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統一昵稱和頭像雖然可以給算法帶去一定的干擾，可能會在一定程度躲開大數據的精準算法，但我們每個用戶的ID在正常情況下都是獨一無二的，個人認為并非能達到完全逃避“大數據殺熟”的有效手段

視覺中國供圖

《法治周末》記者 呂靜

近日，“年輕人開始反向馴化‘大數據殺熟’”的話題頻頻登上微博熱搜，引發大眾熱議。

年輕人正采用一種新方法來對抗算法，那就是通過點贊評論積極追尋多元化的信息，并精心構建“人設”，來反向影響算法的推送機制。他們還換上一致的頭像，將昵稱統一化，利用這種高度相似的標識來隱藏自己的真實身份和喜好，從而規避算法的精確追蹤，打破基于個人標簽的推薦慣例。

反向馴化“大數據殺熟”真的有用嗎？是否能成為治理“大數據殺熟”的一種有效手段？北京市蘭臺（上海）律師事務所高級合伙人徐紅梅在接受《法治周末》記者采訪時表示，統一昵稱和頭像雖然可以給算法帶去一定的干擾，可能會在一定程度躲開大數據的精準算法，但我們每個用戶的ID在正常情況下都是獨一無二的，個人認為并非能達到完全逃避“大數據殺熟”的有效手段。

網友分享反向馴化大數據攻略

記者在某社交平臺通過搜索“反向馴化大數據殺熟”，發現有不少網友在分享自己“反向馴化大數據”的攻略以及成功經驗。

李媛（化名）告訴記者，每次上班前需要打車時，都會提前在打車軟件里不斷留言說“太貴了”，然后仔細挑選價格最低的一單，最后打車平臺直接送了我15元的優惠券。李媛還說，在外賣軟件上點咖啡，瘋狂在下面刷評論“太貴了喝不起，我只買得起0.01的牛馬飲料”，第二天再打開平臺就會出現0.01的優惠飲料。

此外，有媒體報道，有網友通過反復評論“機票太貴了，買不起，不去了”后，發現機票價格從4309元降至1903元，降價超過2000元。

記者以消費者身份詢問一家出行平臺的官方客服，該客服表示，機票價格是實時浮動的，并且受到眾多因素的共同影響。

雖然尚未明確機票價格下降與在社交媒體上“留言喊話”的行為之間存在直接聯系，但不少網友出于對“大數據殺熟”現象的無力與憤怒，紛紛在社交平臺發表諸如“機票價格高昂，不打算去了”的留言。

不僅是機票，網友們認為在酒店住宿、網絡購物、網約車服務、游戲等多個領域，都可以嘗試采用類似方法。除了簡單地在剪貼板復制并粘貼“經濟拮據”的文案，還有人會選擇卸載那些不常使用的應用程序。

網友李志（化名）認為輪流使用不同的打車軟件，以此來模擬“新用戶”的身份，甚至會薅一些優惠券。

此外，“momo大軍”的風潮在互聯網上興起。這些用戶采用了統一的粉色小恐龍頭像，并且他們的用戶名也按照特定的模式進行命名，以此來隱藏自己的個性特征，防止被算法系統單獨識別。

網友劉念（化名）作為“momo大軍”中的一員，他通過關閉應用程序中不必要權限的措施，如位置追蹤和服務通知等，還通過無痕瀏覽、時刻清理網頁信息來抹消自己的互聯網痕跡，另外專門申請一個新賬號用于比較同一商品的價格。

是精準營銷還是“大數據殺熟”

華北電力大學（北京）新金融法學中心主任、副教授陳燕紅表示，精準營銷是基于現代信息技術，通過數據分析和市場細分，為不同消費者提供個性化的商品推薦或服務。其核心目標是通過精準定位和策略優化，提升營銷效率與客戶滿意度，實現企業資源的合理配置和收益最大化。

徐紅梅表示，“大數據殺熟”通常指互聯網利用大數據獲取用戶信息，根據用戶的信息進行差異化定價的一種商業行為，以此獲取更高利潤的回報。主要表現為根據用戶消費信息和習慣，推出與用戶信息相匹配的消費品以及符合用戶消費習慣的類似商品價格。

“大數據殺熟”與精準營銷在實踐中有什么區別呢？

陳燕紅認為，在目的和動機上，大數據“殺熟”以差異化定價獲取超額利潤，利用信息不對稱對老客戶實施價格歧視，不符合公平交易原則；而精準營銷通過合法的數據分析提供個性化服務和產品。在消費者體驗方面，大數據“殺熟”因隱蔽性導致消費者感到被欺騙，破壞消費體驗和信任，而精準營銷通過個性化推薦提升滿意度和品牌忠誠度。在法律與道德風險上，大數據“殺熟”涉及價格歧視和隱私濫用，可能違反相關法律法規，風險較高；精準營銷則在合法合規框架下進行，風險較低且有助于建立長期客戶關系。這些差異反映了二者在目標、方法、消費者權益保護和法律風險上的本質區別。

不過，精準營銷并不必然導致大數據“殺熟”。

陳燕紅表示，精準營銷作為一種合法有效的商業策略，與大數據“殺熟”在目標和操作方式上存在本質區別，并不必然導致“大數據殺熟”的出現。大數據“殺熟”不僅侵害消費者合法權益，還對市場秩序、社會信任和法律體系形成多重挑戰。

如何防范“殺熟”

消費者權益保護法實施條例第九條第二款規定，經營者不得在消費者不知情的情況下，對同一商品或服務在同等交易條件下設置不同的價格或收費標準。

消費者權益保護法實施條例第十一條規定，消費者享有自主選擇商品或服務的權利，經營者不得利用技術手段強制或變相強制消費者接受特定商品或服務，或者排除、限制消費者選擇其他經營者提供的商品或者服務。

陳燕紅提到，上述條款明確禁止“大數據殺熟”行為，旨在保護消費者的知情權和公平交易權，防止經營者利用信息不對稱通過差異化定價侵犯消費者權益，并且進一步防范技術濫用行為，保障市場公平競爭和消費者的選擇權。

“雖然消費者權益保護法實施條例為規范‘大數據殺熟’提供了法律依據，但其執行面臨認定、舉證、監管和法律界定等多重挑戰。首先是認定難，由于‘殺熟’行為具有即時性、隱蔽性等特征，經營者通過算法實時調整價格，消費者難以察覺價格歧視的存在，而監管部門因信息不對稱在獲取直接證據過程中易遇阻礙。其次是舉證難，算法的復雜性和平臺對技術手段的保密性使消費者難以證明價格差異與‘殺熟’行為之間的因果關系，導致維權成本高且效果不佳。再次是監管挑戰，現有監管技術手段很難充分應對所有動態定價行為，監管的成本高且取證難，常態化監督的難度較大。最后是法律界定模糊，對‘大數據殺熟’行為的法律性質及其表現形式尚未完全界定清晰，執法機構在處理相關投訴時面臨解釋和適用法律的難題。”陳燕紅說。

徐紅梅提到，對于“大數據殺熟”現象最根本的問題就是要做好有關監管工作。對于一些平臺或者APP過度搜集用戶個人信息的，嚴格制定法律法規加以規制。同時，對于大數據算法的具體運用范疇和使用場景加以明確，非必要不得隨意利用算法獲取用戶信息，并據此“量體裁衣”為不同用戶推薦差異化消費待遇。繼續加強對用戶個人信息保護的普法宣傳，讓更多的用戶謹慎將個人信息隨意流出。另外，也要讓平臺和各類APP合法合規收集并儲存用戶信息，從源頭建立起商家與用戶之間的信任體系。

陳燕紅表示，消費者應提高價格敏感度并善于比較，通過多平臺比價發現潛在價格差異，避免過度依賴單一平臺；其次是增強維權意識并主動收集證據，在發現價格異常時保存交易記錄和截圖，勇于向平臺或監管機構反映問題；再次是利用數據可攜權控制信息流動，依據個人信息保護法等規定將個人信息轉移至其他服務提供者，以防止信息壟斷，減少價格歧視風險；最后是注意協議條款，避免讓渡核心權利，仔細審閱平臺使用協議中關于個人信息處理的內容，明確知曉數據使用情況。這些措施能夠幫助消費者降低被“殺熟”的可能性，并在權益受損時及時維護自身利益。