brilintholdings解读大数据时代的普通人该如何攻与守-创新互联
在大数据时代，商家的手段就高超多了。比如你的鼠标在淘宝网上某几个位置多停留了几秒，或者你日常散步途中，在某个地方速度突然慢了下来，甚至是你在某个地方按熄了手机屏幕，都有可能成为分析你行为的数据基础。
在过去，人脑算力不足，信息传输效率也不高，这些数据还无法被“充分”利用。但在当今世界，人脑被计算机算法取代，4G乃至5G网络让用户数据传输轻而易举，大数据杀熟便适时登场。
前瞻网之前的文章曾提到，任何形式的数字内容输入，包括键盘、鼠标交互和触摸屏、GPS定位数据、日常家用电器(物联网)数据，都会成为大数据杀熟的基础数据。
在算法的帮助下，通过这些基础属性数据，商家就能判断你所在的用户群体、所属人群的特征(如消费能力)，判断你的偏好和消费意愿。综合一系列的分析，为你绘制出一幅“画像”。从而，商家可以对消费能力高、消费意愿强烈的用户展示更高的价格，赚取更多的利益。
普通人的生存之道
既然知道大数据杀熟的方法，那么相应的，
第一种方法：保证数据绝对安全
大数据杀熟靠得是大数据，防御大数据杀熟，最简单也是最极端的方法是不提供任何数据。在前瞻网之前的文章中，小编曾经提到，用户浏览网页使产生的Cookies、谷歌Analytics可以获取的用户行为以及终端设备的GPS、WiFi等功能，都会在用户不知不觉中成为画像的一部分。
此外，还有一些手机APP会在安装时打着精准推送的幌子，主动向用户索取数据调用权限，而大多数用户一方面贪图便利，另一方面懒得去看具体条款，一般都会应允。
对此我们需要做的是，尽可能地不要让你的隐私数据(包括地理位置、通讯录、相册等)被获取。关闭掉一切非必须的定位许可、照片读取许可、通讯录读取许可，不要连接来路不明的Wi-Fi甚至一些看起来官方的Wi-Fi。
第二种方法：提供干扰性的数据
假如你想要网购某样东西，第一件要做的事就是告诉平台，你其实没有那么迫切的需求。比如想要在淘宝买碗碟，不要一直在“碗碟”的搜索目录下闲逛，时不时浏览一些其他商品，才会模糊平台对你消费意图的判断。
另外，你还可以跨平台搜索，表现出一种“不一定要在你这消费”的气势。这是有现实案例的，豆瓣用户“大魔王·桶狗”就曾发文表示，他在A平台下单一桶油之前，发现B平台价格更低，于是转而在B平台下单。回头发现，A平台给他发了一张粮油优惠券。
对于大数据杀熟，以上是2种比较简便易行的手段，不过从效果上说，这只算是被动防守，而且还要付出无法享受精细化个性化服务的代价。如果消费者愿意多花费一些功夫，不仅能达到更好的效果，甚至可以反守为攻，薅平台的羊毛。
第三种方法：伪装自己
这里要理解一点：互联网平台最看重用户流量，有用户才能变现。因此，普通消费者可以针对平台的引流策略做文章，最典型的方法有2种：
一是假装新用户。对于新用户和流失的老用户，大部分平台会有针对性的拉拢和召回策略，好好利用这一点，可以薅到不少样貌。最典型的例子是阴阳师，用户只要卸载一段时间在回来，就有很高几率抽中×××。
二是假装价格敏感人群。以麦当劳为例，他们会用优惠券来区分用户群体，价格敏感群体会寻找优惠券购餐，而对价格不敏感的群体，往往不会把时间耗在搜索优惠券上。反过来，如果你频频领取优惠券，那么就有很大机会被大数据平台认定是价格敏感者，为了吸引你继续消费，平台可能会给予你更多优惠。
可能看到这里，很多读者已经产生了试一试的念头，但在付诸实践之前，还请思考一下下面这个问题：
值得吗?
首先要指出一点，对于大部分杀熟行为，用户最多对其进行道德批判，无法在现实中通过法律手段解决。因为大数据平台用不同用户行为区分用户群体，再提供差异化的价格，这和麦当劳通过“领优惠券”的行为区分用户群体是一样的。
早前，法律领域也对这个问题进行过讨论，得出的一致结论是：暂时没法管。
《价格法》只要求商家“明码标价”，没说不能标不同的价;《消费者权益保护法》虽然规定消费者享有“知情权”，但只限于消费者对商品性质和服务内容的知情权，不包括商家与其他消费者已完成的交易;《反垄断法》则禁止“具有市场支配地位的经营者”对消费者差别对待，“市场支配地位”难以判断。
新《电商法》规定：“电子商务经营者根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征向其提供商品或者服务的搜索结果的，应当同时向该消费者提供不针对其个人特征的选项，尊重和平等保护消费者合法权益。”
但在平台不公布算法的情况下，你根本无法证明商家是“根据消费者的兴趣爱好、消费习惯等特征”差异化定价，如果将限制范围扩大到整个“大数据”系统，那么想来不会再有商家愿意发展相关技术了。
另外还需注意一点，消费者在消费时，往往会有一些像搜索成本和选择成本这样的隐性成本，而大数据平台的精准推送，能让这部分成本大幅下降。坦然接受被杀熟的消费者往往搜索成本太高，接受这种准确提供信息的增值服务。
那么，以中断大数据技术发展、极大降低用户消费便利性的代价换取消灭大数据杀熟，值得吗?
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