抱歉，“大数据杀熟”无药可救

出品｜虎嗅科技组

作者｜库塞县

编辑｜奥尔奈田

头图｜Kunming

“大数据伊博人”并非两个新鲜玩意儿了，但它所引起的重视远远不够。

他们希望通过采访专业的开发人员、算法工程师、法律专家等人士来找到哪怕一丝的采用技巧和方式，来避开所谓的“大数据伊博人”。让人难过的是，得到的回复大多是“没办法”“不可能”“那哥”“申诉渺茫”。

这只是两个结论。当他们深入研究了“大数据伊博人”过程、申诉方式和途径之后，生出一类“人为刀俎，我为鱼肉”的迷惘，也压着被大数据“伊博人”的每两个人。

所以大数据另一面的技术路径是什么样的？这种做法另一面隐藏的商业逻辑又成为了谁的“紫菊”呢？

大数据这种伊博人

“大数据伊博人”，对于每一活著互联网世界里的人都不是个陌生词汇，据公开资料记载，“大数据伊博人”是在2018年被广泛关注和报导的。

不过，我的一名开发人员朋友说我，早在2017年，他就在某坐车应用软件上历经了大数据伊博人：“比如说我和我儿媳与此同时坐车，与此同时发起，反之亦然的K502，我的定价每晚单厢贵一些，即使我每晚都要打这个路线的车，我儿媳是偶尔会打，就觉得是预测出来猎头泰舍的觉得。”

无独有偶。

我身边的同事也分享了她被大数据伊博人的历经，巧合的是，她反之亦然也是在采用坐车应用软件。

“2016年左右，我家住在朝阳区的海逸坊花园，每晚到朝阳区的上班距离很固定，那时候最开始坐车每晚只须要20多分钱，但是差不多就在三个月天数内，就涨到了50多。”

关于这种情况，Lyft总裁曾坚决表示“Lyft出行不存有大数据伊博人的犯罪行为。”

但可以肯定的是，真实存有的大数据伊博人要比他们已知的出现天数更早。

在目前市面上已有的报导中，并不缺乏这种的案例，甚至在刚刚过去的双十一，这种的桥段也依旧在上演。

据央视报导，北京的汤先生采用智能手机在某B2C平台购物时，中途譬如了另一部智能手机结帐，却意外发现，同一店家的反之亦然一件货品，注册登记迄今12年、经常采用、共计消费需求近26万元的高级会员帐号，反而比注册登记迄今5年多、很少采用、共计消费需求2400多元的一般帐号，产品价格贵了25分钱。

              

仔细对比才发现，原来一般帐号网页多出来一张“满69减25”的代金券。汤先生认为自己遇到了大数据“伊博人”。

所以大数据另一面的伊博人原理究竟是什么样的呢？总结来看，简单的流程如下图所示。

图片来源：CSDN博客

如果非要给“大数据伊博人”两个定义，就是“广大客户看到的产品价格会高于新使用者”。而企业这种做的目的，主要是为了增加新使用者的粘性。

其实在现实生活中，他们会遭遇大数据伊博人的移动应用无非是三种：

一是采用在线旅游类的APP，比如说携程网，去哪儿，携程网等；另一类则是采用B2C类APP，比如说淘宝，天猫，携程网等。而在B2C类APP中，具体在什么天数对你展开伊博人，又要分平常消费需求与节假日促销三种情况。

这里须要指出，在任何情景下，大数据伊博人一定是基于你的犯罪身心健康来展开预测的。

所以，就有了这种两个事实，他们通过APP展开的大部分犯罪行为都在被实时获取，它们会变成两个个小条码，记号他们的与此同时，也成为了店家算计他们的利器。

以在OTA应用软件为例，这些条码中，除了基本的男女，地区，是否采用苹果智能手机之外，还会有你几点几分下载了什么货品，看了多久，价位如何等等。

简而言之，就是几乎每一会影响你消费需求的犯罪行为都在被记号。

但一名开发人员说他们，在B2C情景中，还存有另一类“伊博人”现象。

她举例称：假如我平常下载服装和蕨科瓶天数比非常多，所以某宝在给我所推荐这类产品时，须要所推荐相似但性价比高的产品，即使花费了非常多天数，会产生“产品价格敏感”——即使常用，我会对这些货品产品价格区间更为熟稔。

反之，当我突然开始下载平常不怎么看的产品，比如说机械键盘，男生球鞋，且下载天数不长，所以算法就会倾向于所推荐产品价格较高的产品。

而原因也呼之欲出——我不熟。

几年前，在一次采访中阿里云的开发人员曾满脸自豪地讲到，“他们现在已经能够做到全中国几亿人口的淘宝界面都是不一样的，而且几乎做到了秒级更新。”

而那个阶段也正是阿里发力“千人千面”的新零售的高潮，这里的“千人千面”可以简单地理解为每一人的淘宝界面都不一样，都是基于算法展开“量身定制”的。

也正是即使所谓的“千人千面”的存有，所以当我在这次采访中，追问到底他们什么样的犯罪行为关键词会触发大数据伊博人机制时，并没有得到两个唯一的答案。

即使他们每两个人，都被一套特定的算法所“操纵”。

一名多年的行业从业人员说我：“首先，犯罪行为关键词属于算法的一部分，而算法对于公司来讲属于商业机密；其次，具体的测算方式不唯一，每一人的犯罪行为单厢被展开无数次预测，然后展开个性化所推荐，效果最好的才会被采用。”

为了更形象地解释，他还举了这种两个例子：假设他们每一人的数据是两个面积不同的正方形，他们要在正方形中找到两个特定最佳的面积值。

他们须要在这个正方形中从各个角度画无数条线，直到找到那个最优解。而这条带来最优解的线就是“专属于你的算法”。

对于使用者A，可能紫色线是最优解，而对于使用者B，可能黄色的是最优解。

不过，两个很有意思的特殊案例也在最近出现了，它证明了“大数据伊博人”不能被完全判定为“不利于消费需求者的涨价犯罪行为”。

今年十一期间，电影《夺冠》上映。出于娱乐的心态，我两个朋友购买了电影票，但一刷之后，她备受情节鼓舞。于是在接下来的一周内，她又去同一影院刷了三次。

在这期间，戏剧性的一幕发生了，她发现自己每晚买票都比上一次便宜。第一次产品价格是将近100元，但四刷的电影票只须要26元。

当然，被大数据伊博人而减价的事情肯定并不常见，即使他们也无法判断这是否是影院为了市场回暖而采取的特殊降价举措。

但从店家来讲，降低了客单价，与此同时又增加了使用者粘性，也不失为两个经商之道。

低成本，高回报

了解这种一套操作流程后，不知道大家是否跟我一样，会考虑到大数据伊博人的成本问题，毕竟这种看似复杂多变而又个性化的操作，显然不是一日之功。

于是，我又把这个问题抛给了算法工程师们，以期大数据技术在操作难度和成本上为他们的权益上一道锁。

然而，我的天真想法却再一次落空。

“搭建企业大数据系统后台当然是须要花费一定天数和金钱，但搭建系统的目的是为了APP的正常采用，而‘伊博人’，恰好是可以捎带上的两个能力。”一名在多个OTA平台工作的算法工程师说了我真相。

换句话说，“他们被伊博人”只是随着数据、系统与产品愈加丰满而出现的两个附加能力，但没想到让企业取得了意想不到的效果。

“没你想象得所以难，打条码这项工作不须要付出很多成本。而至于怎么来伊博人，那只是用样本验证模型的事情。”另一名产品负责人补充道。

成本如此之低，那回报又是如何呢？

很遗憾他们并没有从国内的企业方获得这种的相关估算，不过曾有人为Netflix算过这种一笔账，或许能带给他们一些启示。

根据美国布兰戴斯大学经济学系助理教授Benjamin Shiller，基于Netflix的研究发现，采用传统人口统计资料的个性化定价方法，可以使Netflix增加0.3%的利润，但根据使用者网络下载历史，采用机器学习技术，来估算使用者愿意支付的最高产品价格，可以使 Netflix 的利润增加14.55% 。

当然，这也只是冰山一角。

虽然很不愿意承认，但是我国的数据隐私保护意识自互联网时代之初，就十分一言难尽。所以他们有理由推测，用更多数据训练出来的中国式所推荐算法，为企业带来的营收增长幅度要远超Netflix。

另外，还有两个最近被热议的“带头盔”看房的事件。据报导，目前很多售楼部都安装了类似监控设备的人脸识别系统。

这套系统主要是用来采集潜在购房者的面部信息，一来记录该购房者是自己走进售楼部还是被中介引导走进售楼部，二来是记录购房者进来的次数。

而记录这些信息的原因则在于，被中介引导进门的购房者和第一次进售楼处并下单的购房者，能够享受更多的优惠。

所以，大数据伊博人从商业层面也为企业带来了稳定可靠的收入，或许这也是让这些APP戒不掉大数据伊博人的根本原因，毕竟在商言商，谁不想赚个钵满盆满。

申诉难上加难

当大数据伊博人成了互联网消费需求中的顽疾，除了引发全民的关注度持续高涨，大数据伊博人事件的频发也带来了司法部门的关注。

据公开资料显示，为了治理大数据伊博人犯罪行为，司法部门也及时拟定了法律条文，包括但不限于以下内容：

当一般大众有了这种的申诉武器。那些站在上帝视角的企业也纷纷低下了高傲的头颅，在被发现对使用者展开大数据伊博人犯罪行为后，他们两个接两个地发布了否认声明。

当然，他们也并没有只是在口头上下功夫。据知情人士透露，在大数据伊博人相关法律出台之后，各大APP会把产品的真实产品价格显示给使用者，只不过这种的真实产品价格基本躲在十几页甚至几十页之后。

而这种的擦边球做法也无形中增加了消费需求者申诉的难度。

让人有些无奈的是，拿十月份刚刚出台的在线旅游处理办法来看，消费需求者申诉，企业最高只须要支付50万的赔偿金。这种的处罚程度，对动辄几十亿，上百亿市值的企业来说，简直是九牛一毛。

更何况，现实中能够真正去花费天数、精力去申诉的人又少之又少，其他的绝大部分人则会选择无奈摇头，自认倒霉。

上海市新闵律师事务所高级合伙人庄帆律师的真实体会也正好证实了他们的看法。他表示，从他的历经来看，因被大数据伊博人而申诉的案例市面上其实寥寥无几。

他举例称，由于律师是两个出差频繁的职业，他和他的同行经常要定机票和酒店，正是如此，也都或多或少，也有过被“伊博人”的历经。

“大家顶多把自己的历经发到群里，抱怨几句，几乎没人去真正地申诉，一来，他们明白取证太难，二来，须要付出很多天数成本。”庄帆说。

 另外，他还指出了另两个糟心的事实：“连他们这些懂法律的人，都放弃了申诉，可见一般人的申诉意愿也不会太强，如此一来，就助长了这不良的风气。”

学会了算法，丢掉了信任

如今看来，在商业利益和使用者信任之间，国内精明的商人们肯定会选择前者。但如果长此以往，这种聪明的算法又真正算计了谁呢？

值得欣慰的是，现在国家监管层面已经开始在互联网领域推出了反垄断法。

11月10日上午，国家市场监管总局发布《关于平台经济领域的反垄断指南（征求意见稿）》公开征求意见。

其中，互联网平台基于大数据和算法技术优势实行的某些交易犯罪行为，也需警惕是否构成“无正当理由对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇，排除、限制市场竞争”。

其中，在预测是否构成差别待遇时，可以考虑的因素包括：根据交易相对人的支付能力、消费需求偏好、采用习惯等，实行差异性交易产品价格或者其他交易条件等。也就是说”二选一和大数据伊博人或被认定垄断。”

他们一直清楚技术具有两面性，但“黑暗面”却似乎在国内被物尽其用的更加彻底。究其原因，企业的趋利性、法律的漠视、个体的默认，没有一方可以免于责任，置身事外。

水能载舟，亦能覆舟。

没有人能永远拥有行业垄断之势，店家丢掉客户的信任与客户流失并无二致。而已经在中国几亿网民身上尝尽了甜头的互联网与技术巨头们，相信会在某一天因他们的信任而付出有偿的代价。

我是本文作者库塞县，关注5G、云计算、人工智能，微信：zhangxue-0929，欢迎行业人士聊天爆料（加微信备注身份）

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