“反向驯化”能对抗大数据“杀熟”吗

如今，大数据深度嵌入人们的生活，带来前所未有的便利。但与此同时，“大数据杀熟”成了互联网的沉疴痼疾。近年来，为对抗“ 大数据杀熟”，用户可谓是各出奇招：赛博哭穷、假装新用户、卸载重装、反向差评……但这些方法并不总是有效，令人诟病的“大数据杀熟”仍不时“背刺”用户，让人难以接受。

大数据的“熟人”价

每逢节假日，小庄会约上三五好友外出游玩，出行打车成了刚需。“可能是我打车频繁，输入同样的起点终点，同行的人费用总比我低。”在社交平台，和小庄有过类似经历的用户不在少数。

尽管大量消费者为自己“喊冤”，平台却很少承认存在“大数据杀熟”行为，并认为这是针对不同用户的“差异化营销”。

“ 如果哪个APP 让我发现‘杀熟’，我就卸载一段时间，等我下次再用就会便宜点，大数据也‘老实’了。”小庄说。对大多数消费者来说，面对“杀熟”诉诸法律投入的时间、精力成本都较高。“大数据杀熟”本质上是算法系统利用用户数据进行推测，更多像小庄一样的用户开启了门槛更低的全新策略——“反向驯化”，“以算法之道还治算法之身”，与大数据进行智慧的对决。

“驯化”注定不可能成功

所谓“反向驯化”，即用户通过更改自己在网络平台上的行为轨迹，化身“伪装者”，装新用户、装不常用、装不喜欢……“伪装”的核心在于让平台无法锁定用户画像，干扰算法对用户身份信息和消费偏好的推测。

除了切换平台、注册多个账号，众多网友也在社交平台分享自己对大数据的“反向驯化”攻略：有的设置虚拟昵称，有的开启手机隐私模式，还有的定期清除缓存甚至更换设备，当然最热门的做法还是发表反向评论，向大数据表达自己的拮据状态，试图让商品或服务的价格有所下降。

在给大数据进行堪比“洗脑”的操作之后，部分用户发现商品的价格确实有了一定程度的下降。那么，大数据真的能被用户“驯化”吗？有用户向记者表示，“反向驯化”并不总是有效，即便有效果也是短暂的。

“消费者享有对商品或服务的监督权和批评权，但如果用户采取恶意手段，就可能涉嫌违法。比如，通过大量发布虚假评价来试图误导平台调整价格策略等行为，可能违反网络安全法等法律中关于不得编造、传播虚假信息等相关规定。”泰和泰律师事务所高级合伙人、中国广告协会品牌营销生态安全服务中心智库专家廖怀学告诉记者，用户对大数据的“反向驯化”可能存在一定的法律风险。

推动算法治理需久久为功

今年1 月，多家网络平台发布算法治理举措，推进算法和平台治理透明化。比如，拼多多表示将打击“大数据杀熟”；得物则表示若用户发现平台涉“大数据杀熟”等违规行为，可进行投诉，平台将及时受理落实；腾讯提出“推动产品内集中化展示算法信息公示，提升用户对算法推荐服务公正公平、公开透明的获得感”……行业的自律将成为根治“大数据杀熟”和推动算法治理的重要推力。

“面对以‘大数据杀熟’为代表的新型‘智能鸿沟’，政府、企业和公众在整体性的治理现代化新形势和新要求下，形成体系性、系统性和全局性的治理能力，才是必由之路。”浙江大学网络空间国际治理研究基地主任、乌镇数字文明研究院院长方兴东说。（摘自《人民日报》1.20 王慧琼/文）