大数据杀熟，是真的吗？

Posted 2021-05-18 hzcyacom

实际上而言无论是任何涉事「杀熟」平台及机构，当我们尝试着判断产品是否存在「杀熟」行为，数学中的「控制变量法」再适合不过了，当仅存在唯一变量的情况下再去比较，得出来的结论才有可信度，如果存在多个变量比如时间、地域等等因子其实也都是需要考虑在内的！

不过，在讨论「杀熟」之前，我们先来看看什么是大数据？再来讨论什么又是大数据「杀熟」？

大数据是AI人工智能的基石，目前的深度学习主要是建立在大数据的基础上，即对大数据进行训练，并从中归纳出可以被计算机运用在类似数据上的知识或规律。

简单而言何为大数据？

虽然很多人将其定义为“大数据就是大规模的数据”。

但是，这个说法并不准确！

“大规模”只是指数据的量而言。

数据量大，并不代表着数据一定有可以被深度学习算法利用的价值。

大数据在应用层面：

大数据往往可以取代传统意义上的抽样调查、大数据都可以实时获取、大数据往往混合了来自多个数据源的多维度信息、大数据的价值在于数据分析以及分析基础上的数据挖掘和智能决策。

美国《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天记录截图

延伸阅读：聊天机器人竟自创语言“对话” 脸书将其紧急关停

实际上AI算法的发展，离不开海量数据进行训练，究其根本大数据的循环往复无数次的训练和深度学习才有了人工+智能！

接着，我们再回到所谓的大数据「杀熟」，实际上是鉴于大数据的AI算法层面的分析了！

其实很多时候所谓的大数据“杀熟”，实际上背后的技术来源是营销背后的“千人千面”技术，大数据通过对有意义有价值的大规模用户画像的学习、分析和解构，了解用户的消费习惯、消费偏好、消费场景甚至于用户对平台的忠诚度、对价格的敏感度，包括用户年龄、收入、职业、兴趣爱好等信息，当然用户的使用设备这些硬件信息实际上相较软性特质其实重要性稍微次之。

从用户运营层面来看：

新用户，粘性较低，如果对价格再更为敏感，则如果平台希望将其很好的留存，成为其忠实用户，这就意味着平台需要多一些付出，让新用户薅更多羊毛的做法自然而然可以理解了。

老用户，意味着从某种层面上是忠诚的用户，粘性也更高，选购某种产品的时候对平台更看重，一般而言放弃了再三比较价格之后等再购买的操作。

最后，我们从法律层面来看这事：

《人民日报》3月23日发表评论员观察文章《数据权力如何尊重用户权利》，一文中也指出大数据「杀熟」对消费者权益的伤害和用户隐私的侵犯！

实际上不同平台差异化定价这个完全OK，没毛病！

但是如果同一平台针对不同的消费者出具不同价格，即所谓的「看人抓药」「千人千面」，这种做法无疑是对消费者权益的伤害，无疑也触犯了相关法律准则。

「杀熟」无论是对用户知情权，或者是消费者正当权益以及是否涉及隐私权的侵害，无论哪一条都会触及法律的红线！

不管是否存在「杀熟」，「大数据」本身还是好的！

不管怎样，「大数据」背锅估计是没跑了！