今年兩會，大資料技術衍發出的平臺監管、彈窗廣告、大資料殺熟等各類問題引發關注。就如何規制大資料殺熟，多位代表委員從不同方面建言獻策。比如，人大代表羅瀛建議加快個人資訊保護包括資料安全的立法；全國政協委員劉宏宇，在消費民事公益訴訟方面建議加強培育具有行業專業背景的民間消費者權益保護公益組織，擴大訴訟主體範圍；人大代表楊松則認為，要從反壟斷法著手，增加規制資料濫用、大資料殺熟等行為的條款。

大資料殺熟不是一個新鮮話題了，它廣泛存在於各行各業，令消費者頭疼不已。前陣子，上海復旦大學教授孫金雲帶領團隊調研發現，打車行業存在“手機越貴，打車越貴”現象。孫教授及其團隊在國內五個城市，花50000元，收集了常規場景下的800多份樣本，得出一份打車報告。報告顯示：蘋果手機主更容易被專車、優享這類更貴車型接單；如果不是蘋果手機，則手機越貴，越容易被更貴車型接單。不僅在打車行業，旅遊行業同樣存在大資料殺熟現象。2018年3月，經常透過某旅行網站預訂酒店的網友“廖師傅廖師傅”發現，他預訂的價格在380-400元之間，但不常預訂酒店的朋友查詢到的房間價格僅300元。

所謂“殺熟”，在傳統社會就已經存在。“殺熟”是指賣同一樣產品或服務，利用熟客的信任，對熟客報出的價格比新客還要高。進入網際網路時代，使用者絕大部分的線上活動都在網路上留下了痕跡，被儲存到“雲端”。平臺掌握著這些在雲端的大量資料，經過分析後便能夠對使用者的消費習慣、消費能力、行為偏好等了然於胸，殺熟就殺得更加精準，更加方便。“雲計算”，變成了“雲算計”。

網際網路公司之所以能進行大資料殺熟，除了因為掌握著海量的資料，另一個原因，是一人一屏的消費場景給消費者創造了一種虛假的公共性。與傳統線下消費的統一標價不同，網際網路時代，每個人一部手機，購物、購票、訂房抑或其他消費行為都是單獨面對著自己的手機或電腦螢幕完成的，每一塊螢幕天然地將消費者“區隔”開來。每個人的手機介面都是大資料演算法為其“量身定製”的結果，如果不刻意與其他消費者的價格比對，消費者會以為自己手機上看到的介面、價格是與其他人一樣的，這便給大資料殺熟開了捷徑。

資料優勢也好，一人一屏也罷，這些都只是網際網路公司進行大資料殺熟的必要條件，真正驅動巨頭們殺熟的根本動力，是暴利。美國布蘭戴斯大學經濟學系助理教授Benjamin Shiller基於Netfilx的研究發現，使用傳統人口統計資料的個性化定價方法，僅使Netfilx增加0.3%的利潤，但根據使用者網路瀏覽歷史，使用機器學習技術，來估算使用者願意支付的最高價格，卻可以使Netfilx的利潤增加14.55%。《資本論》中曾引用過這樣一段話，“一有適當的利潤，資本就會非常膽壯起來。只要有10%的利潤，它就會到處被人使用；有20%，就會活潑起來”。對於已經成為龐然大物的網際網路巨頭來講，14.55%的利潤，已經足夠讓他們不顧消費者的怒火和法律的規範鋌而走險，進一步擴張自己的規模。而企業規模越擴張，就越會在市場上形成壟斷地位，對勞動者和消費者的地位就越不利。在強關係的傳統社會，商家殺熟尚且還會有更多對名聲的顧慮；但在網際網路時代，如果平臺成為壟斷巨頭，使用者將無處申訴，也別無選擇。

隨著彈窗廣告、大資料殺熟等現象越來越廣為人知，大資料這一技術也越來越為人詬病，人們開始反思“技術中立”這一觀念，對大資料投去更多警惕和批判的目光。但我們不能忘記，大資料的出現也為我們帶來了許多好處，比如能夠更快地撮合交易，提高資源配置效率，又比如能加快數字政府建設，實現對社會的精細化治理。大資料殺熟被廣為批判，根本上是因為商家無視使用者個人隱私，違背誠實守信的商業倫理，需要我們用新的資料規則來勒住技術這匹“烈馬”。只有加快個人資訊保護、反壟斷和反不正當競爭方面的相關立法，才能為大資料運用劃出一道道紅線，實現“資料趨惡”向“資料向善”的改變。