大数据杀熟是指互联网企业利用大数据分析技术，对不同用户或同一用户的不同行为特征进行差异化定价，以牟取更高利润的现象，典型表现为老用户价格高于新用户、会员价格高于非会员，甚至因设备型号差异收费不同。以下从现象表现、形成原因、社会影响及应对措施展开分析：现象表现差异化定价：同一商品或服务对不同用户呈现不同价格。
网约车平台“大数据杀熟”现象是数字化时代的一个新问题，需要政府、平台、消费者等多方共同努力来加以解决。通过加强立法规制、监管力度、消费者意识和行业自律等措施，我们可以有效遏制“大数据杀熟”行为的发生，维护消费者的合法权益和市场的公平竞争秩序。
“大数据杀熟”是互联网厂商利用用户数据对老用户实行价格歧视的行为，同一商品或服务显示给老用户的价格高于新用户，这种现象引发了众怒。具体介绍如下：杀熟现象的主要情况：老用户比新用户价格高、会员比普通用户价格高。
大数据杀熟的典型表现与案例打车平台：复旦教授团队调研发现，苹果手机用户更易被贵的车型接单，非苹果手机用户中，手机价格越高越易被贵车型接单；熟客打车价格高于新用户。调研覆盖上海、北京、深圳、成都、重庆5个城市，涉及7个打车平台，表明一二线城市杀熟现象普遍。
大数据杀熟是指同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多的现象，是经营者运用大数据收集消费者信息，分析其消费偏好、习惯、收入水平等，将同一商品或服务以不同价格卖给不同消费者以获取更多消费者剩余的行为。
若一位高级别会员用户每月看4场电影，一年看48场，一年下来就可能因大数据杀熟多支出240元以上。而且该网友表示自己下半年开始，电影票平台价格显示均价30 - 40元，而一年前均价为20元，若按每月看4场，每场多10元计算，一年下来多支出480元。
价格歧视的实施：利用大数据技术，平台可以精确地识别用户的消费习惯和支付能力，从而对老用户实行价格歧视，即“大数据杀熟”。例如，同一趟航班，高级会员和普通用户可能看到不同的价格；同样叫车，起始点和距离一样，不同用户也可能看到不同的价格。
“韭菜”难逃大数据“杀熟”的核心原因在于信息不对称与低试错成本，商家利用数据优势实施价格歧视，而监管与用户发现成本较高导致此类行为屡禁不止。
大数据“杀熟”现象本质上是算法应用不当导致的，核心原因包括算法目标设定偏差、数据局限性及对算法黑箱特性的忽视。以下从具体原因和解决方向展开分析：算法目标设定偏差：单纯追求“字面目标”导致短视行为算法的设计逻辑是严格遵循预设目标执行，缺乏人类对“隐性目标”的权衡能力。
1、大数据杀熟关键的一步便是用户画像。所谓用户画像体系指的是通过用户相关数据采集，进行数据处理分析，将用户分成不同的类。在你注册成为用户时，系统便知道你是哪一类用户，可以进行精准的数据营销。杀熟只是系统根据不同用户特点展示不同数据的一个体现。
2、大数据杀熟的可能原因：大数据杀熟之所以屡试不爽，部分原因在于很多用户不会使用不同手机或账号对比相同产品的价格，导致这一行为长期未被揭露。电商平台可能利用用户数据，根据消费习惯、购买力等因素进行差异化定价，以实现利润最大化。
3、容易导致社会不公大数据杀熟：同一商品或服务因用户身份不同而价格差异显著。例如，老用户购买价格可能高于新用户，这种现象在购物、出行等领域普遍存在。信息偏见强化：平台根据用户偏好推荐内容，导致用户只能看到单一观点。例如，支持正方观点的用户看到的全是正方优点，支持反方的则相反。
4、大数据杀熟的定义 首先，我们需要明确“杀熟”这一概念。传统意义上的杀熟，是指做生意时，利用熟人对自己的信任，用不正当的手段赚取熟人的钱财。这种行为往往基于人与人之间的信任关系，当双方相互了解并产生信任后，一方便可能利用这种信任来谋取更多的利益。大数据杀熟则是这一概念的延伸和扩展。
