揭开杀熟面纱：为什么“反向驯化算法”可能是徒劳一场？

（原标题：揭开杀熟面纱：为什么“反向驯化算法”可能是徒劳一场？）

21世纪经济报道记者肖潇 北京报道

一句话，教你让机票降价。最近点开社交平台上出行的讨论帖，总能看到整齐划一的评论：“不去了，机票涨那么多，深航南航上航川航国航你们可真行，去哪儿携程飞猪你们给我好好看看……”

不仅是机票出行，外卖和电商平台也成了许愿池的对象，常见的两类评论模版有：“告诉大数据，想要0.01块的某某”和“某某APP，不发红包我要卸载你”。 

“反杀熟攻略”应运而生，被网友认真总结并广泛传播，包括留言评论刷屏、在剪贴板复制粘贴“哭穷”话术、用更便宜的安卓手机下单，以及反复卸载重装APP。背后的思路都是“污染”大数据池，让算法给自己贴上“价格敏感”或“新顾客”的标签，希望拿到更多优惠。

根据北京、天津、河北消费者协会今年11月联合发布的大数据差异化营销调查，65%以上的受访者担忧个人信息泄露和杀熟，只有不到10%的受访者认为自己没有遭遇过杀熟，用户已成惊弓之鸟。

但是大数据杀熟这道是非题，至今仍无定论。每当杀熟质疑出现，平台总能用一套“优惠机制不同”或“正常价格波动”的话术来否认。至于这套机制具体如何运作，大多语焉不详，难以说服用户其中没有暗箱操作。 

喧嚣争议背后，是普通用户对算法一知半解的困惑。揭开黑箱这项工作，仍有很长一段路要走。

所谓“大数据杀熟”，指的是平台利用用户数据，分析每个人的价格敏感度或消费能力，从而制定不同的定价策略，实现对熟客收取更高价。

大数据杀熟争议多年，终于来到年轻人反杀时刻。但反向驯化攻略是否有效？

首先可以确定的是：评论区留言“哭穷”，大概率是无用功。一位互联网产品经理就在自己的反杀熟攻略里指出，本平台内的评论很少被纳入算法，更不用说跨平台的评论了——比如在小红书的评论区里抱怨机票太贵，希望飞猪的机票能降价，大概率是一场徒劳。

某大厂的算法工程师李静怡也告诉21记者，评论通常是“不太重要的数据”。这是因为在训练算法模型之前，平台需要判断庞大的用户数据里哪些最有用，而评论的数据量大、筛选成本高，又不能直接表达用户特征，对平台并不划算。

相比之下，如果存在杀熟机制，换手机更可能有用。李静怡说，手机型号信息是用户画像的一部分，而且通常对算法决策有重要影响。

比如，平台可以把用户的手机型号信息作为一个特征，用来训练算法模型。产生的结果可能是用价格更低的安卓手机搜索时，更容易看到低价商品。

“再举个最简单的例子，平台现在需要发放一百元的优惠券，只发十万张，这十万名用户怎么筛选？”李静怡说，平台大概率会想要发放给价格敏感的用户，那么就可以选择一批手机型号更旧的用户，这也是一种常见的策略。 

但以上做法至多也只是“驯化”算法推荐更多低价商品，而非调整商品定价。“推荐和定价算法其实还是有很大差别的。”李静怡解释，不管是搜索还是推荐算法，原理都是让模型预估一个概率，比如猜测某条内容的点击率。而定价需要生成一个具体价格，机制更加复杂，也是行业里鲜少讨论的商业秘密。

在最近这一波“反杀熟”热潮中，出现了成功改价的案例。一名网友声称自己通过反复评论“机票太贵，买不起”，成功让直飞航班的票价从4309元降到了1903元，但这一说法很快遭到了出行平台的否认。

平台客服解释称，价格变动受多种因素影响，不能直接证明是评论引起的。即使是在同一时间发现了价格差异，也更可能来自账户中的优惠券，而非杀熟。

“评论和机票降价毫无关系。”一家头部出行平台的负责人直言不讳地告诉21记者，机票价格取决于航司的收益管理算法，与用户画像无关。“跟大家想象中的看人下菜不是一套逻辑。”

上海金融与法律研究院研究员、院长傅蔚冈从2020年开始关注大数据杀熟，能不能用“杀熟”形容机票价格波动，他也持怀疑态度。一方面，用户保护个人数据的意识越来越强是好事；但另一方面，很多人陷入了一个误区，似乎碰到价格波动就等于被杀熟了。 

在机票场景下，前述负责人向21记者历数了杀熟和反杀熟不成立的三点原因： 

最关键的原因是，平台没有机票定价权。“平台上的价格来自中航信系统，航司把价格上传到航信系统，平台再从航信系统下载，每次下载都要付费。所以用户在平台搜索也好、在网上发言也好，航司是看不到的，航司只看票卖的怎么样。”

其次，没有杀熟的动力。按照该负责人的说法，无论一张机票最终卖价多少，平台从航司手中能拿到的佣金是固定的，无法从高价杀熟中获利。接近另一家出行平台的业内人士也印证了这一点。

最后，实施价格千人千面的技术门槛和成本高，只有顶尖的大公司才有能力实施。 

可紧跟着的问题就是：如果不存在大数据杀熟，为什么机票价格会变动得如此快速和准确？

前述负责人向21记者分析，价格波动的源头，主要与航司的舱位管理和动态定价机制有关。

他举例说，现在即使是经济舱，也被细分成Y、B、M、N、Q等十多种舱位。每种舱位的折扣和服务内容不相同，这让航司可以更精准地控制收益。“一旦一个舱位的位置售罄，系统马上轮转另一个舱位卖，这也是为什么大家感觉机票价格总是变来变去的。”另外，动态定价是民航行业的传统，航司会根据运力、班次、起飞时间点、天气等因素随时调整价格。

买票即涨价、买完即降价，大概率碰到的情况是航司为了提升上座率，调整了低价舱位的数量；或者是有人退票，释放出了前一个折扣舱位。

至于平台掌握的用户数据，包括停留在哪个页面、浏览时间、搜索记录，会不会被航司调用或者合作使用，前述负责人坚决否认了这一可能性。

“这些航线都运转很多年了，航司积累了大量的客流数据来判断市场需求，平台犯不上给航司送数据。而且平台有义务保护自己用户的数据。”该负责人直言。

多位受访者还提到，更容易被忽视的“价格差制造者”是平台中大量存在的第三方票务代理。“比如，票代用高价转卖自己的会员积分票，再盗用用户个人信息登记。”傅蔚冈说，这使得一个平台的价格看起来更低，而其他平台有杀熟抬价之嫌。实际上消费者经历的是价格欺诈，而非大数据杀熟。 

无论是理论界还是实务界，到底什么算大数据杀熟，目前尚无明确界定。不过，长期关注杀熟问题的南开大学竞争法研究中心主任、法学院副院长陈兵告诉21记者，在经济学和法学研究中，普遍会将“杀熟“视为通过滥用算法实施的价格歧视行为。

更早期的杀熟治理，也是针对价格歧视的特点开展的。比如《价格法》第十四条规定，经营者不得提供相同商品或者服务，对具有同等交易条件的其他经营者实行价格歧视；《个人信息保护法》第二十四条亦规定，自动化决策，不得对个人在交易价格等交易条件上实行不合理的差别待遇。

但随着大数据的更新迭代，仅靠价格歧视来识别杀熟似乎有些笼统。

比如，站在争议中心的机票动态定价。不同舱位价格因服务内容不同而浮动，陈兵认为这类差异化定价更多属于正常的市场策略，一般不被视为价格歧视。

再如，越来越常见的差异化折扣。受访专家都认同，尽管平台通过发放不同优惠券影响了最终的成交价格，但这种差异化优惠还够不上法律意义上的价格歧视。一个依据是国务院2021年发布的《关于平台经济领域的反垄断指南》，其中明确提到“针对新用户在合理期限内开展的优惠活动”，是“实施差别待遇行为”的正当理由。

真正的杀熟行为，关键要看定价是否结合了个人身份信息。“比如用职业、年龄、手机型号去定价，对苹果和安卓用户售价不一样，这就属于不合理差别待遇。”傅蔚冈举例说。杀熟还需要因为用户是老客户，所以故意售出更贵的价格，如果只是单纯降价，很难说侵犯了消费者权益。

傅蔚冈乐观地看到，目前大部分消费者已习惯多平台比价，而类似全网机票价格监测网站的外部监督系统，也进一步压缩了大范围公开杀熟的可能性。

但“杀熟”的心理阴影已深植用户体验。2022年，北京阳光消费大数据研究院的一项针对四千多名消费者的调查显示，61.21%的受访者认为“杀熟”的表现为不同用户获得不同优惠，而七成以上的人指出发放规则不透明，这种做法不公平。

风声鹤唳之中，既不利于解开用户心结，也无助于揪出更隐蔽的杀熟隐患。陈兵无奈地指出，滥用算法进行价格歧视的空间仍然存在，如今要让用户去证明平台存在价格歧视或者滥用个人信息，确实面临更大挑战。

近年来的行业规范，也因此逐渐转向算法透明度和消费者知情权：典型规定有2024年《消费者权益保护法实施条例》第九条，经营者不得在消费者不知情的情况下，对同一商品或者服务在同等交易条件下设置不同的价格或收费标准；最近的“清朗·网络平台算法典型问题治理”，要求严禁利用用户年龄、职业、消费水平等特征进行差异化定价，并要求清晰说明优惠券的领取条件。

陈兵强调，特别是平台在采集用户数据时，要明确告知其数据的使用场景、规则等，保障用户有效实现算法解释权。平台也需要将差异化的定价信息以明显方式告知消费者，细化算法解释权、交易公平权、选择权等行使的具体规则。此外，监管可以利用大数据技术，对平台价格实时监测。

面对更复杂的杀熟黑箱，透明度既是难点，也会是接下来的重点。

（为保护受访者，李静怡为化名）