在大數據時代，用戶仿佛成了透明人。

通過分析消費者的購物習慣、瀏覽記錄、支付能力等多維度資訊，就能實現對不同消費者的精準畫像，推送定制化的産品和服務。然而，這看似更加個性化的服務，實則于無形中“綁架”消費者，“忠誠”反而成為平臺刺向消費者的利劍。

最近，一身反骨的年輕人開始“反向馴化”大數據，用演算法打敗演算法。所謂“反向馴化”，即通過各種手段影響演算法推送，避免被平臺“殺熟”。另一方面，中央網信辦等四部門也利劍出擊，開展“清朗·網路平臺演算法典型問題治理”專項行動，嚴禁利用演算法實施大數據“殺熟”、侵害用戶合法權益。

剛買完機票就降價，新用戶比老會員便宜；用更貴的手機打車，容易被高端車型接單；同一地址點外賣，老用戶配送費比新用戶高……網友對於“演算法馴化”現象熱議紛紛，也分享了自身對抗“越用越貴”“越看越煩”的演算法的經歷。不甘被操縱的年輕人們開始“反向馴化”大數據，推出一系列“反殺攻略”。

學會主動隱身，以此逃離演算法。通過清除瀏覽記錄和暫存、使用隱身模式或不同瀏覽器、切換設備或網路環境；使用移動數據而非家庭或工作場所的固定IP地址增加匿名性；創建新賬戶或使用多個賬號，比較不同平臺的價格……避免瀏覽痕跡被演算法全部抓取。

在手機裏重復“我很窮”“買不起”“某某軟體，我要卸載你”“我真的生氣了”等話術，再卸載或重裝APP。此前粉色小恐龍頭像的“momo”大軍興起也是同一原理，他們使用統一的頭像與ID。總之，就是不要讓演算法看出你的真實意圖。

這些看似機智的小妙招，實則處處透露著消費者的無奈，大數據“殺熟”早已成了網際網路平臺難以規避的頑疾。此前某知名男星公開喊話攜程，吐槽“數據殺熟”，“明明三千多的票，點進去就變成六千多，最後變成一萬多。”攜程客服回應稱：此事是系統Bug（漏洞）所致。

“哭窮”風潮的背後，年輕人為何熱衷於“反向馴化”大數據？

這是對公平的基本訴求。在數字化時代成長起來的年輕人，對技術的依賴日益加深，他們相信科技應服務於人，而非“利用”人。當下機器演算法迭代頻繁，大數據想要“殺熟”，用戶自然算不過機器。老用戶反而比新用戶享受到更少優惠，仿佛忠誠換來的不是獎勵，而是無形的“懲罰”。當感受到被演算法“算計”時，他們選擇用創造性的方法來自衛，維護自己的權益。

這也是一場關於“可見性”的鬥爭。在數據驅動的世界裏，用戶的每一次點擊、每一條評論都可能成為影響推薦系統的因素。有驢友在社交平臺上，分享自己如何通過“哭窮”來影響演算法，最終低價訂得機票的經歷，不僅贏得了共鳴，還激發了更多人嘗試相同的策略。通過頻繁展示自己的“窮困”形象，年輕人試圖讓自己在大數據眼中變得更加“顯眼”，以此爭取到更合理的價格待遇。

這更是一種對傳統消費模式的挑戰和反思。在過去，商家與消費者之間存在資訊不對稱，而現在，大數據分析似乎加劇了這種不平衡。同一商品卻存在多個實際成交價格，並冠之以差異化行銷的藉口。“反向馴化”大數據“殺熟”，正是打破不平衡的一種嘗試，讓市場回歸到更加透明和公平的環境中。

大數據應作為推動社會進步的力量，而非侵害消費者權益的工具。大數據“殺熟”該如何根治？

當務之急，是建立更為完善的法律法規體系。近日，中央網信辦等四部門聯合發佈通知，開展“清朗·網路平臺演算法典型問題治理”專項行動，規範數據處理活動，保護消費者免受不公平對待。通知提出，嚴禁利用演算法實施大數據“殺熟”；嚴禁利用用戶年齡、職業、消費水準等特徵，對相同商品實施差異化定價行為。

企業應當增強自律，建立透明的定價機制。一些行業領先者已經開始行動，比如某電商平臺推出的“價格保護”政策，承諾在一定時間內若商品降價，將退還差價，這不僅增強了消費者的信任，也提升了品牌形象。此外，通過引入第三方監測機構，定期審核演算法公正性，也是提高透明度的有效手段。

培養公眾的數字素養同樣重要。教育引導用戶理解演算法原理，學會保護自己的數據隱私，同時鼓勵理性消費，不為片面追求低價而忽視個人資訊的安全。例如，學校開設相關課程，媒體發佈科普文章，幫助大眾構建健康的網路使用習慣。

演算法要向上尋善而行，希望每個消費者，都能逃離“大數據殺熟”的演算法陷阱。