大数据杀熟鸡，大数据杀熟产生的效应
原标题：大数据杀熟鸡，大数据杀熟产生的效应
导读：
大数据用来“杀熟”,杀鸡取卵而已大数据“杀熟”是短视的杀鸡取卵行为，不仅损害消费者权益，最终也会反噬商家自身。具体分析如下：“杀熟”现象的本质与历史背景“杀熟”并非新现象，传...
大数据用来“杀熟”,杀鸡取卵而已
大数据“杀熟”是短视的杀鸡取卵行为，不仅损害消费者权益，最终也会反噬商家自身。具体分析如下：“杀熟”现象的本质与历史背景“杀熟”并非新现象，传统市场中即存在：熟人交易可能因信任获得性价比高的商品，也可能因“抹不开面子”被高价宰割。
大数据“杀熟”：现象与争议：大数据“杀熟”已在多个网络平台多次引发争议。这些平台利用大数据分析消费者购买能力，对“熟客”采取更高价格策略。例如，新华网曾评论指出，这种行为透支消费者信任，漠视消费者权益，无异于杀鸡取卵、自毁前程。具体案例：近期，一篇《我被美团会员割了韭菜》的文章引发热议。
近日，美团因被质疑大数据杀熟而再次成为舆论焦点，相关话题迅速登上热搜，引发广泛关注。受此影响，12月18日美团股价下跌32%，市值蒸发近400亿港元，截至收盘股价报收274港元/股，总市值为64万亿港元。
大量的电商平台、生活服务、网约车、OTA在线旅游服务，甚至视频、电影票预订等互联网平台都被曝光涉嫌大数据谋杀。新华社对此发表评论称，大数据透支消费者信任的现象无异于杀鸡取卵，忽视消费者权益无异于毁灭自己的未来。为此目的，为了防止该事件再次被杀害，正在作出一项共同努力。
消极影响：随着OTA市场规模的逐步扩大，下游酒店的绝大部分收益被OTA平台侵蚀。酒店方认为已经让渡出一部分定价权来获取更多客源，按协议一口价或按比例抽佣金，但OTA平台却在节假日自行抬高定价或者用“大数据杀熟”来赚差价，损害了酒店利益。
“大数据杀熟”,原来是这样的
1、“大数据杀熟”指同样的商品或服务，老客户看到的价格比新客户贵，平台依据搜集的用户信息给出不同价格和优惠，目的是以“杀熟”方式“惠新”，吸引新客户并将成本转移到老客户身上。“大数据杀熟”的发展与表现发展历程：“大数据杀熟”在2018年被广泛关注和报道，如今对于活在互联网世界里的人已不是陌生词汇。
2、“大数据杀熟”是互联网厂商利用用户数据对老用户实行价格歧视的行为，同一商品或服务显示给老用户的价格高于新用户，这种现象引发了众怒。具体介绍如下：杀熟现象的主要情况：老用户比新用户价格高、会员比普通用户价格高。
3、大数据应用跑偏“杀熟”，本质是商业公司利用技术手段进行价格歧视，违背商业道德和定价公平原则，根源在于企业逐利动机与市场竞争不足，而非技术本身的问题。大数据“杀熟”的具体表现价格差异：互联网公司利用用户数据对老用户实行价格歧视，同一商品或服务老用户价格高于新用户，消费频次高的用户更易成为目标。
4、“大数据杀熟”可通过以下4步快速解决：第一步：限制app获取定位和手机信息权限打开手机【设置】-【应用设置】-【应用管理】-【权限】-【应用权限管理】，切换到【权限管理】页面，将网购等App的【定位】和【获取手机信息】权限设置为禁止。
5、电商大数据“杀熟”套路主要包括以下几种：价格歧视 老客户价格高于新客户：这是“大数据杀熟”最典型的表现。同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。商家利用大数据对消费者进行画像，识别出老客户的消费习惯和支付能力，从而对其收取更高的价格。
大数据怎么总喜欢“杀熟”?
1、总结：大数据“杀熟”并非技术本身的问题，而是算法设计者对目标设定、数据质量及因果验证的忽视所致。通过优化目标框架、强化数据治理、结合人工校验，可释放算法潜力，避免其沦为“短视工具”。
2、技术滥用：大数据无孔不入让人们缺乏安全感，企业利用大数据对用户分析维度细分，获取用户地理位置、社交关系等信息后进行“杀熟”。但技术本身是为服务用户，出现“杀熟”现象是企业对技术的滥用。大数据“杀熟”与行业垄断的关系垄断行业易出现“杀熟”：出现大数据套路的行业往往与“垄断”密不可分。
3、“杀熟”现象屡禁不止的原因单笔金额小，维权成本高以外卖配送费为例，金额差异通常仅数元，消费者较真意愿低，且法律层面难以立案。商旅平台的折扣差异（如5折与9折）也因缺乏直接对比而难以被察觉。技术隐蔽性强，用户难以取证算法定价具有动态性和个性化特征，用户无法通过简单对比发现规律。
4、法律与监管的滞后性短期利益诱惑：尽管大数据杀熟可能触碰法律底线（如涉嫌欺诈），但部分企业为快速获取利润，仍选择冒险。尤其在竞争激烈的市场中，差异化定价被视为“弯道超车”的手段。
5、大数据“杀熟”现象的本质是企业为拉新用户的营销策略，而非真正对老用户的歧视性定价。首先，大数据“杀熟”这一说法，往往指的是互联网企业利用大数据技术对老用户和新用户进行区别对待，给予新用户更多优惠，而老用户则似乎被“宰熟”。
6、应对“大数据杀熟”的方法 多账号对比分析：通过备用手机，连上无线网络后不注册账号，在目标平台上进行商品价格监测，与正常的搜索价格进行对比。这样可以避免平台根据账号信息识别用户身份并进行差别定价，从而发现是否存在“杀熟”现象。
治理大数据“杀熟”
治理大数据“杀熟”是维护数字经济健康发展的关键。通过企业自律、严格监管、完善维权及消费者参与的四维联动，可构建公平、透明的数字消费环境，重建消费者信任，为数字经济长期繁荣奠定基础。
“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动已开展，重点整治包括大数据“杀熟”在内的算法典型问题，行动将持续至2025年2月14日。
北京市通过开展算法治理专项行动，集中整治利用算法实施“大数据杀熟”等问题，具体措施包括督促平台自查、多部门联合监管、开通举报渠道及出台长效治理方案。治理背景与目标北京市委网信办针对网络平台算法应用中存在的突出问题，启动专项治理行动，旨在规范算法技术使用，维护健康网络生态。
大数据能否不“杀熟”?
1、大数据可以不“杀熟”，但需要技术、监管、企业自律多方协同实现。大数据“杀熟”的本质与现状“大数据杀熟”指企业通过数据分析对不同用户实施差异化定价，本质是利用信息不对称牟取超额利润。其核心逻辑是：数据收集：企业通过用户行为数据（如浏览记录、消费频次、地理位置等）构建用户画像。
2、新规出台后，“大数据杀熟”能否被“反杀”尚需进一步观察，目前存在一定遏制作用但面临落实难度、界定挑战及跨领域治理困境，需法律完善、执法强化、平台自律与消费者行动共同推进。
