三月，又进入了“女王节”的特殊时刻，小李依旧是打开某网购平台准备给自已挑个称心的礼物。不过，相比于以往购物的愉悦，这回她却是心惊胆战地在搜索框里输入“连衣裙”，因为她害怕满屏推荐的128元连衣裙将她推入鄙视链底端。

何以出现这种莫明其妙的网购体验？那是源于前几天的一条微博，太扎心了。

“128元连衣裙”的梗从何而来

引发“128块连衣裙惨案”的是来自热搜上的一条微博：

一名在电商行业从事多年的博主在微博上透露了电商圈的“潜规则”：不找淘宝好评率低于98%、滴滴低于4.8、搜索“连衣裙”时，客单价低于128元的女朋友，因为“同时满足以上三条的人，难伺候”。

按照这位博主的说法，三个“8”的指标已然成了电商圈里找客户的潜规则：淘宝好评率不能低于98%，滴滴评分不能低于4.8，连衣裙的客单不能低于128。

根据解释，用户只需在淘宝里搜索“连衣裙”这个关键词，看第二条和第三条商品的平均价格，就大致能知道淘宝给你定的标签属于什么价格区间了。

之所以需要参考第2、3条商品的价格，是因为第1条商品为直推广告。第2、3条结果是平台匹配给品牌的免费流量，第4条则是从你的购买历史里推荐。综合而言，按照这个略显简单粗暴的测试方法，你被淘宝赋予的“消费能力”标签，大致来自于你所浏览、购买的同类商品价格的平均值。

由于网友的关注度高，博主还特意解释了一番，为自己的观点辩护：

很多朋友不理解连衣裙客单价低于128的含义，其实答案很扎心。

这个消费区间的人群，被淘宝系统打上了低价人群的标签，经过分析各种行为后，做成了大数据。

低价群体中有较高比例的人，会投入更多时间在讨价还价，售后问题，退换返现上，这无形中增加了商家的运营成本。

简单来说就是穷人的时间不值钱，可以为了几块钱和你耗一天。

这样说我心里也很难受，但这是一个社会现实。

最后我想说，莫欺少年穷，我们努力提升自己的客单价吧

因此，博主的这条微博迅速掀起网上汹涌的“晒图”浪潮——均价从100多到3000多的连衣裙，你都能在微博上看到。晒图者可粗略分为“果然是个贫民窟女孩”、“高客单价就是我本人””和“我一个男生该怎么参与到这场讨论中”三个类型。某种程度上，晒出自己的搜索结果也成为了同类之间寻找认同的方式，甚至于“炫富”手段。

个性推荐，正在暴露你的经济段位？

尽管网购平台火速做出回应，个性化推荐是为了满足用户多样化以及实时变动的需求，根本不存在128这条线。但并没能阻止热议。

这么多人相信“风中的厂长”所发布的“128定律”，并不是毫无来由。

因为，大数据正在捕获我们，这是真的。

有过网购经历的人都知道，平台会根据自己的购买行为，做进一步的推荐。

你买了一件连衣裙，会给你推荐连衣裙。更高明的算法，可能还会给你推荐一款用来搭配的凉鞋。

如果你买的连衣裙是128元的，推荐的凉鞋价格也不会高到哪里去——价格，毕竟是一个考虑的因素。

平台个性推荐的背后是来自大数据算法的支撑。如今，得益于海量的基础数据和越来越高级的算法，后台可以轻易地分辨一个人的信息喜好，进而精准地推送他感兴趣的内容。

对于用户来说，个性推荐后浏览的信息首页不再随机杂乱，而是切合自已的实际需求，更方便寻找自己喜欢看的内容。

对于平台来说，大数据的意义就在于，从庞杂的数据背后挖掘并分析用户的行为习惯与喜好，从而找出更符合用户“口味”的产品和服务，并结合用户需求有针对性地调整和优化自身，可大大降低获客的成本。这种作用对于当今企业来说，是极其重要的。

于是乎，每个企业都开始忙着数据挖掘，忙着数据分析，忙着构建各种算法模型，目的就是了解用户，对用户进行更为精准的画像，从而达到精准推荐的目的。然而，算法的作用之一，在于判断用户需求高低。算法的另外一个作用，则是对需求进行购买力加权，形成“价格歧视”。

因此，对用户的“精准推荐”无形当中为用户贴上了某个“标签”。这也应了那句话，个性推荐，正在暴露你的经济段位。这一点正被大多数用户诟病。

大数据算法背后“杀熟”问题不断显露

前段时间，大数据“杀熟”问题频频引起人们关注，广大消费者对此非议颇多。

去年，知名作家王小山在微博上称，平日里用飞猪APP订机票较多。一直以来并没发现问题，可直到遇到了一个河南的旅行达人，告知自己杀熟的问题。查看后发现同一航班别人卖2500，飞猪竟然卖自己3211。

该微博在发布之后，关于飞猪大数据杀熟引起网友热议。不少网友称自己也曾遇到过这样的现象，也表示各种旅游平台上确实存在大数据杀熟的情况。更有不少网友反映这种差别定价的现象不止出现在这样的旅游票务平台，其他平台也出现过这样的杀熟现象。

有媒体指出，“用户相当于被大数据算法给‘算计’了”。按照惯常的商业逻辑，商家一般都会给予老顾客、回头客更多优惠,但是在科技含量更高的互联网消费环境下，通过大数据给用户画像之后，反而却让老顾客、回头客的权益受到了损害，背后的原因值得人们深思。

大数据时代“杀熟”防不胜防

事实上，大数据“杀熟”其实并非只有中国才存在，早在2000年，亚马逊就出现过差异定价的现象，那时，一名亚马逊用户在删除了浏览器的cookies之后，再用浏览之前的DVD时，却发现商品从26.24美元降到了22.74美元。

消息一出，如潮的谴责声涌向亚马逊。后来，亚马逊CEO贝索斯为此公开道歉，称这只是向不同顾客展示的差别定价实验，绝对跟客户数据没有关系，一切只是为了测试。但在当时那样的互联网环境下，显然并没有起到太大的波澜。

其实在大数据时代，之所以商家能够这么明目张胆的“杀熟”主要是由于信息不对称所致。在这样的数据共享的时代，商家可以随随便便知道你的个人信息，通过大数据可以了解每个人的消费习惯，但消费者却对此一无所知。

大数据发展面临拐点，应趋利避害

不可否认，大数据库与算法，为我们带来了生活的便利。但是，大数据与算法不要成为用户“皇帝的新衣”。针对算法推荐带来的新问题、新挑战也是需要大家直面的。

一方面，大数据时代的核心价值是要默认数据的“可及性”、“透明性”和“可读性”。这是大数据时代“算法”能够进入人的生产、生活和工作并发挥其合理化工具性价值之功能的必要前提。因此，应该处理好大数据“共享”与“保护”的关系。如专家所说，“用正确的价值观引导算法”，这或许为当下扬算法长处的有效办法。

另一方面，在法律制度的研究方面未雨绸缪，通过立法提升算法推荐的透明度、多元性，以提升公众的知情权和自主选择权。

通过强化对算法推荐本身的法治监管，将有助于实现技术运用与价值伦理、商业价值和社会价值的良性互动。（月光）