电商大数据“杀熟”套路多，大V投诉被更快处理?
同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多，这在互联网行业叫作“大数据杀熟”。调查发现，在机票、酒店、电影、电商、出行等多个价格有波动的平台都存在类似情况，且在在线旅游平台较为普遍，而国外一些网站早已有过类似情况。在一些网站，大V在客服投诉等方面甚至享有特权。同时，还存在同一位用户在不同网站之间数据被共享这一问题，许多用户遇到过在一个网站搜索或浏览的内容立刻被另一网站进行广告推荐的情况。
众多网友对此表示不满。有专家认为，这种行为属于一级价格歧视；有专家则表示，这一价格机制较为普遍，针对大数据下价格敏感人群，系统会自动提供更加优惠的策略。
订票约车等都会被“大数据杀熟”
网友“廖师傅廖师傅”称，自己经常通过某旅行网站订一个出差常住的酒店，长年价格在380-400元左右。淡季某日，自己的账号查到酒店价格还是380元，但朋友的账号查询显示价格仅为300元。无独有偶，自己通过某叫车平台预约了普通网约车，但来了一辆七座商务车，以为被免费升级了，谁知查询过往记录发现，基本都是按照升级后的车型收费的。他称，自己被“大数据杀熟”了。
一位网友则称，自己在某电影票订票平台上体验到了被“杀熟”。她表示，用新注册的小白账号、普通会员账号和高级别的会员账号同时选购同场次电影，最便宜的是小白账号，其次是普通会员账号，而高级别的账号一张票要比小白账号贵出5元以上。另外，自己下半年开始，电影票平台价格显示均价30-40元，而一年前均价为20元。
针对上述现象，大量用户表示极为不满。“廖师傅廖师傅”称，现在流行两个关键词，一个是大数据，一个是基于大数据的千人千面。本是美事一桩，通过让渡部分个人隐私，帮助大家做最优的决策。但是很多无良的互联网企业却利用了大数据这个利器作恶。他们会给消费者的每一次行为打数据标签，会为你打上千甚至上万个标签，比你自己都了解自己，然后利用这些标签和你的消费习惯去牟取不属于他们的利益。还有的网友称，“原来大数据是精准靶向坑人”。
在线旅游平台最爱“杀熟”？
在调查中北京青年报记者发现，在线旅游平台被批评存在“大数据杀熟现象”最多。一位网友表示，自己在某在线旅游平台订机票，选好的那班每次看时都会上浮；而当自己选好该机票后取消，再选那个机票时，价格立刻上涨甚至翻倍，在自己觉得“不买会更贵”而匆忙下单后，发现该航班价格又恢复到最初的低价。
而一位业内人士对北青报记者表示，在线旅游平台内部有一种“套路”，就是根据用户的“上一次行为”而默认捆绑相应服务，这也是不少高级别会员强烈要求的。例如刚刚注册会员的用户，他在购买机票时，系统仅默认显示一张机票的价格；而一旦他在这一次同时勾选了贵宾休息室、接送机服务或酒店优惠券等附加服务，那么在下一次下单时，系统会默认帮他勾选同样的服务。当然，用户可以在下次预订过程中取消勾选，再次预订“纯粹的机票”，那么后续的订票过程中，系统则不会默认捆绑任何服务。该人士表示，“我们的高级别会员都非常认可、需要这种默认捆绑的体验”。该人士称，每位用户的出行都有其习惯，尤其是高级别会员，更加注重消费体验，他们对价格不敏感，而是希望得到个性化的服务，因此特别认可类似做法。
对此，该网站一位会员对北青报记者表示，“网站记录用户的出行习惯，确让自己体验良好”。不过他认为，如能在醒目位置进行消费项目提示，体验则更完美。
一些网站标明新客户享有专属优惠
不同于上述网站隐蔽的价格差异，一些网站在宣传语中直接写明了针对新客户有特别优惠。
如一家电商网站，其宣传语为“新人获得1000元大礼包”，用户在注册成功后即可获得系统赠送的各种满减礼券，总价1000元。另一在线旅游平台也宣称“999元旅游优惠券大礼包限旅游新客”，在注册网站后可领取优惠券礼包，其中包括机票、酒店等各类产品，用户在后续下单时可参与满减。
与此类似，一出行平台则为首次注册的用户提供充值返现活动，用户在注册并进行首次充值后可以获得5%的返现；一生鲜电商则为新用户提供“满99元减80元”的立即优惠待遇；一互联网金融平台提供新人专享理财产品。这些新人优惠每位用户只能享有一次。
对于该类价格优惠政策，网友们则表示可以接受。一用户表示，“完全可以理解，每个平台都想吸引新用户，我们也都曾是新用户，都享受过这种待遇。这种敞亮的方式，让人心里很舒服”。
广告联盟分享用户数据
除了不同账号拥有不同价格待遇这一情况之外，还存在同一位用户在不同网站之间数据被共享这一问题。许多网友都表示遇到过在一网站搜索或浏览某一产品，在其他网站的广告栏就会看到相关产品。一位网友表示，“在某电商网站给母亲买衣服，从此以后推荐的全是那类中年人服装”。还有的网友表示，在一个汽车论坛上搜索××汽车，再打开另一电商网站，该电商网站立刻推荐该款汽车配件。且目前有数家网站之间都存在数据互通问题。
还有的用户表示，自己曾和朋友在网上聊天中谈及一家温泉，随后登录另一网站，立刻收到了温泉度假等相关推荐。某知识付费平台网友则称，自己在该平台用语音输入了某产品，随后在另一电商网站上就出现了该产品。平台语音输入的识别度和信息同步的快速令他感到惊讶。
有网友表示：“大数据时代就没有隐私了？”还有的网友认为，在平台内部有基于大数据的推荐很正常，而在许多平台之间互通信息让人无法苟同，“还有哪些我不知道的地方有我的信息？细思极恐”。
大V投诉被更快处理？
一位技术研发经理介绍道，自己所在的网站也会给用户进行“画像”，根据用户信息、订单、行为等等推测出其喜好，再针对性地给出产品，可以极大地提升用户感受，能避免用户被无故打扰的不适感。其用户画像维度包含多方面，包括：用户个人资料、会员等级、行为、订单特征、其社交网站信息、搜索网站搜索信息、职场网站信息、内部客服信息等。
该技术研发经理还介绍称，用户画像适用于多个场景，如拥有较好支付能力的用户在搜索时会看到更多的奢侈类商品；在社交网站拥有较多粉丝的“大V”，其高影响力等同于高级别会员，在客服人员处理其投诉时被识别，从而更快、更好地被响应。
另有网友表示，大数据对于“售后服务”的运用不止这一例。在某电商网站上存在“好次掺卖”的情况，对于投诉较少的客户，网站发次品的几率较高，而对于质量较为敏感的客户，网站则发优等品的几率较高。该网友对此表示无奈和不满。
大数据为“一级价格歧视”提供便利？
实际上，“大数据杀熟”在国外早已出现。2000年，亚马逊网站开始了差别定价试验，亚马逊选择了68种DVD碟片进行动态定价，根据潜在客户的人口统计资料、在亚马逊的购物历史、上网行为以及上网使用的软件系统，从而确定不同的报价。例如，名为“泰特斯”的碟片对新顾客的报价为22.74美元，而对那些对该碟片表现出兴趣的老顾客的报价为26.24美元。通过这一定价策略，亚马逊提高了销售的毛利率。
对此，中国人民大学公共管理学院组织与人力资源研究所教授刘昕表示，“过去经济学里讲一级价格歧视，听上去像是天方夜谭，现在有了所谓的大数据，倒是堂而皇之地实现了。一级价格歧视又称完全价格歧视，每一单位产品都有不同的价格，它假定垄断者知道每位消费者对任何数量的产品要支付的最大货币量，并以此决定价格，因而能够获得每位消费者的全部消费剩余。”
实际上，一些消费者认为，针对不同的用户定价策略可以被理解，但前提是“知情权”。只要知晓了企业的定价策略、促销方式，那么就可以根据自己的喜好去选择相应的网站和产品。
专家观点
大数据营销应保护用户个人信息资料安全
知名大数据专家、电子科技大学大数据研究中心主任、教授博导周涛对北青报记者表示：“让不同的消费者看到不同的价格，大家往往一听到这个就觉得是价格歧视。其实可以反过来想，有些消费者看到的是原价，有的消费者可能会看到优惠券、返现券后的价格。在这种意义上讲，我们可以不把它理解为价格歧视，而是给价格更敏感的人更多优惠。”
电商用“算法”投放优惠券
周教授介绍称，一般的算法在处理这个问题的时候，并不是很简单地依据消费者购买的商品数量和价格，比如他购买的商品越多，给他的优惠就越少；而是首先看他购买的商品在所有的三级品类中价格的排序是怎样的，比如他购买的钢笔在所有钢笔商品中的价格排序是怎样的。比较好的算法还会关注：他从加入购物车到购买的时间延长程度，包括以前他是不是点击、收藏或使用过很多优惠券。
我们通过一个人行为及其购买历时的分析，来判断他有多么对价格敏感，我们会给这些价格敏感人群一些优惠券，这是较为合理的。
对价格不敏感者容易成目标
周教授说“我觉得这不是‘杀熟’现象，而是‘杀对价格不敏感的人’，‘杀’的方式不是给他超高的价格，而是少给他优惠券。这种现象在线下实际上也非常常见，比如一听可乐，在超市只卖2元，而在五星级酒店就能卖出30元，这不能叫价格歧视，这是因为你能进得起五星级酒店住，那么你就是要被‘杀’的。”
至于不同网站共享用户的大数据这一问题，周涛教授表示，这其中有些是合法的，有些是不合法的。他说，合法的就是“广告联盟”，比如会有数万家网站甚至数十万个APP形成一个广告联盟，他们会共享用户的JavaScript记录（记者注：该记录包含访客的浏览器信息、浏览记录、搜索历史等），他们虽然不知道你叫什么名字，但知道你是来自同一台机器的点击。例如一个网上图书商城和一个在线电影网站都在该联盟中，“我从在线电影网站知道你爱看科幻电影，就在你一上网上书城的时候给你推荐科幻类图书，这是合法的。”不过，专家同时指出，商家应该切实保护用户的个人信息等隐私资料不被泄露，切实保护用户信息安全。
另外还有一类典型的不合法行为，也就是不法的商家或黑客在用户电脑上植入木马，以强行的方式弹出广告，通过木马或者病毒的方式来记录你的行为。
交易应遵循诚实信用原则
京衡律师上海事务所余超律师对北青报记者表示,经营者与消费者进行交易，应当遵循公开、公平、自愿、诚实信用的原则。经营者通过虚构事实、隐瞒真实情况的手段，用一个较高的价格欺骗、诱导特定的消费者与其进行交易,构成价格欺诈,针对价格欺诈行为消费者有权向价格主管部门举报,由**价格主管部门依照《中华人民共和国价格法》和《价格违法行为行政处罚规定》进行处罚。
另外，《消费者权益保护法》还规定，经营者提供商品或者服务有欺诈行为的，应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失，增加的金额为消费者购买商品价款的三倍。
来源：北京青年报
责任编辑：陆楚冰
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携程再现大数据“杀熟”疑云：明星发文吐槽、还曾多次被投诉……
“你家数据‘杀熟’有点恶心，明明三千多的票，点进去就变成六千多，最后变成一万多。吃相太难看！”近日，演员马天宇发文吐槽携程旅行，质疑其大数据‘杀熟’”。
截至目前，携程方面暂未对此作出回应。记者注意到，目前马天宇也已将其喊话微博内容删除。
值得注意的是，此前话题“马天宇吐槽携程旅行吃相太难看”登上微博热搜后，受到众多网友关注，并纷纷跟帖提到自己遭遇大数据“杀熟”的经历，引发热议。
实际上，在线旅游领域是大数据“杀熟”的“重灾区”之一。携程旅行也曾因此被多次投诉，甚至被消费者告上法庭。究竟是“吃相难看”，还是“技术陷阱”？在屡陷“杀熟”疑云中的携程旅行，还将如何前行？
（＠马天宇微博截图，目前已将其喊话微博内容删除。）
明星喊话携程旅行大数据“杀熟”，网友：同时买票价格不同
今年暑假期间，旅游业逐渐复苏。互联网时代，在线旅行网站承揽出行、住宿等多项服务，逐渐成为消费者旅行的首选。
然而，当今吃购住行都深度在线化的时代，“大数据“杀熟””却逐渐被消费者所诟病。
8月2日晚，演员马天宇在微博（＠马天宇）发文称，“你家数据“杀熟”有点恶心，明明三千多的票，点进去就变成六千多，最后变成一万多。吃相太难看！”并且直接＠携程旅行网。
随后，话题＃马天宇吐槽携程旅行吃相太难看＃登上微博热搜。数据显示，截至目前该话题的讨论高达2.5万次，阅读数达到7.7亿。
（微博截图）
此外，该话题也引起了网友一起吐槽被携程大数据“杀熟”的经历。有网友提到，“我跟我同学同时买机票，她比我便宜了将近一百，我直接跟客服大战三百回合，然后价格就降下来了。”
另有网友表示，“最近准备去旅游，用携程看了看，首页和点进去的价格不一样也是很烦……”“无数次订酒店，不同账号看价格都不同，有时候甚至相差几百，每次订个酒店还要几个人一起比价……”
热词——大数据“杀熟”，自2018年逐渐引起广大消费者热议。同年，该词被选为2018年度社会生活类十大流行语。
此外，据北京市消协2021年发布的互联网消费大数据“杀熟”问题调查结果显示，超八成（82.37％）受访者认为大数据“杀熟”现象非常普遍或普遍，仅有极少数（1.29％）受访者认为大数据“杀熟”现象不普遍或根本不存在。
同时，有八成多（86.91％）受访者表示有过被大数据“杀熟”的经历。这说明绝大多数受访者认为大数据“杀熟”现象比较普遍，而且认为有过被大数据“杀熟”的经历。
携程数次陷入“杀熟”纠纷，消费者将其告上法庭
在马天宇发声后，引起网友共鸣的同时，也再次将“携程是否有‘杀熟’的情况”摆在公众面前。
据记者梳理发现，携程曾数次陷入“大数据杀熟”的质疑声中。据公开报道，2019年年初，有网友爆料称，在携程购买机票时原价17548元的机票，重搜后提示无票，并且价格变成18987元。但航空公司官网还显示有票，其他平台只需16890元。对此，携程客服回应称：此事是系统Bug（漏洞）所致，绝无大数据杀熟，携程将赔偿所有受损用户。
此外，记者注意到，对于“大数据杀熟”一说，携程联合创始人梁建章也曾公开回应称，是因为计价规则比较复杂导致的。“在价格方面，以前的规则太复杂，给某些客户造成了假象，让他们觉得价格有歧视问题等，但现在规则已经更加透明化，更加简化，使得客户对产品竞争力、价格更加有信心。”
（图据携程）
值得注意的是，在一片质疑声中，也曾有消费者将携程告上法庭，公开起诉携程“大数据杀熟”。
2021年7月，胡女士是携程钻石贵宾客户，按照平台规则，她拥有酒店会员价8.5折起等特权。但胡女士在订房时发现，酒店的一间豪华湖景大床房实际挂牌价为1377.63元，而胡女士支付价款为2889元。
事后，胡女士与携程沟通，仅被退还了部分差价。携程解释称，其系平台方，并非涉案订单的合同相对方。
对此，胡女士认为携程采集了其个人非必要信息，进行“大数据杀熟”，并将上海携程商务有限公司诉至法院。
经过浙江绍兴市中级法院终审判决，认定携程不构成“大数据杀熟”，但仍属于消费欺诈，应对消费者退一赔三。
法院审理认为，携程APP作为中介平台，有如实报告对标的实际价值义务。在此事过程中向胡女士展现了溢价100％的失实价格，没有价格监管措施，没有做到钻石贵宾享有优惠的承诺，并在处理投诉时告知无法退还全部差价的理由也与事实不符。
商家利用大数据分析消费者“宰客”？多项规定明确禁止
“利用大数据分析我的消费习惯，再宰客，这就是对消费者的不尊重。”消费者张小姐对未来网记者表示，商家利用大数据通过精准分析用户消费习惯、消费能力构建出用户画像，是不负责任、有损商业信誉的行为。
实际上，监管部门也出台了多项规定，对大数据“杀熟”作出禁止。如《中华人民共和国电子商务法》第十八条规定，电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。
在2020年10月正式施行的《在线旅游经营服务管理暂行规定》，其中明确要求在线旅游经营者不得滥用大数据分析等技术手段，基于旅游者消费记录、旅游偏好等设置不公平交易条件等。
此外，2022年3月1日，国家网信办等四部门联合发布的《互联网信息服务算法推荐管理规定》正式施行。虽然《规定》并未直接界定大数据“杀熟”行为，但却对算法推荐管理划定了行为边界：算法推荐服务提供者不得设置诱导用户沉迷、过度消费等违反法律法规或者违背伦理道德的算法模型；不得根据消费者的偏好、交易习惯等特征，利用算法在交易价格等交易条件上实施不合理的差别待遇等违法行为。
据携程官网显示，集团能够提供超过120万种全球住宿服务，480多家国际航空公司，以及超过31万项目的地内活动。
另据财报显示，携程2022年第一季度净营业收入为41亿元，同比保持稳定，环比下降12％；归属于携程集团股东的净亏损为9.89亿元，2021年同期净利润为18亿元，由盈转亏。
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终审 | 宋广辉
如何看待网传曾娘足式两补者滴滴为赴美上市把中国道路信息和用户数据泄露给美国？
滴滴的行为令人气愤，网信办官方微信发文称，根据举报，经检测核实，“滴滴出行”App存在严重违法违规收集使用个人信息问题。国家互联网信息办公室依据《中华人民共和国网络安全法》相关规定，通知应用商店下架“滴滴出行”App，要求滴滴出行科技有限公司严格按照法律要求，参照国家有关标准，认真改存在的问题，切实保障广大用户个人信息安全。国家网信办不会在没有证据，没有调查，没有核实的前提下说出“滴滴出行存在严重违法违规收集使用个人信息问题”。请感受一下这简短有力的措辞，严重违法违规收集使用，恐怕今晚所有中国互联网公司听到这句话，晚上都睡不着觉。各位可以结合知乎之前那个滴滴网络审查的回答就可以明白，非常多的人对具备行业垄断性质且赴美上市的中国互联网公司拥有不切实际的幻想。一个滴滴倒下，根本不算什么，影响不了中国社会的正常运转。复制一个没有核心竞争力的滴滴跟玩似的，滴滴倒了反而会加速行业的改革、优化、规范。滴滴的成功靠的是什么，各位心里要有数。别真以为滴滴有什么芯片级的核心竞争力，连国家都要敬着它。望国家拿出扫黑除恶的气势来对待互联网企业违法违规收集使用用户信息的行为，严查大数据杀熟，严查用户隐私数据倒卖，严查快递金融信息灰产，严查企业垄断。你治得好，老百姓就拍手叫好，老百姓才会更加拥护你。同时，也望中国互联网企业认真想一想，究竟是用户离不开你，中国市场离不开你，还是你离不开用户，你离不开中国市场。最后，千万不要觉得滴滴事件中的网络安全只有“国家安全”，人民不安全，才是真正的不安全。在人民和国家的利益面前，不会管你姓马还是姓柳。我国地图数据特殊性：由于我国测绘资质的特殊性外国是一直拿不到我国地图数据的，GoogleMap中缅边界啥的甚至有商家出现在海上。这是因为我国地图和GPS匹配时为了国家安全采用了和外国（一般是WGS84）不同的定位标准（GCJ-02，百度额外添加加密算法的为BD09/0911）。GCJ-02会通过一套特殊的算法加密+偏移源数据，解密后才能正确显示在地图上。如果是真的这次滴滴相当于至少直接把车能开进去的地方的GCJ-02偏移结果全都汇报了。带来的直观后果就是如果美帝想要开战定位重大基础设施/机场/军用设施就更容易了。
“大数据杀熟”是什么意思？
其他人对杀熟解释的都差不多了，存在有的产品根据大数据分析用户的个人习惯去定不同的价格这种情况。不过说到安卓和苹果的用户购买同一种产品花的钱不一样，主要是因为苹果会从通过appstore进行的交易收取手续费，所以价格会高一些。
大数据杀熟刷屏大数据杀熟什么意思
不明白啊==！
大数据“杀熟”最高可罚5000万元_中国经济网——国家经济门户
《深圳经济特区数据条例》明年起施行，是国内数据领域首部基础性、综合性立法
《深圳经济特区数据条例》（以下简称《条例》）经深圳市第七届人民代表大会常务委员会第二次会议于6月29日通过，自2022年1月1日起施行。《条例》首次在国内立法中明确，除为了维护未满十四周岁未成年人的合法权益并征得其监护人明示同意外，不得向其进行个性化推荐。《条例》对备受关注的“APP不全面授权就不让用”“大数据杀熟”“个性化推荐”“数据维权难”等个人数据保护难题作出了相应规定。深圳市人大常委会法工委5日在解读中指出，《数据条例》是国内数据领域首部基础性、综合性立法。
《条例》进一步明确，市场主体应限于实现处理目的所必要的最小范围、采取对个人权益影响最小的方式处理个人数据，并列举了五种符合最小必要原则的具体情形。《条例》规定，APP在处理个人信息前应充分告知用户并征得同意，同时要提供撤回同意的途径。
目前，市面上部分APP通过“一揽子协议”将收集个人数据与其功能或服务进行捆绑，用户不同意全面授权就无法使用APP。对此，《数据条例》规定，数据处理者不得以自然人不同意处理其个人数据为由，拒绝向其提供相关核心功能或者服务，但该个人数据为提供功能服务所必需的除外。
最后，针对大数据“杀熟”行为，《条例》也明确规定市场主体不得使用非法手段获取其他市场主体数据，不得非法收集其他市场主体数据以提供替代性产品或者服务，不得通过数据分析无正当理由对交易条件相同的交易相对人实施差别待遇。违反以上规定者最高可被处以5000万人民币的罚款。
《条例》对处理生物识别数据作出了较处理其他数据更加严格的规定，要求处理生物识别数据时，除该生物识别数据为处理个人数据目的所必需，且不能为其他非生物识别数据所替代的情形外，应当同时提供处理其他非生物识别数据的替代方案。
《条例》首创性地规定，数据处理者基于提升产品或者服务质量的目的，对自然人进行用户画像的，应当明示用户画像的主要规则和用途；自然人有权拒绝数据处理者对其进行上述用户画像和基于用户画像进行的个性化推荐，数据处理者应当为其提供拒绝的途径。
《条例》首次在国内立法中明确，除为了维护未满十四周岁未成年人的合法权益并征得其监护人明示同意外，不得向其进行个性化推荐。
市场监管总*：大数据“杀熟”拟没收违法所得并罚款
羊城晚报讯记者丁玲报道：近日，记者从市场监管总*获悉，为依法惩处价格违法行为，维护正常价格秩序，该*起草了《价格违法行为行政处罚规定（修订征求意见稿）》（以下简称“征求意见稿”），向社会公开征求意见。
征求意见稿明确，若经营者存在变相提高或压低商品服务价格，相互串通操纵市场价格造成商品价格较大幅度上涨等，低价倾销、价格歧视、价格串通、哄抬物价、价格欺诈行为，责令改正，没收违法所得，并处违法所得5倍以下的罚款；没有违法所得的，给予警告，并处违法行为发生期间销售额1%以上10%以下的罚款；情节严重的，责令停业整顿，或者吊销营业执照。
对于新业态中的价格违法行为，征求意见稿明确，电子商务平台经营者利用大数据分析、算法等技术手段，根据消费者或者其他经营者的偏好、交易习惯等特征，基于成本或正当营销策略之外的因素，对同一商品或服务在同等交易条件下设置不同价格的，给予警告，可以并处上一年度销售总额1‰以上5‰以下的罚款，有违法所得的，没收违法所得；情节严重的，责令停业整顿，或者吊销营业执照。
羊城晚报讯记者曹月、通讯员关雅云报道：近日，佛山市顺德区市场监督管理*组织开展打击侵害消费者人脸识别信息专项执法行动，对辖区内的楼盘售楼部、大型商超、销售店等场所进行检查，于近期成功查处顺德首宗侵犯消费者人脸识别信息案。
顺德区市场监督管理*接到群众举报，经检查，在2020年8月至2021年4月期间，A公司为确认购房客户是否是由分销商（中介公司）介绍而来，在未向消费者明示、征得同意收集使用其人脸信息的情况下，使用人脸识别硬件及人脸信息识别系统，抓拍所有到访客户的人脸生物识别信息，从而自动识别客户是自然到访还是分销商介绍而来，进而据此向分销商结算代理费，共收集、使用消费者人脸识别信息约600多条，违反了《中华人民共和国消费者权益保护法》第二十九条第一款规定，构成了侵害消费者个人信息的违法行为。顺德区市场监管*责令当事人改正违法行为，并对当事人作警告、罚款16万元的处罚。
（责任编辑：郭文培）
大数据杀熟怎么举报
大数据杀熟这个是目前很多应用都存在的了，举报的话还是一样在消费者协会进行举报了
飞猪大数据杀熟怎么办？
飞猪大数据杀熟，可采取以下三个措施处理：
1、治理大数据“杀熟”等各种“店大欺客”行为，有关部门应加强相关立法工作，堵住监管漏洞，提高违法成本。
2、创新大数据监管方式。建立相应的大数据网上监管平台，针对网络信息平台进行全天候在线监管，提高对各种利用隐性大数据违法行为的查处能力。
3、一旦发现平台有“杀熟”行为，不仅要给予其行政处罚，还要将其纳入诚信黑名单。
如何看待大数据杀熟？ - 哔哩哔哩
2018-5-12补充：很早以前，我就在一些回答里反复强调过，个人信息的泄露会威胁到用户人身安全。尤其一些年轻漂亮的女孩，这种威胁是非常现实、迫在眉睫的。
然而无一例外，大家都觉得我是在危言耸听——简称扯淡。
近日空姐被顺风车司机*杀案，最根本的原因，恐怕要有一大部分要归结到“个人信息泄露的恶果上”——当然，大多数人还是看不懂。
借用一副图片：codedump：如何看待空姐搭乘滴滴顺风车被杀害一事？此类事件应如何避免？
再一副：helanmouse：如何看待空姐搭乘滴滴顺风车被杀害一事？此类事件应如何避免？
想想吧。如果你妻子、你女儿被人挂了这么个标签，网上人人能看到。
那么，当她们在夜深人静的偏僻地点，通过网络打车时——夜深人静所以车少，地点偏僻所以正常做生意的人不会去——你觉得专程跑过去的，更可能是什么？
这是一个天然的筛选机制，确保你有更大几率遭遇不测。
只要不蠢不坏，稍微想想都该知道，打车APP这种玩意儿怎么可以和社交拉扯到一起！
现实生活中，哪怕在网上和人聊了一年两年，第一次线下见面还要事先做好充足准备呢——就这都还有多少因为见网友被*被杀的。
以下是原回答：
业内人士声嘶力竭的喊了多少年的事了。我自己都经常因为给人科普“保护隐私的重要性”被人怼：我们小老百姓有啥怕人知道的！
这只是最为简单粗暴的一种。类似的手法多着呢：
1、根据地理位置定位，如果你附近商场少，那么就给你看到的商品加价
你周围商场少，那么你比价就不方便，生意搞黄的可能性就低；因此加价你也得买。
前好多年，美帝就有过“如果附近没有肯德基，就给用户显示更高的披萨价格”的案例。
类似的，如果发现你住在“富人区”，卖给你的东西不贵个两三五八成，对得起大数据吗。
2、根据你的消费记录，判断你是花的起钱的那种，那就给你加价
3、根据你以及你的朋友们使用搜索引擎搜索的词汇、时间、频率，判断你是“随便看看”还是“心里长草”甚至是“心急如焚”（比如家庭成员得急病之类），从而给你（以及你的整个社会关系圈）调整报价……
举例来说，我曾在某网商那里买电脑，根据CPU/显卡天梯图一个个算性价比；然后比较着比较着，发现自己能看到的商品越来越少了——以显卡为例，刚开始只列大牌子都十几页；后来哪怕取消全部搜索条件都只剩3~5页了。关掉浏览器也没用。
但是呢，这3~5页都是我倾向于购买的型号，价格也恰好在我的预期价位附近浮动。
这说明什么呢，说明商家根据我选中浏览、比较的各种产品型号等参数，知道了我的偏好和目标；然后只给看符合我意愿的。
如果它根据这些分析，只给我展示那些价格相仿、但利润更大的；那么，当可资比较的商品不足时，我很可能就会受到不知不觉的引导，最终选中对我来说非最佳、但对它来说利润更高的。
举例来说，A品牌的1060要价XX元，B品牌的1050要价YY元，C品牌的1070要价ZZ元；我的期望是尽量上1070，但1050也能接受，视价格而定。
假设C品牌为了抢市场，它的1070仅比1060贵了一两百。所以，如果信息充分，那么我最终就会选中C的1070。
但，C知道自己的1070肯定会火，所以他给零售商的提成最少；所以，如果能把A或B的东西卖给我，商家就可以多赚几十块钱。
对商家来说，如果我一直盯着硬件市场看，那么肯定会直接搜C的1070，因为它性价比最高；既然我知道这个，它当然就只能拿出1070给我看了。
但，对其它任何不经常关注硬件行情的人来说，他必定不能直奔主题，而是试图借助“比价”之类动作去选出C——在中国这样的特殊国情下，它甚至还可以知道，我刚刚搜索过“天梯图”、甚至通过天梯图页面的广告插件或别的什么玩意儿知道我正在看“天梯图”！
它甚至都可能知道，我是否还打开着淘宝或者别的网页、以及我这些天都看过哪些！
于是，根据这些信息，它完全可以把C的1070藏起来不给我看，然后推荐另外一些性价比不是最好但给它带来的利润最高的；甚至给我临时提价。
换句话说，有能力的商家完全可以借助对你的操作的分析来引导你的消费，让你不知不觉的买一台电脑多花几百块钱。
综上，不要觉得关于你的、看似不起眼的信息泄露出去没什么。只要有心，从你身上多找点钱还是很容易的——而且你还发现不了。
杀熟，只是门槛最低最粗糙最容易被识破的一种罢了。
Ａ君手上不小心被划了一道口子，于是急忙跑去*店买止血消炎的*。
进入*店时，*店的摄像头拍下了A君，在数据分析中心开始进行了分析。
1、A君进入店面中的移动平均速度的是约3米一秒，速度很快，所以说很急切。
根据大数据平台上的匹配，可以瞬间判断出Ａ君手上的伤非常重要，A君急需*物。
数据中心又继续分析A君的购买历史记录，每个月A君固定消费是5000块，还信用卡约3000块，根据中间信用卡的历史透支消费的的状况，判断出A君每月消费固定在5000~8000之间。
每个月集中消费密度集中在4号左右，所以很有可能是每个月4号以前发放工资，综合推断出，数据平台认为A台这个月剩下消费能力还约有6000左右。
由于考虑到A君平时消费状况，所以数据平台非常人性化给地选择出来了一个价格决定。
店员看了看屏幕，说：“先生，创可贴需要五百块一盒”。
*店里，又来一个人，来到柜台前问店员说:"创可贴多少钱？"
*店的数据中心，在迅速分析了并判断出这个人身上并无明显伤痕，并且情绪稳定的，根据历史记录看，这是第一次来这家*店，这种情况下，急需创可贴的概率比较低。
并且由于这个客户是第一次来这家*店，所以为了挽留客户，完全可以给出微薄的成本价。
店员看了看屏幕，对新来的客户说：“扫描我们的二维码，加入我们的平台，会给你优惠劵，使用劵后，只需要五块钱一盒。”
“非常抱歉，这是*店的公共数据平台给出来的价格，我们的数据都是联网的，无论您去全球任何一家*店，都是这个价格。”店员回答说：
"你们这就是赤祼祼的勒索、敲诈！“A君继续愤怒地指责。
店员很有礼貌地回答：“先生，创可贴我们原来就卖五百块一块的，您看到对其它客户的便宜，那是因为别人有优惠劵。“
这不是简单一个企业能赚多少钱的问题，也不是简单的在公然破坏整个社会之间的诚信，而是会给社会带来极其恶劣的负面影响，同时也会破坏按劳分配原则设计的目的与初衷。
有人觉得欺诈只能欺诈相信自己的人，企业这样做久了会把自己做坏掉，老客户自然会流失，这样的企业是不长久的，所以不必担心。
实际上，这样情况绝不会出现，因为从大数据统计角度来说，总是有人继续在这样的平台上消费，这是个概率。
这就如同那些贷款平台一样，总是有70%以上的人会还款，所以平台进行这样的操作是一定赢利的，至于剩下30%的人哪怕不还款，也是稳赚的。
所以对于企业来说，采用大数据杀熟完全不必担心消费员的反应，反正总有大量的人会继续上面继续消费，只要企业吸纳的人流量够多，其中就一定会产生转化，故而企业可以放心大胆地进行欺诈，因为总会有乐意被动接受的消费者。
所以杀熟这种事情，必须要国家相关部门出台政策，强行制止，不然无法制止这种贪婪
正如前面假想一个未来的图景：
市面上的所有的企业都采用了这种大数据杀熟的方式进行强制提价消费，收入高的人群购买力会被大大拉低，因为在A手上与五百元在B手上五元的购买力是等价的。
这样不断在社会中产生影响之后，会导致所有的人都变得越来越穷，显然货币本身的金融体系也会出现混乱，最早的价值初衷会毁在这样的系统上。
同时还会给社会带来很多负面影响，一种最典型的影响便是，对大众来说，通过努力劳动虽然可以获取更多的金钱与回收，但这这样会毫无意义，因为在这种杀熟系统面前，你辛苦两年升职加薪毫无任何意义，因为你的购买力很快就会在数据平台面前被抵消，与之前不会有任何变化。
这样会让社会上出现大量的“懒人”，因为奋斗努力所得到的回报毫无意义的时候，便不会有人再努力了。
看了下评论，上面的确实是假想的，但是请不要想得太简单了，在大数据无时无刻都在算计你的世界里，你是玩不过的，这里逐一说下：
1、价格惩罚
在上述场景中，如果B君拿到创可贴卖给A君，偶尔一次这样的行为可以，但是随着B君购买次数增多，不仅仅是创可贴，而是所有的商品的价格也会越来越高。
所以这种条件下，B君相当于在面临价格惩罚，所以不可能一次性去购买一大堆创可贴，换句话说，在未来的社会中，你曾经购买的商品越多，未来你将购买的商品越会更加昂贵。
所以在初期或许还有这样的漏洞，但是到了后期，价格将会高昂到你承受不起，这与现代网络游戏让你花费是一样的道理，开始赠送的是金币，但是越花越不够花，最终你需要付出人民币。
而换到大数据环境下，配合借贷金融环境，那么系统考虑的就不仅仅是你这个月还有多少钱可以花费了，而考虑的是怎么让你不至于死掉，在透支你未来的收的情况下，让你不断地贡献金钱。
有人说想注册新ID，这个想法同样不可行，直接识别你的面部便足够了，既使你去大幅度整容，但整容后你的身份证也会被同步更新，结果还是仍然能够被识别出来。
有些人会快乐地认为，更有钱的人会付出更多的钱，而自己是穷人，便是得益的，这个想法是错的。
数据系统针对的你的需求强度，从这个角度来说，穷人并不会比富人更占便宜，比如一次伤灾住院，不治就是死，而治疗是有成本的，哪怕因为是穷人给出了是成本价，只需要20万元，穷人掏不起这个钱，于是只能等死。
指望别人会做捐赠帮助？不可能，因为对别人来说，一旦发生捐赠，他的购买力便会急剧下降，善心会被极大程度削弱，即使有大量的闲钱，也只能袖手旁观见死不救。
谁是最终利益者，谁掌握了这样的数据平台，谁就是得益者，因为平台的掌握者可以任意操控他人的购买力。
显然这样是不被允许的，所以可以引入区块链技术用于记录消费与收入历史，以防止数据被修改，这样即使是平台的管理者也无法任意修改任何数据。
结果所有的人都会陷入到这个怪圈中去，没有谁会成为最终得益者，反而会越来越加贫穷。
A组织通过这样的方式来赚取B组织的钱，B组织也需要这样来赚取C组织的钱，除非源头的A组织是不需要依赖任何外界的资源，不然一定也会被其它组织赚钱。
而大家都采杀熟系统，结果就会导致生态圈恶化，所有人都在不断施图加价以赚取更多利润，于是所有商品的价格都会被恶性上抬。
这最终会导致严重的通货膨胀，本来通货膨胀是因为需大于供的供需不平衡导致。
杀熟机制与传统经济所不同的是，它绕开了正常的已经相对平衡的供需机制，并将价格决定的一方，由需求者转移了一部分到了供应者那里，这会破坏本身已有的平衡。
大规模的由供应者定价，从来都是社会的灾难，之所以要防止垄断，根本上也是为了防它。
还记得牛奶喝不完，就干脆倒沟里，不给穷人的故事么？
20180418补：
开头的场景是虚拟的，不过这个不知怎么成了被批评的对象，《银翼杀手》有赛博朋克的背景，《骇客帝国》有人类自己破坏环境后与机器形成共存的背景，《头号玩家》有玉米减产后的大萧条背景，这些是根据的当前的概念认识推导出来的未来景象，它们当然不一定会真实发生，但是不加以控制，未来难保不会是那样。
至于有人提什么物价*管不管的事，开头就说了需要国家有部门强制介入管理，例如像滴滴打车那样上限被限制在一个范围，这种事不要指望追逐利润最大化的企业自觉，算法工程师还觉得委屈，他们从数据上还认为竞价这是最优化的结果，让高峰期更多人打到车了。
不过管得住管不住，这还是不一定的事，通过互相抬价日渐猛长的东西，大家身边已经有了，比如房价。
至于所谓的房屋是刚需，人冷了要穿衣，生病要进医院，饿了要吃饭，吃菜要放盐........又有哪样不是刚需？都可以涨价?
将资本利益凌驾于人类基本生活需要之上，便是反人类。
印象中多年以前亚马逊也做过这样的事，一个经常买书的老顾客发现自己页面上显示的书价比他老婆看到的更高，因为吃准了他更有可能会买。后来顾客起诉，判决赔偿并停止此类价格歧视。
那时候我才知道，亚马逊是个美国公司，不是巴西公司
增加一些内容：
杀熟篇：
既然这事是OTA网站引出的，我就来说一说几家OTA订酒店的杀熟圈套吧。
Ctrxp：其实这家还好。
1.就是不经常使用的账号，会一直收到各种各样的优惠券，频繁预订的账号，想都别想，没有优惠券。
2.一家酒店，如果多ip都在查询，别想了，价格肯定嗖嗖涨，还会故意无房。
Agxda：这家就厉害了。
1.凡是自营房源，不同ip查到的价格基本都不一样，清完cookie又是一个样，差额在5%左右，如果你高价状态预定了，放心，一直就是高价状态了，低价状态看了几间，很快会被切成高价状态。
2.境内境外交叉促销，境外ip的折扣力度常年高于境内（找对路子，境外ip常年10%折扣，境内ip常年5%）。
3.这家常年和第三方搞合作，第三方的价格是低于自己官网的，比如马X窝，飞猪上的agoda自营房源，一般都比自己官网低8%-10%。
各家OTA的神坑篇：
Agxda：
延后付款收取货币转换费。即时付款，汇率正常，比如，酒店收费1000泰铢，他会收你200人民币，很合理的汇率模型。于是，他开发出了延后付款功能。现在预定，过段时间扣款，于是乎，1000泰铢，要先换算成美元，然后再以美元找你扣人民币，最后可能收了220人民币，多了一项所谓的货币转换费。正常人谁还记得应该收多少人民币，即使有差额，也默认成是汇率变化。
Bxoking：
价格常年价格最高（北欧、东欧国家、土耳其等地方基本一家独大，都是独家房源）；基本都要求信用卡担保（反馈信息泄露，盗刷的案例非常多）。
Ctrxp：
这家你看到的蓦然旅行网、亿程的房源，其实都是假的，这两家都是携程的公司，估计是为了显示房源比较多。有朋友开了民宿，没有开放任何第三方渠道，挂到携程上后，很快她的民宿上出现了蓦然和亿程的代理房源。
飞猪：
港澳酒店超多房卡房，一般来源：旅行社空出来的房间、积分换房、赌场赠房。总之就是你去入住，是别人给你送房卡（一般有2张，1张给你，1张还在卖家手上），而不是前台办理。飞猪一直睁只眼闭只眼，从来不管。
同程：
房源很多情况下都是别的OTA搬过来的，所以一般收到的确认短信上都会附上：不要告知酒店您的订房渠道。
更新：看了其他答案和评论，我把大家反映比较多的几个App列出来。
以前下载过一个APP叫做“XX管家”，用起来比12306好用。有一次我买深圳到武汉的火车票，上面显示票很紧张，买了好几次都没有买到。然后它提示我，加30元可以抢票，我犹豫了一下。然后我打开12306，结果尼玛还有100多张票，车票很充足。
还有个app"去X儿“，我一直在上面买机票和订酒店。上次订了个宾馆价格是168，由于行程改变，我打算退了再订一个。结果我一搜原来我订的宾馆价格变成了148，当时我也贪心就赶紧退了，准备重新订。结果出来的价格让我震惊，变成了188。然后果断卸载。
先简单写两句占个坑，有时间再更。纯粹是个人的观点。
第一个方面：大数据“杀熟”对经济效率的影响不确定。短期内，简单的供需分析就足以胜任：商家获益而消费者受损，社会总福利提升；长期来看，这类现象广泛曝光以后，许多顾客会自己去加强搜寻，或求助于各种各样的比价插件或网站，浪费不少精力。把这些考虑进来，总的福利变化并不确定。如果有确实证据说明总福利的变化其实是负的，决策者就有干预的空间。
第二个方面：有没有办法应对大数据“杀熟”？如果把这看成一场攻防战：对方想要更精确地描出你的画像，而你想让这张像稍微模糊一点。这种工具其实已经出现了。比方说，用搜索引擎的时候，有插件能够自动在一段时间内随机搜索几十个其它关键词，掩盖你的意图。如果价格歧视愈演愈烈，我相信会出现专门的企业或组织，提供专门的软件，来协助掩盖用户的使用习惯。
第三个方面：话说回来，综合近年来对隐私的实证研究，个人其实很难防住企业窥探。知识和技术都在下风，只靠自己阅读隐私政策、一点点调设置，太累。呼吁法律介入，也是应有之义。总有人鼓吹：反正他们都有数据了，不如破罐子破摔。这其实打错了战场：技术层面，个人当然是无力应对；然而，消费者可以组织起来，要求规制企业利用数据的类型方式，捍卫自己的利益。
第四个方面：欧盟近年来的探索，可以给我们带来很多启发。其中一些，已经吸收到了我们的法律当中。简单举几个例子：对能够识别身份的信息，施加严厉管制。哪怕有授权，企业也不可任意使用；要求企业为用户转移个人信息提供便利；要求的算法具备“可解释性”，等等。不是说这些都是对的，但是，怎么让企业为滥用数据付出代价，打到企业的“痛点”，近年来进展确实不少。
第五个方面：对这个问题的最终答案，很可能取决于我们怎么看待个人信息。和著作权一样，个人信息的性质，一直是有争议的：有的人觉得这是财产，有的人觉得这事关人格。如果持前一种观点，基于经济学的分析对法律取向会有更多的影响：杀熟，究竟有没有提升效率？如果持后一种观点，对数据利用的限制，就会严格许多。杀熟这类行为，也就不仅仅是“在商言商”了。
第六个方面：和前一个问题同样根本的，是选择什么规制手段。在这个问题下，有人大声谴责（道德），有人提到比价插件和网站（市场），题干呼吁立法（法律），还有人细细分析歧视机理（架构），这其实就代表了四种主要的规制手段。前面谈了许多，大多在法律层面。其它几种手段，其实也值得思考：市场能否在竞争中建立信誉？有无有效干扰歧视的技术？也都可以展开。
做不做“大数据杀熟”，全凭公司自觉；而如果一家公司决定这么做，用户要付出很大的代价。
她察觉到房间价格异样时，还没有“大数据杀熟”这个词的出现，但出于职业习惯，她敏锐地意识到了一个比“杀熟”更深层次的问题：我使用的APP，在试图了解和定义我。
“如果一个APP能判断我和我婆婆对价格的承受能力不同，那它一定知道我更多信息。”
携程技术中心基础业务研发部高级研发经理周源曾写过一篇文章，叫《手把手教你用大数据打造用户画像》，其中透露出来的一些信息，从侧面验证了李欣然的猜想。
据周源介绍，携程对用户数据的采集不仅来自于自家网站和APP，同样也会抓取合作站点，比如微博、知乎的用户信息。他们为用户建立画像的维度包括性别、年龄、消费能力、亲子偏好等等，“数据是海量的”。
文章中的一个图表显示，携程对用户的消费能力定义划分为“非常小气、一般小气、一般大方、非常大方”四个等级。周源在文章中反复强调，要在携程内部调用这些数据需要非常严格的程序限制。
但身为消费者，很难在裁判缺失的情况下，相信企业们在利益面前会充分自律。
事实上，差别定价并不是什么了不起的新鲜技术，电商巨头亚马逊早在2000年9月就实施过类似的实验。
在一个叫DVDTALK的音乐论坛上，成百上千的网友通过发布自己买到的产品价格做人工比价，愤怒之余，讨论层面不可避免地上升到怀疑亚马逊在收集和分析用户的隐私数据，以至于当时的CEO不得不站出来保证，亚马逊永远不会对用户区别定价。
18年之后的中国，类似的情境发生在更多公司身上，并且远远不止于此。
“大数据杀熟”刷屏之后，知乎用户“逻格斯”又提出另一个更可怕的假设叫“大数据售假”：如果消费行为大数据显示你是一个不爱写评价，几乎不会给出差评的用户，那么稍有良心的平台可以把别的客户退换的货物或者次品优先配送给你，但更夸张的可能性是，在某些真假混卖的电商平台，他们可以依据这项数据把假货发给你。
如何避免被大数据收集信息？作为一个对维权很敏感的人，李欣然开始关注和大数据斗智斗勇的方法。她弃用了大多数APP，重新回到网页时代，自学使用浏览器的隐身模式，不在电脑或者手机上留下访问网站的痕迹，还养成了手动清理cookie记录的习惯，不让网站有机会追踪自己的行为逻辑，以及用任何服务之前都会货比三家。
和李欣然一样，更多网友试图研究“调戏”大数据的方法。
豆瓣用户“大魔王·桶狗”就贡献了一条他的实验成果：
这条广播被他打上#与大数据斗智斗勇#的标签发布出来，成了当天豆瓣的热门广播，评论中不少网友都在互相交换自己常用的比价工具。
这样的试验或许有玩笑成分，但也反映了在大数据面前，一个普通用户想要保护自己的利益和隐私需要付出高昂的成本。
最典型的一个，是怀疑自己被监听。你一定听朋友讲过这样的“恐怖”故事：我前脚聊天时和别人讨论了去海边旅行，后脚打开购物APP就发现它在给我推荐泳衣。我什么都没搜，它是怎么知道我想干什么的？难道是利用麦克风权限在监听我？
公众的误解在于，比起监听，其实你手机里的APP有一万种性价比更高的方式了解你，而你几乎难以察觉。
以几乎每个APP都要求开放的位置授权举例：
知道你什么时间位于哪个范围活动后，通过简单的算法分析，就能推断出你的住址和工作地址——如果你夜里12点到早上8点都停留在一个地方没动，那这儿十有八九是你的家。
如果再综合比对你的邻居们和同事们的位置数据，知道和你有交集的人平时都在哪些消费水平的地段活动，就能轻松为你的消费能力划分等级。
同样的道理，开放读取短信授权，意味着APP可以读取你所有的信息往来，其中可能包括银行发给你的交易明细记录、你常消费的商家发给你的节假日问候、你出行预定机票酒店的确认信息。
还有更让人意想不到的是Uber经济研究主管KeithChen在美国国家公共电台（NPR）做节目时曾经讲过一个案例：读取手机电量对APP来说也是一项很有用的数据。在手机电量即将耗尽时，用户愿意承受高达9.9倍的动态溢价。但他也强调，Uber不会这么做。这背后的心理原理很简单：手机没电的人等不了，如果是着急要去一个地方，花多少钱都在所不惜。
随着科技发展给人们提供越来越多的便利，“隐私”的概念也不仅仅是身份证号、电话号码这样的固定信息。那些你以为不太重要的数据，都在不经意间泄露着你的习惯。
知乎大V李小粥是国内某家互联网公司总部的高级产品经理，工作让他对大数据隐私产生了比普通人更敏锐的警觉：“现在大家对隐私的意识还是偏保守的，事实上有些场景下人工智能对人的监控，并不需要人的主动输入。比如你用可穿戴设备，它记录你的体重、心律、体温，由此给你推销一些对应的保险，这算不算泄露隐私呢？再比如，如果将来有一款类似于GoogleGlass的眼镜产品，获得你的授权可以读取你的虹膜，你路过一个橱窗对哪个产品多看了一眼，它就推送相关的产品广告给你，这算不算泄露隐私呢？”
2014年，美国一家医疗公司会利用大数据推断病人的发病几率。比如一个哮喘病人，医院可以通过监测他是否购买过香烟、是否居住在高浓度花粉地区来判断急救率。再比如可以综合一个人在健身房锻炼和购买食品的记录，推断他突发心脏病的概率。而这些数据都是医院从相关的网站或者应用购买来的。
最近，亚马逊申请了两项关于手环的专利，能够根据手环的运动轨迹，追踪仓库工人的手部动作。如果发现工人的双手出现在非工作区域，或者不是工作应有的活动频率，可以用震动给他们发出警告……
在庞大的数据面前，人类越来越像一个提供输入的变量角色，任何试图伪装和保护自己的举动，在360度无死角的数据监控下都显得徒劳。
美国技术博客Gizmodo去年曾经采访过一个叫Leila的性工作者。为了保护自己的人身安全，她注册Facebook时使用了和客户联系时完全不同的邮箱、电话，也从不在社交网络上发布和现实身份相关的内容。但有一天，她在Facebook“可能认识的好友”推荐栏里发现了自己现实中的客户。
事实上，Leila自以为精妙的伪装在技术面前非常不堪一击——Facebook会识别用户的设备ID和上网IP来判断你的身份。尽管注册了不同的账号，但只要用同一部手机上网，就有可能被它判断为属于同一个人。
而当大数据对用户拥有充分的了解，多花钱只是大数据应用中对受众伤害最小的“坑”。
扎克伯格最近遇到的信任危机就应证了这一点。他亲自承认Facebook未能及时防范“假新闻”和“仇恨言论”散播、“用户隐私数据”遭窃用、外国势力利用平台“干预”2016年总统选举，并为此道歉。
在一篇叫《人民不再相信科技公司了》的评论文章中，科技媒体品玩的创始人骆轶航把社交网络用户这种在不知不觉的情况下被利用的感觉形容为：“被数据奴役了思维的耻辱感和不安感”。
“大数据杀熟”的全民讨论过后，公众对隐私保护的戒心越来越强烈，但互联网公司们肆意处置用户信息的案例依然层出不穷。
如果你的朋友下载注册了探探，并给它授权了读取通讯录权限，你大概率会收到一条类似这样的推广短信：“你的一位手机联系人在探探上将你设置为暗恋对象……”等你兴冲冲下载注册了，才发现一切都是套路。
职场社交APP脉脉曾经被昔日的合作伙伴微博起诉，理由是“非法抓取使用新浪微博用户信息”。如果用户通过新浪微博的账号登录脉脉，那么脉脉会把你通讯录里的联系人和微博好友做信息比对，识别他们的身份，即便你的朋友并没有注册和使用脉脉，他们也会被实名列举在你的“一度人脉”列表中。
最近，知乎用户打开APP，都会收到一份《用户隐私协议》弹窗，最后一条写道：“您使用或者继续使用我们的服务，即意味着同意我们按照本《隐私政策》收集、使用、存储、共享、转让和公开披露您的相关信息。”
其中“转让”和“公开披露”两个词格外刺眼。在前文的细则条款中，知乎列举的会被收集的用户隐私包括：姓名、性别、照片、身份证号、电话号码、位置信息等等。如果点了同意，就意味着授权知乎处置这些敏感信息。
这份协议下方虽然设置了同意和不同意两个按钮，但不同意的按钮是灰色的。如果用户点击同意，则会弹出一个说明，告知“我们将按照业界成熟的安全标准，采取相应的安全保护措施来保护您的个人信息。”至于业界标准是什么，没有再做进一步解释。用户只能选同意，否则就不能再使用知乎APP。
前不久，百度总裁李彦宏在中国发展高层论坛上说，“我想中国人可以更加开放，对隐私问题没有那么敏感，如果他们愿意用隐私交换便捷性，很多情况下他们是愿意的，那我们就可以用数据做一些事情。”
前百度人工智能首席科学家吴恩达就曾经公开说，大公司的产品常常不是为了收入而做，而是为了用户的数据而做，在某一个产品上收集的数据，会用于在另一个产品上获利。这也就解释了为什么哪怕是一个手电筒APP，在安装时也需要用户同意包括读取位置信息、通讯录在内的几十项权限授权。
《南方日报》曾经对个人信息黑市做过相关调查，发现越来越多APP收集到的精准数据成为“黑产”链条的源头：“这种高精度的个人信息被用在网络诈骗等方面时，会让受害者难以辨识，更容易中招。”
也就是说，当产品和服务是免费的，你，具象地说是你的个人信息，就是商品本身。大数据时代，我们每个人都在被几十到几百个变量定义，它甚至比你更了解自己。无孔不入的信息搜集中，我们是透明人。
就像三大运营商，为什么不给老用户办各种优惠套餐？你用了10年的一个手机号，会因为这点事情就换吗？想必不会，因为成本太高。要修改所有绑定手机号的账号、银行卡等等，还要通知所有人，电话号改了。面对这一通折腾，还是忍了吧。
如果是一家小店，老用户大概会获得各种福利，像小馆子给你加道菜之类的，这是情怀、是情感。
但是上升到大型企业的时候，就是赤裸裸的交易关系。
你想和他们讲情怀？不好意思，人家要挣钱。你的情怀不过就是人家数据库里的冰冷冷的数据。
说起来，我去年星爸爸200颗星，到年底连封感谢信都没有。
有些大公司，就算金钱至上，也得包装成有情怀的样子吧？否则置品牌调性于何地？
英剧《黑镜》展示了一个“分值社会”，满分为5分，根据每个人的社会表现进行评分，每个人的头上都飘着分值。
只有达到一定的分值，才可以进入特定的地区、享受特定的服务。例如：
那么明天didi为什么不根据你的消费记录给你涨价呢？
某平台代购化妆品，对于Dior、阿玛尼这些很贵的化妆品，会根据其掌握的买家的收入、消费状况进行细分：
A、如果系统判断你是个富逼，平常一直用这个化妆品，就会给你发正品；
B、如果系统判断你是个穷逼，买不起专柜里的化妆品，就会给你发A货，反正以你的消费水平你也没买过正品，更不知道什么是A货了。
更厉害的是，他们还“7天无理由退货”，只要你敢申请他们就敢退。
这个场面是皆大欢喜的：
富逼A：23333买到了便宜的粉底好开森。
穷逼B：23333我也能用得起富逼的粉底液了好开森。
穷逼C：诶，这个粉底液我用了起痘痘了，会不会是假货啊？
平台：小姐每个人的肤质不一样的，如果您不满意我们支持7天无理由退货。
穷逼C：啊？化妆品也还可以退货？好开森。
这样的场景无处不在，这一次的“杀熟”无非是击中了某些人脆弱的一面：我把你当兄弟，你居然想上我？
抱歉，资本是不讲情义的，正如马克思所说的，如有50%的利润,它就铤而走险；为了100%的利润,它就敢践踏一切人间法律；有300%的利润,它就敢犯任何罪行,甚至绞首的危险。
现在大数据杀熟所做的，尽管侵犯了消费者的“公平交易权”、涉嫌“虚假宣传”、涉嫌“滥用市场支配地位”（即俗称的“垄断”），但它所做的与资本几百年来做的其他事情并无不同，并且资本还会继续钻法律的空子做类似的事情，杀熟仅仅是其中不起眼的一种罢了。
这个事情突然让我惊醒了一下，原来这个事情已经开始在我们身边上演了。
这个事情并非国内特色。亚马逊在2000年就干了一次著名的差别定价实验。一个月后，也是被喷的不行，最后演变成了一次非常严重的公关危机。
后来亚马逊开始承诺：“不论是过去，现在，还是将来，亚马逊都不会利用消费者的资料进行差别定价”贝佐斯也亲自出面道歉。
所以面对这种事情，你一定要喷它，这个事情和我们息息相关，你不把它*的疼了，它就不会理也不会改。而且不能震慑那些正在做或者准备这样做的公司。
互联网时代，为了便利，我们不可避免的把自己的隐私和交易信息都交出去。舆论是我们手中为数不多可以捍卫自己权利的手段。
另一方面，我们可以看到的是，在2000年的时候，亚马逊就可以用数据（那时还算不上是大数据）来进行“杀熟”，那按照现在的科技，要进行大数据杀熟是多么简单的一件事情！
是一种价格歧视，是商家压榨消费者剩余的手段，可以用一张简单的图片来辅助理解。
需求价格和需求量成反比关系。理论上存在一个价格点，刚好使得需求量等于厂商的供给量。这个时候厂商的营收就是上图的阴影部分。
但是对于厂商来说，这不是最佳的策略，最佳的策略是用价格歧视。
例如这张图中有两个人A、B，他们的需求价格分别是P1、P2。
如果能让A花P1的钱来买这件产品，B花P2的钱来买这件产品。那自然会比单纯卖P价格能赚更多的钱。而能让所有用户刚刚好用自己的心里预期买下那件产品，那么厂商最后的营收会变成这样：
通过一段段的价格歧视，厂商能赚最多的钱，这才是厂商的最佳策略。而其中的蓝色三角形，就是我们说的消费者剩余。
更为恐怖的是，这件事情在万物互联的时代，变得非常非常简单。
因为消费者之所以能保证自己消费者剩余不被压榨，是因为我们具备商家所不知道的私有信息。每个人的经济状况，对产品效用的判断不同，让厂商很难知道我们对于产品的预期价格是在哪儿的。
过去拿纸币买东西，就是对个人信息最佳的保护方式——它所具备的天生的匿名性，保证了在交易时，你的个人信息不会被泄露。但这互联网，私有信息变得一点都不“私有”，
高票答案给大家普及隐私保护的重要性，其实这个事情要复杂的多！
因为你使用服务就一定会留下信息，这些信息就是厂商能够进行价格歧视的法宝！现在已经进化到厂商会记录你的每一次搜索，每一个点击，你的地理位置，你在那个页面停留时间更长，更别说你的购买记录。
大数据能在其中分析出你的性别、你的身高、你的年龄、你的偏好、你的消费水平……淘宝千人千面，淘宝比你自己更了解你！
时代往前，我们在纸币时代，这一天然保持匿名性的货币保护了消费者。时代往后，区块链可能解决这个问题。
但是现在，真心觉得毫无办法，只能在网上喷喷它。
高票回答匿名用户：如何看待大数据杀熟？中所引用的亚马逊价格歧视的例子，当时商学院的教授上课的时候也提到过，并且把这一行为描述为一种十分愚蠢的商业行为。当时他和他的一个学生同时在亚马逊上买了新版的教材，结果两个人聊起来以后发现亚马逊给教授的价格比学生的价格高了很多，于是乎：
教授感觉十分的生气，因为自己收入高对价格不敏感，就被亚马逊当做鱼腩宰了一刀，客户体验十分糟糕。
学生一开始暗喜，因为自己价格比教授低，好像没有吃亏，但马上也开始不开心，因为有可能别的学生的价格比自己的价格还要低，客户体验十分糟糕。
所以可以看出这一行为，无论某一个客户拿到的是否是最低价，只要他知晓价格差异的存在，都会怀疑自己拿到的是高价，在价格上面吃了亏，体验就会非常差。从长远来看属于伤害客户自我毁灭的情况。
真正大数据的应用，应该是通过强大的数据挖掘分析，最终让企业更加了解客户，从而提高服务、销售效率，用更少的销售成本获得更好的营销结果，这才是让企业和客户双赢的*面。
希望大多数公司都能少做一些自我毁灭，多做一些为客户着想的事情吧。
另外说一下，根据《中华人民共和国消费者权益保护法》：
具体的贸易行业我不太了解，但至少在资管行业，公平交易原则是要求管理人公平对待所有客户，不得存在优先或偏好的情况。
去年订一家日本餐厅比较多，今年突然发现送餐费上涨了2美元。于是再也没订了。于是ubereat再也没给我涨过价了………
今年JobMarket上正好有一篇JMP讨论了这个问题：
如果顾客的注意力有成本（所以无法比较所有商品），同时企业利用的大数据技术能比顾客更了解顾客时，顾客是否有动力向企业提供自己的隐私？一方面，企业的大数据技术能够更好地向顾客展示适合他们的商品（以免去他们跑断腿之苦），但另一方面，顾客也承担了被价格歧视的风险。
作者假设，企业可以先选择是否“承诺”不进行价格歧视；在观察到企业的“承诺”后，顾客决定是否提供，以及提供多少隐私信息；随后，企业向顾客展示一件商品及价格，顾客决定买或不买。
如果企业承诺不进行价格歧视，则商品的价格在顾客提供隐私信息之前就已经决定好并公开；反之，如果企业选择进行价格歧视，则企业在观察到顾客的隐私后才进行定价。
对于企业来说，承诺不进行价格歧视能够让顾客提供更多的信息，因此能够提供更适合顾客的商品，但是由于价格已经固定，利润也随之固定了；反之，不承诺的话，虽然可以进行价格歧视，但是由于顾客会相应地减少信息，企业在展示商品时有更更高的风险顾客不愿意购买。
在文章的设定下，作者得到了以下结论：
企业倾向于承诺不进行价格歧视，激励顾客提供更多隐私信息；
不进行价格歧视的行为降低了消费者剩余（因为企业在定价时不了解顾客的偏好，定价将会过高），如果允许顾客在企业选择是否价格歧视之前“承诺”透露多少隐私消息，反而能够提高消费者剩余。
作者的其中一个假设“不同商品的边际成本相同”我不太认同，这一假设保证了企业与顾客在“向顾客展示最适合的商品”（同时也是“最赚钱的商品”）这一点上有着共同利益（进而影响了其关于消费者福利的一些结论）——反之，如果商品的边际成本不同，就可能出现企业向顾客展示的并非是“最适合的商品”而是“最赚钱的商品”这种冲突。
而如果我们总结一下本问题下的回答，可以注意到另一个现象：顾客的注意力成本不仅体现在他们无法比较充分多的商品，而只能关注一部分商品（作者用“企业只能展示一件商品”来表现了这种注意力成本），同时也体现在他们很难意识到企业正在进行价格歧视。
我之前的回答中写到过：
RichardXu：为什么经济发展程度相差很大的两个城市麦当劳之类的连锁店物品没有差价其中有什么经济学原理？
在上述JMP当中，作者也写到：
“大数据杀熟”并不算什么新鲜手段（三级价格歧视），也不是什么有趣的问题——相反，为什么商家不采取这一手段，是因为消费者会“惩罚”不公平的定价，还是因为商家希望能够更好地“服务”用户来提高利润，才是更让经济学家感兴趣的问题。
这不是和三大运营商学的坏毛病么？正所谓“优惠业务，老用户与狗不得办理”。
我们公司总部旁边唯一离得非常近的XXX假日酒店，标间柜台价220元，协议价135元。
毕竟我们公司差不多算撑起这家宾馆业务半壁江山，我也觉得协议价挺便宜。
后来我瞄了一眼美团，发现美团价是115元，才发现原来协议价也不太厚道啊。
我才不会说和同事（男）一起入住，前台姐姐问我是要双床房还是大床房时异样的眼神。
等我住的时间长了，和前台也熟了，前台阿姨还要给我介绍对象，被我义正言辞的拒绝了。
再补充一个，昨天领导让我买团体票去看《厉害了我的国》，我在美团上看是32元一张票，后来因为咨询***的事，最后是在金逸影城官网上定的票，结果最终票价只要30元，比美团上还要便宜2元。我以前买机票的时候，也发生过航空公司官网比旅游app上的价格还便宜的事情。
首先，请大家分清楚这三个概念：运营精细化、价格歧视和大数据杀熟。
第一个是互联网下半场的内在能力和未来消费升级的部分基础；
第二个是企业在面对市场情况采取的部分定价策略和市场策略；
第三个则是信息优势公司利用野蛮的信息不对称造成的消费者被动损失。
我特别爱吃车厘子。我在某电商网站一直购买车厘子。然后，我发现网站会经常给我推送车厘子的购物信息，同时，不像以前那样送通用购物券，而是给我送车厘子专用购物优惠券。同时出了任何新品种都及时告诉我即使它很贵。这叫做运营精细化，是我们未来消费升级（新零售）的基础；
我特别爱吃车厘子，但是车厘子在中国卖的非常贵，但是在韩国卖的非常便宜。或者，夏天的时候网上车厘子卖的很贵，但是秋天的时候就没那么贵了。或者更狠一点，我在网站上是金会员，所以卖给我贵，但是卖给一个网站新顾客就会便宜一些，这些统统都是具有变量的价格歧视；
我特别爱吃车厘子，我最开始在网站上买的时候88一斤，但是随着我购买次数的增多，或者随着我网站积分/会员/评价的增多，同样时间段同样产地同样状态的车厘子，一斤变成了98元。这就叫大数据杀熟。
差别在哪里？第一种是完全的为了提供更好的服务的策略，第二种处在白和黑之间（因为价格歧视歧视这么多年来也是既违法又不违法的在发展着），第三种则是彻彻底底的利用信息不对称在黑钱。
这个是任何野蛮发展起来的行业都具有的共同特点——利用信息不对称榨取更多额外的，本来不应该存在的，坑害消费者利益的利润。
因为消费者在任何行业里面，都是信息缺乏的那一方。
而到了互联网，就登峰造极了，因为互联网收集用户数据、分析、大数据预测这些特点，让这种信息不对称进一步拉大和撕裂，传统行业里面杀熟可能只针对于你个人，互联网可以做到连未来的你是什么样都知道，那么就可以进一步的“杀未来的你熟”。
而更可怕的是，他和价格歧视不一样，价格歧视发展了这么多年，依托于垄断这种在我国说不清道不明的形式下，他还是有一定监管的。而大数据的杀熟，门槛是很高的，监管无力是板上钉钉的事情。
大家要分清一点，同样的东西对我变得越来越贵，这才是大数据“迭代”的杀熟，若一开始同样的东西对我一个价对其他人就是一个价，这就是传统意义上的价格歧视，这是没有“迭代”的。
所以不要拿含混不清的三种市场价格歧视来做幌子，当今很多企业的这种迭代的大数据杀熟，本质上就是野蛮的，是黑的。
比如什么？最典型的就是某些机票，当你离不开某些平台后，他们的价格会从原本的有优惠变成没优惠，这没问题。但是如果到最后会变得甚至比正常的你应该付出的价格还要高，这就是恶。
比如什么？如果一个外卖随着我订购次数的增多，他变的越来越贵，但是对有同样订购次数的人来说，没有变贵（这样抛出掉所谓的分摊成本），那么它就是恶。
比如什么？假如某个游戏设计的是你前几次抽卡爆率很高，但是越往后你的爆率越低，这没问题，这是一种价格歧视。但如果因为你是VIP就让你抽卡的几率变的比之前低，那这就是恶。
比如什么？某打车软件如果整体价格越来越高，那没问题，这是垄断的结果。但如果你针对我个人，仅仅是因为我专车打的多，在我打快车的时候也比平时贵，那这也是杀熟的一种恶。
说实话，这些早就见怪不怪了。当代这么多企业里面，有几个企业不是靠着这些黑白混杂的策略赚取利润的。金融行业一直都是利用大量信息不对称和灰色的东西在这些年蓬勃发展的啊2333.在这个社会里做企业，很多时候你面对的就是一个一个拷问人性的抉择。
甚至在国外，很多时候所谓的反垄断法也不能让价格歧视走上一条全白的道路，更不要说在我国这种法制不健全的基础上。在这个基础上，就像某个人说的“大家都是在抢钱”听上去真的是残忍又悲哀的事情。
我个人当然反感这些东西，大家换位思考一下，法制不健全又缺乏监管，那么企业坐拥大数据，用户在他们眼里真的是鱼肉一样任人宰割。背负着KPI下，我们很多商业产品经理是不需要安慰的，或者很多人又对真正的精细化运营和价格歧视搞不懂，混淆在一起，于是就写下了这一串串代码，安慰自己：我是在价格歧视，我是在精细化运营，然后一簇簇罪恶就这么产生了。
然后那些辛辛苦苦做好产品的公司因为赚取不到利润而倒闭，真的认真为消费者负责的人反而又是因为信息不对称被消费者*的最凶，然后这些人心里会想：去**的，老子也不做好人了，这和辛辛苦苦工作结果一辈子赚的钱还不如人家炒一套房赚的多，我何苦？于是更多的恶就因为没有监管而油然而生。