在《大数据“杀熟”的法律定性及其规制》一文中指出，大数据“杀熟”事件频发可能迅速滋生人们的消费选择疑虑，也可能引发商业信任危机。

事实上，美国电商巨头亚马逊在20年前曾因为推进这种区别定价，导致口碑“翻车”。

2000年，亚马逊尝试根据用户填写的个人资料、购买记录等判断他们的购买力，并根据消费者对价格敏感程度的高低，采取区别定价。具体策略是，一个约20美元的商品，新老用户的差价约在4美元左右。

发现端倪的用户随即反击。被区别定价的商品是DVD碟片，千余位用户们自发在论坛中发布自己的购买价格，进行人工比价。

这一事件引起轩然大波，亚马逊CEO杰夫·贝佐斯举行新闻发布会并公开致歉，称“这次价格测试是随机的”，并表示“我们从来没有，未来也不会根据用户画像来测试商品价格”。不过，这一致歉颇有些此地无银三百两的意味。

邹开亮等还指出，“以大数据为基础、通过算法支持实施的杀熟事件尽管可能只是网络经济大海中的一丝涟漪，而且相关商家对此更是一再否认、澄清，我国实证法上对此也无明文规定，但其对网络经济健康发展的负面影响仍值得研究和重视。”

消费者如何突破大数据建构的“茧房”，如何保护自身权益？“反向用户画像”是常被采用的方式，包括定期清除浏览记录、购买记录、Cookies等，目的在于“误导”大数据，让用户画像的形成不那么容易。

周业安还提醒消费者注意平台的诱导性提醒。以网约车为例，消费者可通过加价提高叫车成功概率。周业安认为，叫车的概率取决于周围车的分布，而商家的系统设置则让消费者误认为是和其他人竞争叫价，从而通过这种比较机制来刺激消费者加价。