近日,复旦大学孙教授的一项调研成了网上热议的话题。

打开网易新闻 查看精彩图片

孙教授带领团队在国内5个城市,花50000元,收集了常规场景下的800多份样本,得出一份打车报告。调研结果显示,苹果机主更容易被专车、优享这类更贵车型接单;如果不是苹果手机,则手机越贵,越容易被更贵车型接单。

该结论随即引发网友热议。

此报告随即衍生出了一个热词:“苹果税”。

不知道多少苹果机主看到该报告后会发出一阵苦笑,面对这样扎心的结论,自己面对“杀熟”,连一个规避的方式都没有,逃无可逃,遁无可遁,莫名成为“韭中贵族”,充当冤大头

此外,“苹果税”还体现在苹果用户比非苹果用户享受到的打车优惠更少。数据统计发现,苹果手机用户平均只能获得2.07元的优惠,而非苹果用户平均可以获得4.12元的优惠。同时,苹果手机用户打车延误时长比例均高于非苹果手机用户。

打开网易新闻 查看精彩图片

就算用户不是苹果机主,平台也会根据所持手机的价位来“针对性服务”,即机价位越高则越有可能被更贵车型接单。

报告还揭露了两点真相:第一,用户实际支付价格会大概率高于平台预估价;第二,数据分析表明,平台存在先提价,再淆以各种名义进行减免的“伪优惠”现象,给用户造成平台在“补贴”的假象。

孙教授的这项调研算是“实锤”了打车平台的大数据杀熟。类似的情况,在外卖、电商平台也曾被曝出过——总而言之,在这个信息透明、隐私无处遁形的时代,我们已经被算法完全渗透,一时再难以杀出重围。

大数据杀熟,老生常谈了。通俗解释一下,就是互联网平台利用大数据和算法对用户进行画像分析,从而收取不同价格等行为的概括性说法。

大数据杀熟的运作逻辑是这样的:首先用户在(打车、外卖、电商)平台注册账号,在平台的数据库里就会形成一个ID,随着用户在平台上活跃行为增多,在平台就留下了种种数据痕迹,算法通过这种痕迹就可以计算出用户的下单均价、点单喜好、常去的位置等信息。

在平台的算法体系中,面对消费者就有一套标签体系,根据这些标签,算法平台再对用户进行匹配,形成一套最终的报价。

虽然每次一有相关新闻被爆出,就会被平台大力辟谣,但随着时间推移,传闻越来越多,大数据杀熟却俨然变成了平台定价通行的“潜规则”。消费者面对平台信誓旦旦的“保证”,再加上生活上对这些平台已形成高度依赖,根本无法做到“卸载弃用”。

有业内人士表示,大数据杀熟,违规也违法,大数据杀熟源自信息不对称,兴于较低的试错成本。买卖双方间拥有数据量的差异造就了信息不对称,而正是这些不对称信息让消费者处于明显的相对劣势地位,给予了大数据杀熟生长的空间。

打开网易新闻 查看精彩图片

互联网公司之所以能进行大数据杀熟,除了因为算法掌握着海量的数据,另一个原因,是一人一屏的消费场景给消费者创造了一种虚假的公共性。

与传统线下消费的统一标价不同,互联网时代,每个人一部手机,每个人的手机界面都是大数据算法为其“量身定制”的结果,如果不刻意比对,消费者会以为自己手机上看到的界面、价格是与其他人一样的,这便给大数据杀熟开了捷径。

目前,只有加快个人信息保护、反垄断和反不正当竞争方面的相关立法,才能为大数据运用划出一道道红线,实现“数据趋恶”向“数据向善”的改变。