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对老会员配送费更高、同一家店吃两三回就涨价、开通了会员反而优惠金额减少……近年来，部分网络平台“价格歧视老用户”“割会员韭菜”引起关注。网友将这种新老用户的“差别对待”，称为大数据“杀熟”。
大数据“杀熟”是由算法定价引起的现象，本质是价格歧视。具体表现可能是同一个App上“会员价”高于非会员价，甚至同样的商品、不同手机有不同价格。北京市消费者协会调查发现，近9成人认为“大数据杀熟”现象普遍存在，56%的被调查者表示，自已有过被“大数据杀熟”的经历，其中以网购、在线旅游、酒店住宿、网约车、外卖、影视等消费场景最多。
何以如此？这与平台企业的强势地位、用户处于信息不对称地位有关。首先，在技术条件方面，平台积累了海量用户数据，包括性别、年龄、职业、地理位置、浏览历史等，平台可以准确描绘用户的个体特征，并通过深度学习分析每个用户的消费习惯、消费能力和价格敏感度，预测用户购买喜好和针对性影响用户的购买决策。其次，平台拥有强大的算力和专业技术人才，具备处理和分析海量数据的能力，进而平台可以利用机器学习算法，更精准地为用户画像，特别是借助积累的用户数据不断训练算法，提升算法的效能。
大数据“杀熟”背离了诚信原则，辜负了老客户信赖，侵害了消费者利益，不符合商业伦理，必须予以遏制。一方面，装上监管“安全阀”，做好大数据保护和合规使用。比如，可考虑由国家市场监管总局作为主体监管部门，牵头组织商务、工信、网信、文旅等有关部委一道，铸造监管合力，消除监管盲区。另一方面，通过法规制度建设，规范个人数据处理活动，强化对个人数据的保护，从而有效遏制个人数据侵权行为，切实维护个人数据主体的合法权益。此外，用户也可以通过以不登录的状态，或者不同的浏览器、不同的手机终端，到某个网站搜索某个特定的商品，记下报价，并进行比价，时刻做到“货比三家”。
千金难买回头客。电商企业应加强自律，树立以用户为中心的理念，使用大数据时，应一视同仁；相关职能部门也要有所作为，充分发挥技术监管和法律约束的作用，防止“贪欲的技术”急功近利，越滑越远。
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