“反算法型”网友厉害了，这样竟让机票便宜一半

有钱人

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在大数据时代，每个人的行为习惯在平台算法下变得十分透明。作为用户，我们的每一个点击、每一笔消费，都在影响着算法对我们的了解。平台利用算法对用户进行精准画像，从而对不同用户实施差异化定价，用户和平台关系越亲密，反而面临越高的价格，这就是“大数据杀熟”。      


7 m" `8 t& ?& a" C/ S不想再被算法“支配”的年轻人，终于对平台的算法逻辑发起了反击。     

以机票为例，很多消费者在搜索机票时发现，反复查询同一航班的价格竟然屡屡上涨。而他们的解决方案颇具创意：通过主动在评论区表达对价格的不满，试图影响算法的推送。
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9 p* x- t. T" w+ i例如，一网友在网上分享了自己购买机票的经历，其提到，第一次搜索机票，直飞最便宜的也要4309元，TA就反复评论“机票太贵了，买不起，不去了”， 最终机票价格变成了1903元，优惠2000多元。

# ?: A: J1 C- Y/ V; _9 D; j7 m( _这被网友戏称为“机票大法”，让系统给自己的人物画像从“想要进行跨国旅行的有钱人”变为一个“旅行取决于机票价格的没什么钱的人”，并成功让票价大幅下降。这种现象便是“算法驯化”的一种。      

$ p7 D  F/ F( f  i2 z3 x0 {+ k那到底什么是“算法驯化”呢？简单来说，就是给算法放“烟雾弹”，不要让算法看出你的真实意图。            
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网友对于“算法驯化”现象热议纷纷，也分享了自身对抗“越用越贵”“越看越烦”的算法的经历。

( f; F6 L9 P. h比如有网友称，“搞台破手机也有用，发现用安卓和苹果看机票，订酒店的价格不一样，安卓老旧型号出来的价格能便宜几十块钱。”“每次点奶茶点咖啡，我总会在支付页面退出来，有些时候就会有一个窗口弹出来，说给你这单打折了。”
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年轻人通过积极评论和点赞等来改变算法推荐，实际上是为自身争取更多选择与自主权，让自己的生活尽量不被算法掌控，他们试图建立个人“人设”，使算法关注到更多样的需求，而不是单纯地从消费行为喜欢出发进行推荐。

此外，互联网匿名与隐身也成为年轻人对抗算法的一种策略。  

; ?9 V8 x' r7 v; n- d2 U- J. {比如近年来，互联网上使用粉色小恐龙头像的“momo”大军兴起，他们使用统一的头像与ID，以系统信息掩盖个人信息，以此躲避算法对个人行为与喜好的追踪与判断，摆脱基于身份标签的推荐模式，简言之就是“防搜”，能躲开日常的社交、熟人的打量，在社交平台上做个“自由人”。有了momo这层掩护的身份，网友的网络表达欲和分享欲更多了，也大大减轻了他们的社交压力。   
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而在豆瓣等平台，早就聚集了一批与算法“过招”的年轻人。比如豆瓣“反技术依赖小组”的部分成员，在手机里只下载通讯类App，看视频和网购只选择网页版，随身携带现金，就是为了逃离算法，重新找回生活的主动权。     
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) |# c) `  P& o6 S5 b' R& L' u不过，浙江旅游科学研究院院长张晓峰认为，这些方法即便有效，但想要彻底根治“大数据杀熟”，不能只靠这些“小聪明”、“土办法”。“互联网和算法能够很快识别出用户的真实动机和行为。”

9 p% A8 q2 R: G7 Q1 U# R张晓峰建议，政府和行业组织需要制定相关标准，将拒绝大数据“杀熟”和保护个人隐私变成一种行业自律和企业自我治理的要求。此外，相关部门也应建立健全常态化监督机制，平台更应加强自律，共同推进“算法向善”。   

  j$ O) J. B: F4 V同时在今年7月1日，《中华人民共和国消费者权益保护法实施条例》（简称《实施条例》）正式施行。
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9 p+ h5 @  [% s  `针对“大数据杀熟”、“区别对待”的问题，《实施条例》明确，经营者应当采用通俗易懂的方式，真实、全面地向消费者提供商品或者服务相关信息，不得虚构交易信息、经营数据，不得以篡改、伪造、隐匿用户评价等方式，欺骗、误导消费者。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者收费标准。
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此外，今年11月国家网信办出台《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》，提到严禁利用算法实施大数据“杀熟”，严禁利用用户年龄、职业、消费水平等特征，对相同商品实施差异化定价行为。   
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7 h  v) B' [2 [. ^+ j年轻人反向驯化大数据，主动干预算法，并非否认大数据和算法技术，而是希望其在有限的边界内，更好地为人服务。
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) h( ^5 n/ L) ~; g- p. X从效果来看，短期来说也确实有其优势，但未必能解决根本问题。要化解“杀熟”和算法的捆绑，仅靠消费者的智慧并不足够，企业也应承担更多的社会责任，比如建立更加透明的算法机制，减少价格歧视；监管部门应加强对算法应用的规范化管理，以应对算法应用带来的各种风险和问题，如打击“大数据杀熟”行为‌，整治“信息茧房”和诱导沉迷问题‌等。
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最后分享一下你对抗算法的故事吧。