复旦大学教授孙金云的一项调研成了网上热议的话题：最近，他带领团队做了一项“手机打车软件打车”的调研。该团队在国内5个城市，花50000元，收集了常规场景下的800多份样本，得出一份打车报告。报告显示：苹果机主更容易被专车、优享这类更贵车型接单；如果不是苹果手机，则手机越贵，越容易被更贵车型接单这样的报告，让人们对大数据用户画像、大数据杀熟产生的消费陷阱意难平。
建设新型消费社会，消费者权益必须保障。今年全国“两会”上，有全国人大代表提交关于修改反垄断法及完善相关配套制度的议案，其中包括建议立法禁止协同行为，规制数据滥用、大数据杀熟、平台二选一等行为。据了解，反垄断法的修改已被纳入2021年全国人大预安排的重点立法工作之一。
被诟病已久的大数据杀熟，能治吗？
资料图 来源：图虫创意
要想更好地发挥网络消费在内循环中的作用，促进新发展格局的形成，平台就必须严格依法管理、规范运行。
网络消费不讲规矩，会给内循环添堵
□谭浩俊（红星新闻特约评论员）
复旦大学孙金云教授团队的调研，的确击中了消费者的痛点。
就技术层面而言，企业设计出这样的软件，难度不大，却具有较强的隐蔽性。要不是孙金云教授团队做了这样一项调查，谁知道打车还有这些“名堂”。从影响层面来说，这种定价策略直接对消费者利益造成了损害，且这种损害不是几元钱的问题，而是企业的形象和信誉问题。
对于大数据杀熟，我们已听到过太多的案例、太多的质疑。而利用算法、利用已获取的数据和信息等对消费者玩套路，也是近年来网络消费不可忽视的重要方面。
可以想象，平台设计出“苹果优先”“价贵优先”的方案，以及在优惠上实行不同策略，实际是想当然地把“苹果”和“价贵”作为判断消费者收入水平的标准，从而做出更有利于平台利益的行为。殊不知，这样的判断缺乏依据，也不足以反映真实的消费水平。
随着互联网时代的全面到来，特别是移动支付等快速普及，网络消费已成为广大居民最为看重的消费手段之一，也成为构建新发展格局、推动国内大循环形成的重要力量之一。如果平台只顾自身利益，而不顾消费者利益，在技术开发、产品设计、方案提供等方面，人为制造陷阱，诱导消费者消费，损害消费者利益，就是对消费拉动经济作用的阻碍，会给内循环添堵。
要想更好地发挥网络消费在内循环中的作用，促进新发展格局的形成，平台就必须严格依法管理、规范运行，不要为了一己之利损害消费者利益。否则，早晚会被消费者用脚投票。
鉴于事后个人维权成本的高昂，第一道保护关口，需要由消费者自身来构筑。依法打击与自我保护，构成事物的一体两面。
“杀熟”靠技术，“反杀熟”靠智慧
□文阳（红星新闻评论员）
当网购产品或服务越来越普及，网络消费的烦恼挥之难去。大数据杀熟，甚至引发了科研团队的关注。
近日，复旦大学教授孙金云带领团队做了一项“手机打车软件打车”的调研。该团队在国内5个城市，花50000元，收集了常规场景下的800多份样本，得出一份打车报告。报告显示：苹果机主更容易被专车、优享这类更贵车型接单；如非苹果手机，则手机越贵越容易被更贵车型接单；苹果手机打车价格会贵一点。
基于大数据用户画像，采取因人而异的价格策略，已涉嫌伤害消费者的公平交易权。
算法，本是用来帮助平台精准推广、精准服务的。可是，当算法变成了“算计”，作为消费者的我们，何以解忧？
一方面，平台利用技术优势、信息优势进行大数据“杀熟”，可能涉及商业不端甚至违法，严管打击是必须的。另一方面，鉴于事后个人维权成本的高昂，第一道保护关口，往往需要由消费者自身来构筑。君子不立危墙之下，自我保护的意识和能力，能屏蔽掉多数风险。依法打击与自我保护，构成事物的一体两面。
“杀熟”靠技术，“反杀熟”靠智慧。在这场智斗中，消费者“买买买”是需要一些技能的。比如，传统购物的“货比三家”仍然适用，要查询不同平台的价格；用不同品牌手机查询价格，或有意外发现；选入购物车观察价格变化，帮助明辨是真降价还是真套路；对高频使用的平台停用几天，它会用更优惠价格“讨好”你……消费者“自我成长”会避开大部分的“坑”。
在赢家通吃的网络时代，平台、渠道、价格等更有条件形成垄断，让消费者避无可避。打击新型垄断，亟待立法跟上技术进步的脚步，用法律维护健康公平的营商环境和消费生态。“反垄断法”修法已成为今年重要的立法内容，加大对大数据杀熟、平台二选一等做法的规制和打击力度，用法律为消费者撑起保护伞，是解消费者之忧的根本之策。
把对大数据杀熟的维权代价转嫁给消费者是并不合适的。如果要治理大数据杀熟现象，重点更在制度建设和部门监管上。
治理大数据杀熟，重在制度建设和监管
□朱诗睿（红星新闻特约评论员）
笔者曾感慨，用同一部苹果手机不同的手机号登录的网约车平台，起始地点相同，价格居然会不一样！何况，身边的律师同行们，闲着无聊也测试过，用不同品牌的手机，起始点相同，网络打车价格也会有所区别这也算验证了复旦教授孙金云先生的调研结果。
所谓大数据杀熟，并非新鲜事。同样的订单，同一家外卖平台、同一家商户、同一处送餐地址、同一个时间段，会员却比非会员支出更多平台“看菜下碟”，利用大数据分析对不同群体进行差别定价。
于消费者而言，如若投诉平台，或许得到客服的一番应付，乃至于被几张补偿券所敷衍；而如果考虑起诉，或许最终可以认定平台涉嫌“大数据欺诈”，可是由此付出的时间成本和委托律师的花费却令人不堪承担，且也只能根据个案得到公平而已。
因此，笔者以为，把对大数据杀熟的维权代价转嫁给消费者是并不合适的。如果要治理大数据杀熟现象，重点更在制度建设和部门监管上。比如完善用户数据保护的相关规定，对用户数据使用和相关技术应用划出红线。此外，监管部门还可将消费者数据信息纳入重点监管，定期要求平台数据上报从而展开监管，并升级监管手段（例如数据接口打点抽查），从而提高对平台违规利用用户数据行为的查处能力。
复旦孙教授的调研可为未来大数据合规治理作一个注脚。于大众而言，可能会愤慨于大数据杀熟，不过很多时候由于缺少专业知识而感到无计可施。不过，大数据杀熟绝不会一直存在下去，因为目前大数据杀熟已成为社会的基本共识（无论是平台打车，还是出差酒旅预订，或者外卖送餐等），治理大数据杀熟等乱象已呈时不我待之势。
想必不久的将来，类似于打车差价、外卖差价之类的大数据杀熟乱象，能因相关法律制度的落地而得到有效治理，平台得到有效监管，民众也将因此而受惠。
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