年轻人反向驯化大数据现象 大数据在现代社会中被广泛应用，企业通过收集用户的大量数据来分析用户的消费习惯、偏好等信息，进而进行精准的营销、个性化推荐甚至差异化定价。然而，大数据杀熟现象也随之出现，即平台对老顾客实行价格歧视，老用户看到的商品或服务价格反而比新用户更高。在这种背景下，年轻人反向驯化大数据的现象应运而生。
年轻人作为数字时代的主力军，他们对这种不公平的大数据杀熟现象做出了回应。他们不再被动地接受大数据算法的安排，而是试图主动影响或干扰算法的运行。例如，一些年轻人发现，在某些电商平台上，老用户经常面临更高的价格，会员享受的优惠有时还不如非会员。又如，在打车软件中，经常使用的用户可能会被收取更高的费用。这些现象导致年轻人开始探索各种方法来对抗大数据算法，以保护自己的权益并争取更公平的消费体验，从而出现了反向驯化大数据的现象。
年轻人反向驯化大数据的案例 一、通过评论影响算法 在社交媒体和电商平台上，不少年轻人尝试通过评论来影响算法。例如，有年轻人在购买机票时，反复评论“机票太贵了，买不起，不去了”，结果发现机票价格从4309元降至1903元。虽然有旅游出行平台官方客服称机票价格实时变动且受多种因素影响，无法证明最终降价是用户评论所致，但这样的案例仍引起了很多人的关注和效仿。还有网友在搜索商品后，在评论区表达自己经济拮据，希望能有更实惠的价格，之后发现商品推荐价格有所下降。这种通过评论“哭穷”或者表达对价格不满的方式，目的在于建立一种“价格敏感型”用户的人设，试图让算法调整推荐的价格策略。
二、利用匿名和隐身 互联网上的匿名与隐身成为年轻人对抗算法的一种手段。例如，今年年初兴起的“momo大军”，他们采用统一的粉色小恐龙头像，并且用户名也遵循类似的格式。通过相似的头像与ID来掩盖自己的真实身份和喜好，躲避算法的精准追踪，摆脱基于身份标签的推荐模式。这种做法使得平台难以依据个体的特征进行精准的大数据杀熟操作，从而在一定程度上保护了自己免受不合理的价格歧视和过度个性化推荐的困扰。
三、多平台比价与账号操作
- 多平台比价 年轻人在购物消费时，会熟练地在多个平台间穿梭比价。比如购买电子产品时，他们会在京东、淘宝、拼多多等平台仔细查看价格、优惠活动、用户评价等信息；预订酒店时，携程、去哪儿、飞猪等平台的价格和房型细节都会被纳入考量范围。通过这种全方位的信息收集与对比，找到最具性价比的商品或服务，避免被单一平台的算法“杀熟”。
- 账号操作 部分年轻人会轮换着使用不同的打车软件，假装自己为“新用户”来获取新用户优惠。还有人会创建多个不同的账号用于不同目的，例如一个专门用来比较价格的新手账户。另外，也有年轻人通过卸载停玩一段时间后重新下载游戏软件，发现胜率有所提升，他们猜测是大数据识别到账号不活跃，为了吸引用户做出的调整，并且认为这种方法在网购等消费领域同样适用。
年轻人反向驯化大数据的方法 一、建立特定人设 年轻人会通过在评论点赞中积极表达，主动寻求多样化的信息流，建立特定的“人设”来影响算法推送。除了前面提到的在评论区“哭穷”，表达自己对价格的敏感，还有在一些平台上表现出对某些类型产品的喜好或者不喜好。例如，在内容推荐平台上，如果不想总是收到某类内容的推荐，可以频繁地对这类内容点击“不感兴趣”，同时对自己感兴趣的其他内容进行积极点赞和评论，这样算法会逐渐调整对用户的画像，从而推送更符合用户期望的内容。这种方式是基于算法对用户行为数据的收集和分析机制，通过刻意改变自己的行为数据输入，影响算法对自己的判定结果。
二、限制数据获取
- 调整应用权限 在手机应用设置中仔细调整权限，关闭不必要的定位、通讯录、相册等权限获取。例如，一些社交类应用可能会默认获取用户的通讯录权限，以寻找用户的好友关系，但这也可能成为大数据分析的一部分内容。年轻人通过限制这类权限的获取，减少平台能够收集到的个人数据量，使得算法难以构建完整的用户画像，从而避免被精准地“杀熟”。
- 使用隐私模式 使用浏览器时开启隐私模式，防止浏览记录被追踪。当浏览器处于隐私模式下，网站无法获取用户的一些常规浏览数据，如历史浏览记录、缓存等。这样，在浏览商品或服务相关网页时，平台能够获取到的信息有限，难以根据完整的浏览习惯进行个性化定价或者推荐。
- 借助隐私保护软件 部分年轻人甚至借助专业的隐私保护软件，对个人信息进行加密处理。这些软件可以在一定程度上阻止应用程序和平台对用户数据的非法获取或者过度收集，为用户的数据安全和隐私保护提供额外的保障，从而干扰算法依据完整数据进行的分析和决策。
三、利用平台规则
- 研究优惠券和促销规则 年轻人善于钻研电商平台的优惠券发放机制、满减规则、会员权益等。他们会根据这些规则来规划自己的消费行为，以达到最大化利用优惠的目的。例如，有些平台的优惠券可能在特定时间段或者针对特定商品才能使用，年轻人会提前了解并在合适的时机进行消费，使得平台的大数据算法在他们精心策划的消费策略面前难以实现“杀熟”式的定价。
- 把握平台竞争期 关注平台的促销活动时间节点，选择在平台竞争激烈、优惠力度最大的时候进行消费。比如在电商购物节期间，各个平台为了吸引用户，往往会推出大量的优惠活动，此时消费者可以享受到更公平甚至更优惠的价格，而大数据算法也难以在这种竞争环境下对老用户进行价格歧视。
年轻人反向驯化大数据的影响 一、对消费者的影响 （一）短期影响
- 心理层面 年轻人通过反向驯化大数据，在短期内可能会获得一种心理上的满足感和成就感。当他们成功运用某种方法使得商品价格下降或者获得了更优惠的待遇时，会感觉自己在与大数据算法的博弈中取得了胜利，从而提升对自身消费能力的信心。例如，当看到自己通过评论“哭穷”后机票价格大幅下降，会觉得自己掌握了一种应对不公平定价的技巧。
- 经济层面 从经济角度看，确实可能会在一些情况下节省开支。像前面提到的机票价格降低、酒店住宿费用减少或者打车费用的节省等情况，直接降低了消费成本，让有限的资金能够发挥更大的购买力，尤其是对于那些经济尚未完全独立或者收入不高的年轻人来说，这种节省是比较可观的。 （二）长期影响
- 推动消费观念转变 长期来看，这种反向驯化大数据的行为可能会推动整个年轻人群体消费观念的转变。他们不再盲目地接受平台推荐的价格和商品，而是更加注重自身权益的保护和消费的性价比。这可能促使年轻人在消费决策时更加谨慎，对价格、质量、服务等多方面因素进行综合考量，而不仅仅是基于品牌或者平台的推荐。
- 增强消费者维权意识 这种现象也有助于增强消费者的维权意识。当年轻人开始主动探索对抗大数据杀熟的方法时，他们对自身作为消费者应有的公平交易权、知情权等权利有了更深刻的认识。如果在消费过程中遇到不合理的价格或者服务对待，他们可能会更积极地去寻求解决办法，甚至可能会促使整个消费者群体更加关注消费权益保护相关的法律法规和政策动态。
二、对商家和平台的影响 （一）短期影响
- 打乱精准营销计划 年轻人的反向驯化行为可能会打乱商家和平台的精准营销计划。平台依靠大数据算法来分析用户需求，进行个性化的广告推送和商品推荐。但当年轻人通过各种手段干扰算法时，可能会导致推荐的精准度下降。例如，原本平台打算向一个经常购买高端商品的用户推荐一款新的高端产品，但由于用户通过匿名或者改变人设等方式，平台可能会误判其消费能力和需求，将一些低价或者不相关的产品推荐给该用户。
- 影响价格歧视策略 对于那些实施大数据杀熟的商家来说，年轻人的反向驯化会影响其价格歧视策略的实施。如果很多年轻人都能成功地规避高价，那么商家通过对老用户收取更高价格来获取额外利润的计划就难以实现，可能会导致短期内商家的利润空间受到一定程度的压缩。 （二）长期影响
- 促使平台改进算法 从长期来看，平台为了应对年轻人的反向驯化行为，会不断改进和优化算法。一方面，平台需要提高算法的准确性，以便能够识别出真正的用户需求和行为模式，而不是被用户的伪装所干扰；另一方面，平台也需要在合法合规的前提下，寻找新的盈利模式和营销策略，以适应消费者日益增长的反制能力。
- 重塑商业信誉 商家和平台如果想要在长期的市场竞争中立足，就需要重新审视自己的商业信誉。大数据杀熟这种损害消费者信任的行为，在年轻人反向驯化大数据的趋势下，会被更多地曝光和抵制。因此，商家和平台需要通过更加公平、透明的经营方式，如提供真实的价格信息、平等对待所有用户等，来重塑自己在消费者心中的信誉，否则可能会面临用户流失严重的局面。
三、对市场和社会的影响 （一）促进市场竞争 年轻人反向驯化大数据的行为可能会促进市场竞争。当消费者能够通过各种方式抵御大数据杀熟时，那些依赖不公平定价策略获取利润的商家可能会逐渐失去竞争力。这会促使商家更多地在产品质量、服务水平、价格公平性等方面展开竞争，从而推动整个市场朝着更加健康、公平的方向发展。 （二）推动监管完善 这种现象也会推动监管的完善。随着年轻人反向驯化大数据现象的增多，政府和相关部门会更加关注大数据在商业应用中的公平性和合法性问题。例如，2021年我国发布的《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》已明确将大数据杀熟认定为滥用市场支配地位的行为，并且在2024年11月，国家相关部门联合发布了《关于开展清朗·网络平台算法典型问题治理专项行动的通知》，重点整治频发的大数据杀熟等乱象。这表明年轻人的反向驯化行为在一定程度上促使监管部门不断加强对大数据应用的监管力度，推动相关法律法规和政策的完善，以保护消费者权益和维护市场秩序。
如何应对年轻人反向驯化大数据 一、企业层面 （一）建立合理的定价策略
- 遵循公平原则 企业应遵循公平、公正、透明的定价原则，摒弃大数据杀熟这种不公平的定价方式。无论是新用户还是老用户，都应该按照相同的定价标准来提供商品或服务。例如，电商平台在定价时，不能因为用户的购买历史或者会员等级而给予不同的价格，而是要根据成本、市场需求等客观因素来制定统一的价格体系。
- 动态定价透明化 如果企业采用动态定价策略，应当将定价的依据和变动规则透明化。向用户清晰地解释为什么价格会发生变化，是基于市场供需关系、原材料价格波动还是其他合理因素。例如，航空公司可以向乘客说明机票价格的波动是因为不同时间段的客流量、燃油价格等因素的影响，而不是基于对用户个人数据的分析进行歧视性定价。 （二）提升算法伦理意识
- 尊重用户隐私 企业在利用大数据和算法时，要充分尊重用户的隐私。不能过度收集用户的个人信息，并且要对已收集的信息进行严格的保密和安全管理。比如，在获取用户的位置信息时，必须明确告知用户获取的目的，并在使用完毕后及时删除或匿名化处理这些信息。
- 算法决策公平性 确保算法决策的公平性，避免因为算法的偏差而对某些用户群体造成不公平的对待。企业可以建立算法审查机制，定期对算法进行评估和审计，检查是否存在潜在的歧视性因素。例如，在招聘类平台的算法推荐中，不能因为性别、年龄等因素而对求职者进行不公平的排序或者推荐。
二、监管层面 （一）加强法律法规制定与执行
- 细化规则 政府需要进一步细化关于大数据使用和算法监管的法律法规。明确大数据杀熟、算法歧视等行为的具体定义和判断标准，以便于在实际执法过程中有明确的依据。例如，对于什么是不合理的价格差异、如何界定算法对用户的不公平对待等问题，制定详细的规则。
- 强化执法力度 加大对违规企业的执法力度，提高企业的违法成本。一旦发现企业存在大数据杀熟等违法行为，要给予严厉的处罚，如高额罚款、限制业务范围等。同时，建立有效的投诉和举报机制，方便消费者在遇到问题时能够及时向监管部门反映情况。 （二）推动行业自律
- 制定行业规范 行业协会可以发挥积极作用，制定大数据应用和算法推荐的行业规范。引导企业遵守道德和伦理规范，共同维护市场秩序。例如，互联网行业协会可以制定关于数据收集、算法透明度等方面的行业准则，要求会员企业严格遵守。
- 监督与自律相结合 建立行业监督机制，对企业的大数据和算法行为进行监督检查。同时，鼓励企业进行自律，通过企业内部的管理制度和文化建设，培养员工的算法伦理意识，从源头上防止大数据杀熟等不良行为的发生。
三、消费者层面 （一）提高自身数字素养
- 了解算法原理 消费者需要提高自身的数字素养，了解大数据和算法的基本原理。只有知道算法是如何运作的，才能更好地应对可能出现的大数据杀熟问题。例如，学习一些关于数据收集、用户画像构建、个性化推荐算法等方面的知识，这样在消费过程中就能够更加敏锐地发现潜在的不公平现象。
- 识别合法权益 明确自己在数字消费中的合法权益，包括公平交易权、知情权、隐私权等。当这些权益受到侵害时，能够及时察觉并采取有效的措施进行维权。比如，当发现自己被大数据杀熟时，知道可以通过哪些途径向企业或者监管部门投诉。 （二）理性对待消费
- 避免过度依赖技巧 虽然年轻人反向驯化大数据的一些技巧可能在短期内有效，但消费者不能过度依赖这些技巧。因为这些技巧可能不稳定，而且随着平台算法的升级，可能会逐渐失效。消费者还是应该回归到理性消费的本质，根据自己的实际需求和经济能力来选择商品和服务。
- 关注产品价值 在消费时更多地关注产品或服务的本身价值，而不仅仅是价格。注重产品的质量、品牌信誉、售后服务等因素，这样可以避免因为过度追求低价而陷入一些不良商家的陷阱，同时也有助于促进企业在产品质量和服务水平等方面的提升。
年轻人反向驯化大数据的未来趋势 一、技术层面 （一）算法与反制的持续博弈
- 算法不断升级 随着年轻人反向驯化大数据现象的增多，平台和企业为了维护自身的利益和商业模式，会不断地升级算法。算法将变得更加智能、复杂，能够更好地识别用户的真实意图和行为模式。例如，算法可能会结合更多的数据来源和分析方法，不仅仅局限于用户在平台上的直接行为数据，还可能包括用户在其他相关平台的行为数据、社交关系数据等，从而更精准地构建用户画像，减少被年轻人反向驯化的可能性。
- 反制手段多样化 相应地，年轻人也会不断探索新的反制手段。除了现有的评论、匿名、利用规则等方法，可能会借助更多新兴的技术或者工具。例如，随着区块链技术的发展，其去中心化、不可篡改的特性可能会被应用到保护用户数据隐私方面，年轻人可以利用区块链技术来确保自己的数据不被平台随意收集和滥用，从而更好地反制大数据杀熟。这种算法与反制手段之间的博弈将持续进行，双方都在不断地寻找新的突破点。 （二）隐私保护技术的发展
- 加密技术的进步 隐私保护技术将不断发展，加密技术作为保护用户数据隐私的重要手段，会有更大的进步。例如，量子加密技术的研究和应用可能会为用户数据提供更高级别的安全保护。量子加密基于量子力学的特性，具有不可克隆、不可窃听等优势，能够有效地防止大数据算法在未经用户同意的情况下获取用户的隐私信息。
- 匿名化技术的改进 匿名化技术也会不断改进，使得用户在享受互联网服务的同时，能够更好地隐藏自己的真实身份和行为特征。例如，新的匿名化算法可能会在不影响平台正常服务的前提下，更加彻底地混淆用户的身份信息，让平台难以通过大数据分析将用户的行为与特定的个人联系起来，从而为年轻人反向驯化大数据提供更有力的技术支持。
二、社会层面 （一）消费者权益保护意识增强
- 推动社会监督 年轻人反向驯化大数据的现象表明消费者权益保护意识在不断增强，这种意识将逐渐在整个社会中蔓延。消费者不再满足于被动接受企业的算法安排，而是积极主动地维护自己的权益。这将推动整个社会形成一种对企业大数据和算法行为
