“我和同事住在同一个小区，如果不考虑拼车，各自打车回家的话，他总能叫到比我便宜的车。”家住回龙观，工作在后厂村的“码农”小李发觉，他被某打车平台“杀了个熟”。让小李疑惑的是，他在该打车平台上的会员等级是高于他的同事的。经过对比，小李发现平台给他的同事发了一个金额更大的优惠券。

2月7日发布的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》将大数据“杀熟”写入了“差别对待”这一条目里。该指南要求平台不得基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，实行差异性交易价格或者其他交易条件。

然而，有的平台表示，现行规定对大数据“杀熟”的表述还不够具体。“对非活跃用户发放抵扣金额更高的优惠券，刺激他们变活跃，算不算‘杀熟'呢？”某出行平台一负责人对记者发出了如此疑问。

我们是如何被困在算法里的

小马是某商业银行一项目负责人，对算法有一定了解，平日也经常与算法工程师打交道。他告诉记者，大数据“杀熟”，是平台追逐利益最大化的一件利器。这利器虽然近年来才被人们重视，但它已经存在了很久。“2014年起，各网络零售巨头都在打‘千人千面'的概念，也就是针对每个用户定制个性化的推荐页。算法在掌握人们的行为习惯之时，就有了‘杀熟'的能力。”

小马告诉记者，“杀熟”的前提是得“熟”，既然能做到“千人千面”，就意味着算法在尽一切可能捕捉用户的行为记录。“算法设定价格的原则有两个：单笔订单利润最大和转化率最高。根据这个逻辑，非活跃用户比活跃用户接到更大金额的优惠券就很好理解了，这是平台希望将非活跃用户转为较活跃用户的一个手段。”小马说。

在算法世界里，是不同的标签将真实的消费者演绎成抽象的虚拟形象，为了不“惹毛”消费者，又能尽可能高地攫取利润，“价格敏感度”这个标签在“杀熟”时尤为关键。当算法确定该消费者对价格不敏感时，就会为其制定较高的价格，算法的“小九九”是：多收点钱没什么，最终他还是会买的；但是，一旦遇上价格敏感型消费者，算法会很“识相”地降价。

“价格敏感度”的判断远没有人们想象的那么复杂。小马告诉记者，平台会跟踪用户的行为记录，如果用户曾对某品类的商品反复比对，他大概率会是货比三家的“价格敏感型”用户，如果用户的比价过程很简短或几乎不比价，算法就认定其为价格不敏感用户。

我们不经意间的出手阔绰，雷厉风行，都被算法看在眼里，随时准备“宰一刀”。

用户的浏览习惯也会成为算法“杀熟”的依据。

当用户浏览平时不怎么看的品类时，优先被推荐的是价格更高的商品；浏览经常关注的品类时，算法会把性价比当作推荐的首要指标。

在强大商业利益的驱动下，算法像猎豹一样紧盯所有人，人们的一切行为记录，都在为算法的下一步行动提供依据，直到取得最大利润。即便算法不小心“惹毛”了用户，平台会以各种手段先行安抚（赔礼道歉，送代金券等），这一切都被算法看在眼里，它只会在下一个更有利的时机再次出手，直至用户失去耐心。

“被杀熟”察觉易取证难

对各互联网公司而言，算法是最核心的商业秘密，也是公司最高级别的保护对象。大数据“杀熟”的隐蔽性也由此而来。

“取证太难。商家会有各种理由，来说明他们的行为是一种运营策略，是针对不同客户群的‘千人千面'。他们会说，这些价格的产生机制很复杂，不是我们眼前的那些变量能决定的……他们的词儿比你还多，弄得好像是用户犯了错误似的。”一位法律工作者告诉记者。连学法律的他都觉得维权难，可见一般的用户在算法面前是多么无力。

“主观恶意”的判定比较难。北京邮电大学经济与竞争力研究中心主任曾剑秋对记者表示：“大数据是技术潮流，平台与商家是借着技术潮流而获得了红利，最难的在于证明平台定价过程中存在‘主观恶意'。”曾剑秋认为，“杀熟”一词的背后是明显的主观恶意，“比如专门挑老实人欺负，比如专门对有刚需的用户出高价，而在网络交易中，要想证明这些主观恶意，很难取证。”

其次，平台会拿“运营策略”作挡箭牌。中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍告诉记者，大数据“杀熟”取证难的原因最关键一点不在于算法的隐蔽性，而在于平台的营销策略。“同路不同价，或同品不同价，不是原价不同。如果我们留心就会发现，原价是相同的，是平台给不同用户的优惠券金额不同，实质上是对不同用户的优惠力度不同。”朱巍说，这说明商家已经让利了，只是给的优惠不同罢了，在司法上是构不成价格歧视的。

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