大數據“殺熟”的底氣來自哪里

  去年年末，網友“廖先生廖先生”發布微博稱，自己在某旅行網站訂房時發現，酒店的柜臺價遠低于網站給自己的報價，而使用朋友的賬號查看，價格也低于自己先前查詢的報價，與柜臺價格持平?！傲蜗壬硎尽恍夜适碌陌姹竞芏?，但是這背后都藏著一個問號：為什么大數據比你的內衣還貼心，比你媽還了解你?

  什么是大數據?套用大咖Simon Matthews的話回答:

  大數據就像青少年性愛:每個人都在談論它，卻沒有人真正知道要如何去做，每個人都覺得其他人在做著，所以每個人都聲稱他們也在做著。

  按照知乎上的說法來舉例，我們要測量某個韭菜地的溫度，如果整片韭菜地只有一支溫度計，那這支溫度計就要十分精準，不能故障，但也意味著它會很貴。換句話說，就是不能有任何雜亂或出錯;相反的，如果我們今天在葡萄園里放了100支溫度計去測溫度，就可以用便宜一些，簡單的溫度計測出很精準的溫度。

  100支溫度計代表的是量大，盡管其中幾支可能不那么精準，但卻可以收集到大量數據。比起只靠一支溫度計來說，更可看到全貌，代表全體。把韭菜地換成微博、淘寶、知乎各大留下我們蹤跡的app場所;把可憐兮兮的韭菜，換成主人公我們;用于測量的溫度計，替換成各大數據收集、處理、應用工具。

  這，就組成了，所謂的大數據。

  你在社交網絡的評論，餓了么一個習慣的點單，微博一個不經意的轉發，淘寶順手點開的店鋪，知乎一個嫻熟的點贊。這些看似沒有關聯的數據，被暗中悄悄收集整理，堆砌成一個完整的自畫像，有時候你潛意識里還沒意識，大數據就幫你挖掘完了。

  接著要問下一個問題了。

  大數據是萬惡幫兇嗎

  為大數據的“殺熟”行為究竟是情有可原還是坐實幫兇，我們需要分析分析。

  消費者天然反對價格歧視，但是我們卻不能忽略商家策略。

  有這么一個例子：同一架航班經濟艙的機票，必須賣同一個價錢，那么商家就要考慮，我怎樣才能掙最多的錢?以前可以對提前買票的人給出優惠，那樣時間寬裕的人就可以選擇這種低價票。但現在不行了，那航空公司就要算出一個價格，使新價格下的總收入至少和以前持平。結果就是一些臨近截止時間才買票的人付出的費用更少了，而過去那些能夠得到優惠的人要付出更多金錢。實際上是后一種人在補貼前一種人。

  而我們知道，那些時間寬裕的旅客，往往是時間成本較低的，其收入水平通常也較低。而到最后一刻才買機票的通常是商務出行，這種人一般收入較高，時間成本也較高，所以即使價格更貴他們也要買。所以這禁止航空公司進行價格歧視，航空公司就只能收取一個固定的價格，結果是讓“窮人”掏錢來補貼“富人”，這是不是違背了我們制定政策的初衷?

  作為一種技術手段，大數據很懂你但是不愛你。

  大數據為什么總是欲求不滿，想24小時跟著你，得到你全部的數據和隱私?過年前夕，支付寶年度關鍵詞火爆了朋友圈。溫暖、快樂、柔暖、旺、潮、才華、顏值正義、懂得、堅持、小確幸、純真……這幾十個關鍵詞從早上一直刷到了晚上。但是大家正忙著站隊、吐槽、哭窮，玩梗的不亦樂乎的時候，岳成律師事務所合伙人岳屾山在微博上曝出支付寶發關鍵字的時候，我們也被偷偷簽了協議：

  我們的信息和隱私就是大數據商人們的金礦，我們就是被開采和收割的對象。但華強智慧網筆者認為，盡管大數據在一定程度上確實成為個人信息泄露的幫兇，但是大數據技術同樣可以成為維護個人數據安全、防治監控的利器。