近日，“大数据杀熟”一词再次出现在人眼前。复旦大学教授带着团队20几人在北京、上海、深圳、成都、重庆五个城市，打车800次，花费5万元专门做了实地调查。在同一时间，同样的行程，用不同的手机打车，发现手机用户被分为三六九等，手机越贵，叫到的车辆越舒适，同时产生的费用也越高。这一份报告令一部分人顿时惶恐不安，难道大数据杀熟已经俨然成为潮流、趋势了吗？我们正常地生活，却被一些人在暗中分门别类。

去年12月，就已经有人曝出美团参使用大数据杀熟了。当时有人发现，开通美团外卖会员后，发现平常点的店铺，配送费从平常的2元变成了6元。经过调研发现，这样的情况不止发生在他身上，也不止是一家店出现这样的情况。一部开通美团外卖会员的手机，附近几乎所有的外卖商户的配送费都超出了非会员配送费1到5元不等。

虽然美团外卖很快就出了官方声明配送费差异与会员无关，是定位缓存导致偏差。但是这份声明没有说服力，并且美团至今没有更新的反应。对于美团来说，这件事情已经草草了之。

再早一点，在2018年，已经引起过风波。同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户贵出许多，淘宝、天猫、京东等多个电商平台都被消费者指责有“大数据杀熟”的嫌疑。

大数据杀熟怎么实现的。现在大部分平台，都会记录用户的各种信息。经营者运用大数据收集消费者的信息，分析其消费者偏好、消费习惯、收入水平等信息，将同一商品或服务以不同的价格卖给不同消费者从而获取更多消费者剩余的行为。

杀熟的形式多样，主要分为三种表现：

一是根据用户使用的设备不同而差别定价，比如针对苹果用户与安卓用户制定的价格不同；

二是根据用户消费时所处的场所不同而差别定价，比如对距离商场远的用户制定的价格更高；

三是根据用户消费频率的不同而差别定价，一般来说，消费频率越高的用户对价格承受能力也越强。

超市里的一罐可乐卖3块钱，放在五星级酒店能卖30元。这个不是价格歧视，而是因为人民能住得起五星级的酒店，那么他就能承受比原价高出10倍的价位，他就得被“杀”。但是这个比喻不够恰当，可乐摆在酒店卖30元是公开透明的，而“大数据杀熟”是躲在暗处的。

大数据杀熟明显背离了朴素的诚信原则，是商业伦理的扭曲。针对大数据杀熟，我们也要见招拆招，充分利用平台的机器人检测机制，顺应算法来套取部分优惠。我们还可以通过多账号对比分析或者避免信息串联，甚至线上线下尺标预估来进行反抗。

细品大数据杀熟，好比互联网时代下的劫贫济富，不无道理，但是这不代表作为消费者的我们会坐以待毙。消费者应该积极保护好个人的隐私，商家应该反思大数据的不同算法。大数据在良好的利用下才能进入良性循环。