原标题：多次浏览后涨价?大数据杀熟调查 同货不同价，浏览越多价更高

　　“你有没有发现，你经常看的一些商品变得越来越贵？”

　　这可并非信口胡诹，而是根据官方调查数据显示，一旦你经常在网上浏览某类商品的时候，大数据会自动的将一些“溢价”的商品推上首页。

　　这也导致最后的商品最后的差价甚至可能会达到近40%，但是也正因为有了大数据，你才能够便捷的搜到自己的喜欢的产品。

　　那么，你认为大数据这种“杀熟”是利大于弊，还是弊大于利呢？

　　探讨“大数据歧视”现象背后的原因

　　“大数据杀熟”，一个被越来越多人提及的词汇，揭示了大数据技术应用的阴暗面。它不再是少数人的偶然遭遇，而是潜藏在互联网消费中的普遍现象。

　　从机票价格的离奇波动，到外卖平台“神券”的缩水，再到电商平台“现金大转盘”的套路，这些看似随机的事件背后，隐藏着平台精密的算法设计。

　　消费者好像被关在一个信息小圈子里面，不容易发现自己正被利用。技术层面来看，平台通过收集用户的浏览记录、搜索关键词、停留时间等数据，构建用户画像，判断其经济状况、消费偏好、价格敏感度等信息。

　　这些数据被输入到复杂的算法模型中，最终生成针对不同用户的差异化定价策略。算法的奥妙让咱们消费者很难看出自己是不是被特别对待了。另外，像“价格缓存”这样的技术问题也可能导致价格变动，这会让人更难看清“杀熟”的真面目。

　　市场层面，“大数据杀熟”的滋生与平台的市场支配地位密切相关。一些平台在特定行业里，手里攥着大量用户信息和超强的算法技术，说话分量很重。这种市场垄断，为“杀熟”行为提供了温床。

　　有些平台利用信息不对等，偷偷用数据和算法为自己谋利，这往往让消费者吃了亏。监管层面，由于涉及多个部门，监管主体不明确，职权划分不清，监管难度较大。同时，平台算法的复杂性，也给监管部门带来了巨大的挑战。

　　监管部门缺乏对平台算法的有效监管手段，难以判断是否存在“杀熟”行为。这种监管滞后，进一步助长了“杀熟”现象的蔓延。

　　差异化营销的界限与消费者感知

　　现在，个性化营销变得越来越常见。但消费者感觉，“差异化营销”和“大数据杀熟”这两者之间的差别挺不明显。很多人觉得“差异化营销”就是给老客户“不公平”的定价，感觉老顾客没理由就比新顾客交更多的钱，新顾客却能享受到更多优惠。

　　这种感知差异，源于消费者对平台定价策略的不透明性和不信任感。以在线外卖平台为例，一份标价相同的商品，由于优惠券、满减活动等因素，最终结算价格可能存在较大差异。

　　消费者很难判断这些价格差异是基于合理的市场策略，还是针对个人数据的“杀熟”行为。类似的情况也出现在电商和在线民宿平台。

　　体验调查显示，不同用户在购买相同商品或预订相同房型时，结算价格存在明显波动。新用户通常能拿到更实惠的结账价，这主要是因为平台会给新用户送特别优惠和好处。用户等级、会员特权、支付方式等也会对最终价格有影响。

　　区分合理的差异化营销和“大数据杀熟”，关键在于考察企业的出发点和是否实施了价格歧视。如果价格差异是基于产品质量、市场供需、促销活动等客观因素，则属于正常的市场行为。

　　但如果价格差异仅仅是基于用户个人数据，例如浏览记录、购买历史等，则涉嫌“大数据杀熟”。这种价格差异做法，不公平地侵害了顾客的购物权益。

　　应对策略与未来展望

　　面对日益严峻的“大数据杀熟”问题，需要政府、企业和消费者共同努力，构建多方参与的消费者权益保护机制。

　　首先，企业应当承担起主体责任。加强内部管理和制度建设，是企业规范大数据应用的关键。建立健全数据使用规范，明确数据收集、处理、使用的合法性和透明度，是企业赢得消费者信任的基础。

　　在使用用户信息时，我们要遵守合法、合理、必需的原则，清楚告诉用户我们收集信息的目的、方法和范围，并且必须得到用户的同意。企业要自设监管关卡，常做内部检查，及时改正问题，坚决保护消费者的权益，不能让大数据变成涨价工具。

　　其次，政府监管是规范大数据应用的重要保障。要有效对付“大数据杀熟”，健全的法规和监管是关键武器。明确界定“大数据杀熟”和差异化营销的定义和判定标准，是规范企业行为的前提。

　　得加强保护咱们的个人隐私信息，管好企业怎么收集和使用这些资料，别让信息被不当使用。严厉打击“大数据杀熟”，增加违法代价和声誉风险，才能有效吓阻这种不良行为。专门成立个监管部门，这样就能快速应对大家的投诉，及时解决问题。

　　除了加强监管和处罚力度外，政府还应当鼓励技术创新，推动信息公开，创造公平的市场竞争环境。开发更智能、更公平的定价算法，是解决“大数据杀熟”问题的技术路径。

　　推动大数据应用技术的信息公开，提高大数据应用的透明度，可以让消费者更好地了解平台的定价策略，增强信任感。“大数据杀熟”问题，不仅关乎消费者的切身利益，也关系到数字经济的健康发展，甚至对社会公平正义都带来一 定的挑战。

　　解决这个问题，并非一蹴而就，需要政府、企业、消费者、学术界、媒体等多方共同努力，构建一个公平、透明、可持续发展的大数据生态环境。

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