在当今社会，除了频繁登上热搜的网红明星，大数据杀熟现象也成为了公众热议的焦点。每隔一段时间，关于大数据杀熟的讨论就会在网络上掀起波澜，最近的热点话题是#年轻人尝试逆转大数据杀熟#。这一趋势表明，长久以来在用户中横行霸道的大数据杀熟，如今似乎正面临着来自用户的反击。
据媒体报道，近期不少用户在社交媒体上分享了对抗大数据杀熟的攻略。例如，有网友表示，在初次搜索机票时，发现直飞航班的最便宜价格也要4309元，于是他在评论区反复留言表示“机票太贵，买不起，不去了”。随后，他惊讶地发现机票价格降至了1903元。
网友们分析，这种做法背后的逻辑是通过特定的评论来影响算法，让算法认为用户对价格敏感，从而改变用户的画像，从“有跨国旅行需求的富裕人群”转变为“旅行决策受机票价格影响的低收入人群”。这一发现展现了用户对于互联网厂商推荐算法和大数据利用的深刻洞察。
不可否认，这些网友展现出了高超的智慧，他们似乎发现了互联网厂商推荐算法和大数据应用的不足之处。既然算法会根据用户行为和反馈来调整推荐内容，用户自然也可以通过调整自己的行为来影响算法的推荐结果。然而，将这种做法称为“逆转驯化”可能有些夸张，这更像是用户与互联网厂商之间围绕算法的博弈。
事实上，算法被“驯化”只是一种假象，大数据杀熟话题能够登上热搜，可能正是互联网厂商所乐见的。要理解这一点，我们需要从大数据杀熟的本质说起。大数据杀熟是指经营者利用大数据收集消费者信息，分析消费偏好、消费习惯、收入水平等，以不同价格向不同消费者销售相同商品或服务，从而获取更多利润。
大数据杀熟只是手段，互联网厂商的真正目的是实现一级价格歧视，即根据每位消费者的支付意愿和能力进行个性化定价，榨取消费者口袋里的每一分钱。在大数据概念出现之前，商家无法准确了解消费者的最高支付意愿，一级价格歧视仅存在于理论中。然而，随着信息革命的推进，互联网使得用户行为变得可追溯，数据化保存，为互联网厂商提供了实现一级价格歧视的工具。
早在2000年，电商巨头亚马逊就曾尝试过差别定价实验，根据用户的人口统计资料、购物历史、上网行为等，对DVD碟片进行差别定价。然而，这一实验仅持续了一个月就被用户发现，引发了舆论风波，迫使亚马逊创始人贝索斯紧急公关，承诺不再利用用户数据进行差别定价。与如今的推荐算法相比，亚马逊当时的用户行为分析技术尚不成熟，用户画像维度单一，这也是其失败的关键。
随着计算机硬件水平的提升和云计算的普及，互联网厂商能够更有效地利用海量用户数据，形成大数据，并实现精准用户画像。尽管监管部门多次强调禁止大数据杀熟，但仍有消费者发现自己被“杀熟”。这主要是因为监管部门与互联网厂商之间存在技术不对等，以及消费者保护与知识产权保护之间的冲突。
大数据杀熟的实现原理并不复杂，关键在于数据的收集、整理和分析。然而，具体的规则和数据权重是各厂商的商业秘密，监管部门难以从用户看到的前台界面获取证据。互联网厂商不可能向监管部门开放后台权限，而尊重知识产权的监管部门也无法在服务器中安装监控程序。因此，尽管明知互联网厂商在大数据杀熟上动手脚，监管部门却难以抓住其把柄。
尽管如此，网友们尝试通过“逆转驯化”大数据来对抗杀熟行为并非毫无效果。通过改变自身行为来破坏用户画像的准确性是可能的，历史上不乏通过释放假情报来误导敌人的例子。然而，长期扭曲自己的本性来对抗大数据杀熟几乎是不可能的。用户画像是用户在互联网世界的真实写照，因此，网友们所谓的“逆转驯化”大数据的尝试可能是徒劳的，但这种努力并非没有意义。
如果没有这些网友的“反抗”，互联网厂商可能会更加肆无忌惮地利用大数据和算法进行价格歧视。
