大數據，別讓“挖掘”成“人肉”！

最近，微博網友“廖師傅”自述了被大數據“殺熟”的經歷：他經常通過某旅行服務網站訂某個特定酒店的房間，長年價格在380元到400元左右。偶然一次，通過前臺他了解到，淡季的價格在300元上下。他用朋友的賬號查詢后發現，果然是300元；但用自己的賬號去查，還是380元。

其實，通過分析用戶上網行為、購物模式、使用設備等，對用戶差別定價的做法不是什么新鮮事。早在2000年，亞馬遜的差別定價就曾引起爭議。那時，一名亞馬遜用戶反映，在他刪除了瀏覽器的cookies后，之前瀏覽過的DVD商品售價從26.24美元降到了22.74美元。消息一出，如潮的譴責聲涌向亞馬遜。后來，亞馬遜CEO貝索斯為此公開道歉，稱這只是向不同顧客展示的差別定價實驗，絕對跟客戶數據沒有關系，一切只是為了測試。

大數據挖掘并非“人肉搜索”

出門在外，自然少不了訂票、訂酒店，上網通過各種票務平臺解決這些已成為多數人的選擇。海量的消費信息也在購物的同時被記錄了下來，你的偏好和習慣在不經意間就可能被他人獲知，這些數據也為某些人提供了“便利”。同樣，你喜歡什么樣的服飾，喜歡去哪里旅游，喜歡與什么樣的人打交道，有些習慣你自己都沒意識到，可大數據或許已經記好了。這就是利用了數據挖掘技術。

所謂的大數據挖掘，從某種意義上說，就是由機器自動完成的特殊“人肉搜索”而已。只不過，現在“人肉”的目的，不再限于抹黑或頌揚某人，而是有更加廣泛的用途，比如為商品銷售者尋找最佳買家、為某類數據尋找規律、為某些事物之間尋找關聯等。

數據挖掘可概括為：在我們掌握的數據多了以后，把數據交給計算機分析的方法的集合。而大數據則是跳出我們的傳統數據分析和處理方法框架的一種新思維。一種思維和一類技術比起來，確實要虛很多，而且思維要付諸實現，必然要以技術為基礎。但是正是由于思維方式的不同，我們可以從數據中獲得更多的東西，比如對之前認為沒有價值的噪聲和錯誤數據的分析，或者對現象的重視而意外發現一些有意思的結果等。總之，只要目的明確，大數據挖掘就有用武之地。

一把“雙刃劍”

必須承認，就現實情況來說，大數據隱私挖掘的殺傷力，已遠遠超過了大數據隱私保護所需要的能力。對此，有人感嘆：個人隱私就算瞞過了枕邊人，也瞞不過互聯網公司。

大數據技術通過對海量數據的深入挖掘、分析，在商業領域可以根據用戶的上網軌跡數據和日常消費習慣，給用戶進行消費者畫像，從而實現精準營銷、個性化推薦等，以提高成交率，降低營銷成本，提升消費體驗。從這個角度講，大數據技術是一項具有實用性的信息工具，如果善加利用的話，會讓商家和消費者實現雙贏。

但如果遭到商家濫用，隨意超越邊界，就會損害到消費者利益。網友和媒體曝光的商家利用大數據“殺熟”丑聞，就是濫用技術的結果，商家過于追求利潤，利用消費者對商家的信賴和消費習慣，采取信息不對稱報價，以獲得更高的價格差收入，進而忽視了消費體驗和公平原則，令老客戶承擔超出正常范圍的價格。從這個角度講，大數據又成了商家損害消費者的幫兇。