曾經，我們都知道大數據“殺熟”是非常厲害的。簡單地說，就是大數據在測算出用戶經常使用某個東西或者經常進行在一些平臺購買東西等等，借此來判斷用戶的購買力，并給出相應的價格推薦。而且，這種價格并不便宜。起碼對平臺給普通用戶或者不常用用戶，尤其是初次消費的新用戶的價格更高，這被認為就是一種殺熟行為。

如今，我們看到，年輕人開始對抗這種大數據殺熟行為，使用的方法其實也很簡單，就是反向馴化大數據，通過一些“負面”評論或者對價格的不認可，進而讓大數據認為用戶的購買力下降，但為了“挽留”住用戶，進而給出價格的大幅度讓利，借此鎖定用戶。有用戶表示，“第一次搜機票，直飛最便宜的也要 4309 元，我就反復評論‘機票太貴了，買不起，不去了’。后來，航班價格變成了1903 元?！边@被網友戲稱為“機票大法”，讓系統給自己的人物畫像從“想要進行跨國旅行的有錢人”變為一個“旅行取決于機票價格的沒什么錢的人”，并成功讓票價大幅下降。

這被認為是年輕人反向馴化大數據的成功典范。因為年輕人對大數據殺熟，以及越來越貴的價格不滿，進而開始直面反擊。對算法馴化就是一種挑戰科技技術的反向“算計”。眾所周知，年輕人喜歡評論，喜歡點評，喜歡使用新技術，無論是消費還是出行，都喜歡使用第三方平臺的APP來進行購買，也有足夠強的購買力。因此，也是被科技企業極其看中的一個群體。各種APP主打的也是吸引這部分群體的使用，因此也經常給出一些優惠來吸引這部分用戶的參與。

大數據殺熟也是由此誕生的。平臺希望通過自己的大數據算法了解這部分用戶的需求和經濟實力，因此平臺喜歡通過評論點贊產生的信息流來做出判斷，而年輕人開啟的反向馴化，也是由此開始，他們在評論中可以隱藏自己，從而影響算法推送，爭取更多元的信息接觸。而且，互聯網匿名與隱身也成為年輕人對抗算法的一種策略。比如，互聯網上使用粉色小恐龍頭像的“momo大軍”興起，通過相似的頭像與ID，以系統信息掩蓋個人信息，躲避算法對個人行為與喜好的追蹤與判斷，擺脫基于身份標簽的推薦模式。從而讓平臺算法弱化，進而無法做出精準的判斷。

其實，有關規定也反對大數據殺熟，因為這樣對用戶并不公平。今年 11 月國家網信辦就出臺了網絡平臺算法典型問題治理的專項行動，嚴禁利用算法實施大數據“殺熟”，嚴禁利用用戶年齡、職業、消費水平等特征，對相同商品實施差異化定價行為。不過，各類平臺在貫徹落實時的表現不一，大數據殺熟現象還是屢見不鮮。這也讓年輕人非常反感，進而開啟了反向馴化。打破算法濫用的邏輯；需要更透明的算法規則，讓消費者看得明白、用得放心；更需要社會的監督與參與，讓所有企業意識到，科技進步的最終目的，是服務于人，而不是壓榨人。

很多年輕人都感到，在這個信息化、數據化的商業社會里，自己不僅僅是消費的主角，還是被平臺通過數據“定價”的對象。平臺通過大數據精準推送高價商品，擠壓老用戶的利潤空間，讓年輕人感到被區別對待，而且很不公平。年輕人通過改變行為、操控信息、規避數據追蹤，用主意對抗技術，挑戰平臺的價格算法，用自己的力量，打破平臺對自己的數字操控。有年輕人就表示，“每一次瀏覽，每一次搜索，我都在重新定義自己，不讓平臺通過數據‘活捉’我?！边€有年輕人通過定期清除瀏覽器緩存、使用隱私模式，甚至切換不同的支付方式等方式，讓平臺的算法無法持續跟蹤其行為數據。

還有用戶通過頻繁比價，讓大數據對自身價格產生質疑，多平臺比價讓年輕人能夠在多個平臺間尋找到最優的價格，避免被單一平臺的定價策略所“綁架”。這種模式都是通過削弱平臺對其數據的掌控，降低“殺熟”的風險。年輕人的思路其實也很簡單，就是要一個相對的公平，從而帶來數據隱私與價格公平的平衡。在大數據殺熟的過程中，平臺通過對用戶數據的收集和分析，精準推算出每個用戶的消費能力和支付意愿，從而實施差異化定價。然而，這一過程中，消費者并沒有得到充分的知情權和選擇權——他們的個人信息和消費習慣早已被“透明化”，而平臺卻沒有給出相應的回報或保護。甚至把用戶的忠誠當作一種殺熟的基礎，這更是令人不齒。

值得關注的是，隨著越來越多的年輕人加入到反向馴化的隊伍中，互聯網平臺必須要面對一個嚴峻的挑戰，那就是如何平衡數據的利用和消費者的隱私保護，如何讓消費者不僅享受平臺的便捷，同時也能保障他們的數據安全和公平定價。這對平臺又是一次挑戰，隨著AI的不斷延伸和進步，各類平臺也在引入更聰明的算法和更加精準地“畫像”，這種博弈必然還會延續。平臺必定會進一步優化算法，推出更加個性化的服務，真正為忠誠用戶服務才是正道。