机票骤降2000元！对大数据“哭穷”，真的管用？

“不去了，机票那么贵，买不起。不降价我是坚决不会买的。”最近，在社交平台上出现了大量吐槽机票贵的帖子，在评论区里跟帖网友也发着统一的句式，只为了把机票的价格“打下来”。

近日，不少年轻人晒出自己的攻略，分享如何对抗“越用越贵”“越看越烦”的算法。“第一次搜机票，直飞最便宜的也要4309元，我就反复评论‘机票太贵了，买不起，不去了’。后来就变成了1903元，降价超过2000元。

“看到大家这么做，我也试了试，没想到跟风吐槽了三四天以后，机票真的降价了。”网友“鑫哥”告诉记者，他从伊宁飞成都的机票从原先的1200降到了700元，整整便宜了500块。看似“玄学”的操作，引发了众多年轻人的效仿。在“鑫哥”把经历发出来以后，他的帖子下方足足跟了有2000多条评论。

“鑫哥”的帖子跟了大量统一的吐槽评论。受访者供图

“其实这些留言就是希望通过‘哭穷’来改变原先大数据算法对用户的定位，从而获得更实惠的价格。” 在“鑫哥”看来，虽然不知道是否是评论起了作用，还是单纯的巧合，“但是试一试，总没错。毕竟各个平台确实存在根据用户的消费习惯、搜索历史和社交行为来制定个性化的商品推送和价格策略。”

对此，不少网友表示自己确实有类似经历。“前脚刚在微信上和朋友们聊到想买什么东西，点开网购APP后就发现推荐区出现了这类物品的身影。”95后小婷告诉记者，有时候她还发现自己在平台上搜索关键词后，总是能刷到相关的推送。00后小莹则表示，她和室友一起打车，但是相同的起始地，她的苹果手机要比室友的安卓手机打车价格要贵上一些。

用算法打败算法，避免大数据杀熟，今年年初，小婷便加入了“momo大军”。所谓的“momo大军”就是用着同样的粉色小恐龙头像和momo账号名的群体，以平台初始设定的系统信息掩盖个人特征，从而来躲避算法的识别和追踪。

对抗“杀熟”，90后程序员小汪表示自己也有着心得体会。“之前在某平台总是喜欢回购一款身体乳，后来有一天就从69.9涨到99.9元了，那之后我就一直在商品的推送作品里留言，太贵了，便宜一点才会买，后面还卸载了软件一段时间，没想到平台真的给我发了好几张优惠券，用完券价格比之前更便宜了，只要45元左右。”

小汪最终用45元不到的价格就买到了。受访者供图

小汪说，避免大数据杀熟，可以试着在多个平台比价，避免被“套路”，同时定期清理一下浏览器的缓存，避免长期的浏览历史绘出个人用户的画像。

在评论区反复“哭穷”

下单真能便宜吗？

除出行平台的减价“攻略”外，记者在社交平台上还看到了多条外卖红包“攻略”。在这些帖子下，充满诸如“某某软件，我要卸载你”“我真的生气了”“再也不用了”等评论，并称如果卸载了软件，过几天重新下载后，会获得更多红包。

通过这些手段，真的可以左右平台给消费者设定的“人设”吗？

对此，多家外卖平台并未明确回应。某平台客服称，平台发放红包是获取客户的常规操作，不会给消费者贴上所谓“标签”。

也有消费者反映，不同的手机看到的价格各有不同。“用两个手机订外卖，价格差好几块，退出去再进去，价格又加了好几块。网购也是大数据杀熟，账号不一样，价格也不一样。”

上述外卖平台客服表示，所谓价格差异通常是优惠券或促销活动导致的，如果出现同一产品的售价不同，可向平台投诉反馈。

同一商品实际成交价格不同

所谓差异化营销不能成“杀熟”借口

记者在一投诉平台搜索发现，有关“大数据杀熟”的投诉累计达8167条。例如，一位消费者反映，作为某平台的十年铂金会员，她上周订的机票价格为2510元，而在另一平台上，作为新用户，相同航班的票价仅为2000元。

这到底是差异化营销，还是“大数据杀熟”？专家认为，从手段上讲，二者的边界难以厘清，但所谓差异化营销不能成为“大数据杀熟”的挡箭牌。

中国政法大学副教授、北京市电子商务法治研究会副会长朱巍此前在接受媒体采访时表示，根治“大数据杀熟”并不容易，原因是按照现行法律，平台对新用户的补贴、推出没有指向性的随机补贴，以及差别化调整折扣力度，并不算价格歧视。

不过，依托这届年轻人的反向驯化算法根治“大数据杀熟”还远远不够，算法乱象仍需被进一步重视。

日前，中央网信办、工信部、公安部、市场监管总局四部门联合发布《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》（以下简称《通知》），重点整治“信息茧房”、操纵榜单、利益侵害、大数据“杀熟”、算法推荐等典型问题。

《通知》指出，严禁利用算法实施大数据“杀熟”。严禁利用用户年龄、职业、消费水平等特征，对相同商品实施差异化定价行为。提升优惠促销透明度，清晰说明优惠券的领取条件、发放数量和使用规则等内容；深入整治“信息茧房”、诱导沉迷问题。构建“信息茧房”防范机制，提升推送内容多样性丰富性。严禁推送高度同质化内容诱导用户沉迷。不得强制要求用户选择兴趣标签，不得将违法和不良信息记入用户标签并据以推送信息，不得超范围收集用户个人信息用于内容推送。规范设置“不感兴趣”等负反馈功能。

“相关部门应建立健全常态化监督机制，相关行业内的算法运行应当遵循相关准则，让算法有标准、更透明、更向善。”某业内专家表示，算法治理需要也是社会治理的一种体现，需要多方共同努力。