今天小編分享的财經經驗：網上“哭窮”，能讓機票降價？“反向馴化算法”可能是徒勞一場，歡迎閲讀。
作 者丨肖潇
編 輯丨王俊
一句話，教你讓機票降價。
最近點開社交平台上出行的讨論帖，總能看到整齊劃一的評論：" 不去了，機票漲那麼多，深航南航上航川航國航你們可真行，去哪兒攜程飛豬你們給我好好看看…… "
不僅是機票出行，外賣和電商平台也成了許願池的對象，常見的兩類評論模版有：" 告訴大數據，想要 0.01 塊的某某 " 和 " 某某 APP，不發紅包我要解除安裝你 "。
" 反殺熟攻略 " 應運而生，被網友認真總結并廣泛傳播，包括留言評論刷屏、在剪貼板復制粘貼 " 哭窮 " 話術、用更便宜的安卓手機下單，以及反復解除安裝重裝 APP。背後的思路都是 " 污染 " 大數據池，讓算法給自己貼上 " 價格敏感 " 或 " 新顧客 " 的标籤，希望拿到更多優惠。
根據北京、天津、河北消費者協會今年 11 月聯合發布的大數據差異化營銷調查，65% 以上的受訪者擔憂個人信息泄露和殺熟，只有不到 10% 的受訪者認為自己沒有遭遇過殺熟，用户已成驚弓之鳥。
但是大數據殺熟這道是非題，至今仍無定論。每當殺熟質疑出現，平台總能用一套 " 優惠機制不同 " 或 " 正常價格波動 " 的話術來否認。至于這套機制具體如何運作，大多語焉不詳，難以説服用户其中沒有暗箱操作。
喧嚣争議背後，是普通用户對算法一知半解的困惑。揭開黑箱這項工作，仍有很長一段路要走。
反殺熟攻略，是白費功夫嗎？
所謂 " 大數據殺熟 "，指的是平台利用用户數據，分析每個人的價格敏感度或消費能力，從而制定不同的定價策略，實現對熟客收取更高價。
大數據殺熟争議多年，終于來到年輕人反殺時刻。但反向馴化攻略是否有效？
首先可以确定的是：評論區留言 " 哭窮 "，大概率是無用功。一位互聯網產品經理就在自己的反殺熟攻略裏指出，本平台内的評論很少被納入算法，更不用説跨平台的評論了——比如在小紅書的評論區裏抱怨機票太貴，希望飛豬的機票能降價，大概率是一場徒勞。
某大廠的算法工程師李靜怡也告訴 21 記者，評論通常是 " 不太重要的數據 "。這是因為在訓練算法模型之前，平台需要判斷龐大的用户數據裏哪些最有用，而評論的數據量大、篩選成本高，又不能直接表達用户特征，對平台并不劃算。
相比之下，如果存在殺熟機制，換手機更可能有用。李靜怡説，手機型号信息是用户畫像的一部分，而且通常對算法決策有重要影響。
比如，平台可以把用户的手機型号信息作為一個特征，用來訓練算法模型。產生的結果可能是用價格更低的安卓手機搜索時，更容易看到低價商品。
" 再舉個最簡單的例子，平台現在需要發放一百元的優惠券，只發十萬張，這十萬名用户怎麼篩選？" 李靜怡説，平台大概率會想要發放給價格敏感的用户，那麼就可以選擇一批手機型号更舊的用户，這也是一種常見的策略。
但以上做法至多也只是 " 馴化 " 算法推薦更多低價商品，而非調整商品定價。" 推薦和定價算法其實還是有很大差别的。" 李靜怡解釋，不管是搜索還是推薦算法，原理都是讓模型預估一個概率，比如猜測某條内容的點擊率。而定價需要生成一個具體價格，機制更加復雜，也是行業裏鮮少讨論的商業秘密。
在最近這一波 " 反殺熟 " 熱潮中，出現了成功改價的案例。一名網友聲稱自己通過反復評論 " 機票太貴，買不起 "，成功讓直飛班機的票價從 4309 元降到了 1903 元，但這一説法很快遭到了出行平台的否認。
平台客服解釋稱，價格變動受多種因素影響，不能直接證明是評論引起的。即使是在同一時間發現了價格差異，也更可能來自賬户中的優惠券，而非殺熟。
機票殺熟，本身是道偽命題嗎？
" 評論和機票降價毫無關系。" 一家頭部出行平台的負責人直言不諱地告訴 21 記者，機票價格取決于航司的收益管理算法，與用户畫像無關。" 跟大家想象中的看人下菜不是一套邏輯。"
上海金融與法律研究院研究員、院長傅蔚岡從 2020 年開始關注大數據殺熟，能不能用 " 殺熟 " 形容機票價格波動，他也持懷疑态度。一方面，用户保護個人數據的意識越來越強是好事；但另一方面，很多人陷入了一個誤區，似乎碰到價格波動就等于被殺熟了。
在機票場景下，前述負責人向 21 記者歷數了殺熟和反殺熟不成立的三點原因：
其次，沒有殺熟的動力。按照該負責人的説法，無論一張機票最終賣價多少，平台從航司手中能拿到的傭金是固定的，無法從高價殺熟中獲利。接近另一家出行平台的業内人士也印證了這一點。
最後，實施價格千人千面的技術門檻和成本高，只有頂尖的大公司才有能力實施。
可緊跟着的問題就是：如果不存在大數據殺熟，為什麼機票價格會變動得如此快速和準确？
前述負責人向 21 記者分析，價格波動的源頭，主要與航司的艙位管理和動态定價機制有關。
他舉例説，現在即使是經濟艙，也被細抽成 Y、B、M、N、Q 等十多種艙位。每種艙位的折扣和服務内容不相同，這讓航司可以更精準地控制收益。"一旦一個艙位的位置售罄，系統馬上輪轉另一個艙位賣，這也是為什麼大家感覺機票價格總是變來變去的。" 另外，動态定價是民航行業的傳統，航司會根據運力、班次、起飛時間點、天氣等因素随時調整價格。
買票即漲價、買完即降價，大概率碰到的情況是航司為了提升上座率，調整了低價艙位的數量；或者是有人退票，釋放出了前一個折扣艙位。
至于平台掌握的用户數據，包括停留在哪個頁面、浏覽時間、搜索記錄，會不會被航司調用或者合作使用，前述負責人堅決否認了這一可能性。
" 這些航線都運轉很多年了，航司積累了大量的客流數據來判斷市場需求，平台犯不上給航司送數據。而且平台有義務保護自己用户的數據。" 該負責人直言。
多位受訪者還提到，更容易被忽視的 " 價格差制造者 " 是平台中大量存在的第三方票務代理。" 比如，票代用高價轉賣自己的會員積分票，再盜用用户個人信息登記。" 傅蔚岡説，這使得一個平台的價格看起來更低，而其他平台有殺熟抬價之嫌。實際上消費者經歷的是價格欺詐，而非大數據殺熟。
動态定價、差異化優惠，是殺熟 " 遮羞布 " 嗎？
無論是理論界還是實務界，到底什麼算大數據殺熟，目前尚無明确界定。不過，長期關注殺熟問題的南開大學競争法研究中心主任、法學院副院長陳兵告訴 21 記者，在經濟學和法學研究中，普遍會将 " 殺熟 " 視為通過濫用算法實施的價格歧視行為。
更早期的殺熟治理，也是針對價格歧視的特點開展的。比如《價格法》第十四條規定，經營者不得提供相同商品或者服務，對具有同等交易條件的其他經營者實行價格歧視；《個人信息保護法》第二十四條亦規定，自動化決策，不得對個人在交易價格等交易條件上實行不合理的差别待遇。
但随着大數據的更新迭代，僅靠價格歧視來識别殺熟似乎有些籠統。
比如，站在争議中心的機票動态定價。不同艙位價格因服務内容不同而浮動，陳兵認為這類差異化定價更多屬于正常的市場策略，一般不被視為價格歧視。
再如，越來越常見的差異化折扣。受訪專家都認同，盡管平台通過發放不同優惠券影響了最終的成交價格，但這種差異化優惠還夠不上法律意義上的價格歧視。一個依據是國務院 2021 年發布的《關于平台經濟領網域的反壟斷指南》，其中明确提到 " 針對新用户在合理期限内開展的優惠活動 "，是 " 實施差别待遇行為 " 的正當理由。
真正的殺熟行為，關鍵要看定價是否結合了個人身份信息。" 比如用職業、年齡、手機型号去定價，對蘋果和安卓用户售價不一樣，這就屬于不合理差别待遇。" 傅蔚岡舉例説。殺熟還需要因為用户是老客户，所以故意售出更貴的價格，如果只是單純降價，很難説侵犯了消費者權益。
傅蔚岡樂觀地看到，目前大部分消費者已習慣多平台比價，而類似全網機票價格監測網站的外部監督系統，也進一步壓縮了大範圍公開殺熟的可能性。
但 " 殺熟 " 的心理陰影已深植用户體驗。2022 年，北京陽光消費大數據研究院的一項針對四千多名消費者的調查顯示，61.21% 的受訪者認為 " 殺熟 " 的表現為不同用户獲得不同優惠，而七成以上的人指出發放規則不透明，這種做法不公平。
風聲鶴唳之中，既不利于解開用户心結，也無助于揪出更隐蔽的殺熟隐患。陳兵無奈地指出，濫用算法進行價格歧視的空間仍然存在，如今要讓用户去證明平台存在價格歧視或者濫用個人信息，确實面臨更大挑戰。
近年來的行業規範，也因此逐漸轉向算法透明度和消費者知情權：典型規定有 2024 年《消費者權益保護法實施條例》第九條，經營者不得在消費者不知情的情況下，對同一商品或者服務在同等交易條件下設定不同的價格或收費标準；最近的 " 清朗 · 網絡平台算法典型問題治理 "，要求嚴禁利用用户年齡、職業、消費水平等特征進行差異化定價，并要求清晰説明優惠券的領取條件。
陳兵強調，特别是平台在采集用户數據時，要明确告知其數據的使用場景、規則等，保障用户有效實現算法解釋權。平台也需要将差異化的定價信息以明顯方式告知消費者，細化算法解釋權、交易公平權、選擇權等行使的具體規則。此外，監管可以利用大數據技術，對平台價格實時監測。
面對更復雜的殺熟黑箱，透明度既是難點，也會是接下來的重點。
（為保護受訪者，李靜怡為化名）
本期編輯 黎雨桐
