在评论区反复“哭穷”，下单能更便宜？

主要观点总结

文章围绕“大数据杀熟”现象展开讨论，包括年轻人尝试反向驯化算法、消费者对差异化营销的质疑、用户为对抗算法采取的策略以及政府和行业组织的应对措施。文章指出，企业在追求技术创新的同时，必须重视算法使用的合规性和安全性，防止损害用户利益，触犯法律法规。

关键观点总结

关键观点1: 大数据杀熟现象

一些老用户在餐饮、出行等平台上享受不到优惠，价格更高，引发年轻人尝试反向驯化算法对抗‘大数据杀熟’的现象。

关键观点2: 用户对抗策略

用户通过评论“哭穷”、建立所谓‘人设’等方式尝试影响算法推送。还有用户通过清除浏览器记录和缓存、创建不同账号等方法尽可能‘隐身’，以避开大数据的识别。

关键观点3: 平台回应与行动

多家平台回应称不会给用户贴上标签或根据评论降价，发放红包是获取客户的常规操作。对于大数据杀熟问题，平台应加强自律，重视算法使用的合规性和安全性。

关键观点4: 专家观点与应对措施

专家认为，企业应重视算法的合规性和安全性，防止损害用户利益。政府和行业组织需制定相关标准，加强行业自律和企业自我治理。相关部门应建立健全常态化监督机制，共同推进算法向善。

文章预览

近日，“年轻人开始反向驯化‘大数据杀熟’”的话题引发热议。“大数据杀熟”是指在一些餐饮、出行平台上，老用户反而享受不到优惠，甚至价格更高。 ‍ 不过， 一些年轻人开始尝试通过评论“哭穷”等手段反向驯化算法，如频繁表达“太贵了，买不起”“我不打算买了”等，建立所谓的“人设”，从而影响算法推送。 这样的“攻略”真能影响大数据吗？“大数据杀熟”的问题该如何根治？ 平台用户反复评论“机票太贵” 价格骤降2000多元 有媒体报道，一名年轻人通过反复评论“机票太贵了，买不起，不去了”后，发现机票价格从4309元降至1903元，降价超过2000元。然而，多家旅游出行平台官方客服告诉记者，机票价格实时变动且受多种因素影响， 即便这名消费者有反复评论的行为，也无法证明最终降价是由用户所评论的内容决定的。 除出 ………………………………