前段時間，算法下的外賣員鬧的沸沸揚揚，在算法的籠罩下，外賣員完全淪為生產機器，毫無人性的壓榨外賣員的極致勞動力，沒有一絲的憐憫和理解外賣員的實際操作情況和情感上的基本需求。
更加扎心的是，算法下的外賣員只是社會的一個縮影，其實我們無時無刻都處于算法中，而習以為常，甚至不知道。
最近流行一詞“大數據殺熟”，大數據殺熟現象在生活中比比皆是，不熟都不敢殺，怕新的消費者跑了，老客能殺多少就殺多少，專業殺熟五十年。
很多平臺通過不同的渠道收集用戶瀏覽數據和購買數據，根據這些數據歸納總結出，用戶的喜好和購買力。
比如，我們喜歡看小姐姐妖嬈的舞動身姿，系統認為我們喜歡小姐姐，那滿屏刷到都是小姐姐的婀娜多姿。
我們計劃去旅游，老是看五星級酒店，系統認為我們有錢購買五星酒店客房，下次你再次看酒店幾乎都是五星級。
最可惡的是，如果在某平臺，經常購買一家酒店客房或是這家酒店VIP，你這個賬號購買這家客房價格遠高于第一次購買這家客房的賬號。
在某貓超市，同是買箱牛奶VIP88元，有優惠券價格68元，沒有優惠券的64元。深藏不露的殺熟，和你越熟殺得越重，或許是因為愛你才傷害你吧。
不知道大家有沒有這樣的經歷，在平臺上關注飛機票，你越刷飛機票價格越高，系統判定你著急買機票或購買機票的概率較大，吃定你了。
說下里面商業邏輯，了解里面邏輯，我們才有武器和平臺抗衡，避免掉坑。
商家希望吃光消費者剩余，消費者剩余=消費者愿意出的最高價-商家愿意出的最低價，比如機票底價100元，我們最高愿意出150買這趟機票，剩余就是50元，商家絞盡腦汁吃光這50元。
價格歧視，歧視不是一個貶義詞，是區別定價的意思。
價格歧視常在我們身邊，只是太過于稀松平常了，以至于沒有發現它的存在。
價格歧視分三級：
第一級歧視，讓每個人付出他能付出的最高價格。像移動電信拍賣手機靚號，拍賣古玩字畫等。
第二級歧視，銷量歧視，買的越多越便宜，生活中極其常見，麥當勞炫邁第二件半價等
第三個歧視，區隔歧視，這種特殊的價格歧視充滿套路。
地域歧視。鞋子、衣服，甚至汽車，常在商品上做記號，給不同地域，用不同價格，發不同的貨，然后監督，發現串貨了，就是特供欠發達區域的便宜商品，被賣到發達區域，就對相關代理商嚴厲懲罰。
人群歧視，老人票、兒童票，是一種典型的人群歧視，本質是向掌握支配權的成年收取更多費用。優惠券也是，讓低收入階層通過收集、保存、攜帶使用優惠券，讓低收入人群付出低價格，而讓高收入人群因為怕麻煩，而付出高價。
本來價格歧視初衷是好的，根據不同人的不同需求，提供不同的價格，提供不同的服務。
大部分人坐飛機只是為了到達自己目的站，不在乎服務和座位舒適度，只在乎機票的價格，想花低價買機票。
而部分有錢人想要更好服務和更舒適座位，愿意花更多的錢，去享受一些高端的物質和服務。
使用價格歧視商家獲得收益最大化，顧客的不同需求也得到相應的滿足，皆大歡喜。
但是商家利用大數據，越了解消費者性格特點，越下狠手去殺，只是一門心思想著怎么樣榨取消費者剩余，在服務和物質同樣的情況下，消費者花費了更多的錢。
信息流通不暢時代，商家可以用信息不對稱賺取更多利潤，但現在信息大爆炸時代，想用隱秘的手段賺取更多利潤，恐怕這門生意不能長久。紙是包不住火的，消費者知道其中的貓膩后，會做出相應的反擊，離開損害他們利益平臺。
平臺只給新的用戶好處，會培養出“投機”用戶，專門薅平臺羊毛，哪個平臺給優惠多，就去哪個平臺，沒有任何忠誠度和粘性，換平臺就像換老婆一樣，反正平臺也多。
平臺真正的利潤主要來自忠誠的老用戶，希望平臺改掉“老鄉見老鄉，背后開一槍”的作風，不要撿了芝麻，丟了西瓜，這樣才能做長久生意。
平臺到底能不能使用我們數據，有沒有侵犯到我們的隱私，這個問題是個史詩級難題，任何事情有好的一面也有壞的一面，就算好人或圣人也有壞的地方，所以事情不是非黑即白。
取決于我們怎么使用數據，數據對于我們個人來說是毫無用處的，產生不了任何價值，只是簡單一堆行為痕跡而已。
但是平臺使用我們的數據，在保護我們隱私不泄露的前提下，給我們提供更棒的服務和物品，那何樂而不為呢？
舉個例子數據是如何讓我們生活更加安全，穩定的?
有一位詐騙犯，手法高明。他作案時非常謹慎，從不留任何蛛絲馬跡。計劃半年，詐騙得手后，他把唯一的聯系方式，用假證件買來的手機號銷毀了。
他自以為事情辦得天衣無縫，警察沒有任何線索，應該沒有人知道是他干的。但是警察還是抓獲他了，他非常驚詫，想不明白警察是如何找到他的。
警察根據他銷毀的號碼，確實查不到任何姓名。但是通過連接的基站數據，警察發現，那個號碼白天在某個辦公樓附近，晚上在某小區附近，周末在某超市附近。然后，這個號碼突然消失了。
但是，警察分析了一下后面幾周，和這三個基站有關系的數據，發現，上萬個號碼中，同樣白天出現在那辦公樓，晚上出現那個小區，周末出現在那個超市的，只有一個新注冊的手機號碼。于是就抓到他。
數據隱藏著很多價值，數據本身沒有好壞之分，關鍵在于它的用途，使用方向是對社會有益，我們支持。但是使用數據殺熟這種不齒行為，我們憤怒和唾棄它。數據雖然侵占我們隱私，如果對整體社會是有益的，在保護我們隱私不被泄露前提下，我們都會大力支持它。
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