近日，“年輕人開始反向馴化‘大數據殺熟’”的話題引發熱議。針對備受詬病的大數據殺熟，一些年輕人嘗試通過評論“哭窮”等手段反向馴化演算法，如頻繁表達“太貴了，買不起”“我不打算買了”等，建立所謂的“人設”，從而影響演算法推送。有媒體報道，一名年輕人通過反覆評論“機票太貴了，買不起，不去了”後，發現機票價格從4309元降至1903元，降價超過了2000元。(見12月16日中央廣電總台中國之聲微信公眾號)
同樣是點外賣，老用戶獲得的折扣比新用戶少；在平臺上訂酒店，多次瀏覽後價格自動上漲；購買視頻網站的會員，收費待遇隨手機型號而變化……近年來，“大數據殺熟”現象備受消費者吐槽。“千人千價”的背後，是平臺通過分析用戶的消費習慣、瀏覽記錄、登錄設備等個人資訊進行差異化定價。儘管有關部門多次出手規制，但由於演算法複雜隱蔽、消費者舉證和維權難度大，大數據殺熟仍屢禁不止，而且不斷衍生出“新套路”“新變種”。
為了不再受窩囊氣，年輕人開啟了一場反擊。據報道，除了“哭窮”外，他們或是在評論區“威脅”要卸載，或是頻繁更換頭像偽裝成新用戶，試圖“繞暈”演算法，隱藏自己真實的消費能力，以享受更大的優惠。這些“反向馴化”的行為，更像是一種幽默表達，折射出年輕消費者權益意識的覺醒，也反映出他們面對“演算法收割”的氣憤和無奈。
誠然，“反向馴化”或許在短期內有效，但可能很快就會被更精密的演算法“識破”。況且，打擊大數據殺熟不該是消費者的責任，僅靠個體的力量也遠遠不夠。社會各方應讀懂這場“行為藝術”背後的期待和訴求，致力於打破“演算法黑箱”，構建更加公平、透明的價格秩序。
根治大數據殺熟，歸根結底還是要提高監管質效，推動企業公開定價演算法模型，並及時彌補規則空白，進一步明確價格歧視的判定標準，厘清“合理行銷”和“演算法殺熟”的邊界，在提高違法成本的同時，不斷降低維權門檻和成本。對於各類平臺來説，無論“新客”還是“回頭客”，都應當一視同仁地做好服務，這是最基本的待客之道，也是在市場競爭中立足取勝的發展之道。(工人日報陳曦)
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