井1512766072018-09-23 08:15:36大資料就是用來殺熟的。大資料技術，不僅殺“傳統”意義上的熟人，而且，極大的擴充套件了“熟人”概念的範圍籌。大資料技術把某些行為類似的人或特定行為一致的人（任何可能的相關條件）看做是某種熟人。保護好自己的隱私吧！
IT人劉俊明2018-09-23 08:01:58首先，大資料“殺熟”確實存在，而且在最近幾年被很多媒體頻繁報道過。“殺熟”的根源當然是利益的最大化，當我們對某一產品形成習慣性消費之後，被“殺熟”的可能性也就大大增加了。
其次，“殺熟”並不是在大資料時代才有的，很多傳統商家為了吸引新使用者往往都會給初次消費者更多的折扣，而老使用者則完全沒有相應的待遇，這難道不是一種“殺熟”麼？只不過傳統的方式我們看得清楚，而大資料時代的“殺熟”更加具有隱蔽性而已。
在我看來，要想在大資料時代避免被“殺熟”，需要做好以下幾點：
第一，避免產生偽“行為規律”。
有的商家會對使用者的行為進行規律性分析，在分析的背後可能會產生很多判斷，比如你在購買商品的時候從來沒有過退貨記錄，那麼系統可能會得出一個“行為規律”，那就是這個使用者對產品的接受程度高，此時“不良商家”可能就會把別人退回的商品傳送給你這樣的使用者。解決方案很簡單，就是對不滿意的商品一定要退貨，一定要讓系統“知道”，該維權的時候不能沉默。
第二，多對比。
“貨比三家”這是老百姓都知道的道理，在大資料時代同樣如此。很多時候，不同的網際網路平臺都會有各種折扣活動，而且這些活動通常是在不同的時間段開展，在選購一件商品的時候儘量多看幾個平臺，選擇一個價格和服務都比較滿意的。這種情況下，被“殺熟”的可能性就非常小了。
第三，儘量擴大選擇渠道。
如果擔心被大資料“殺熟”，完全可以讓家人或者朋友檢視一下價格，這種對比的效果往往是比較明顯的。
大資料是我的研究方向之一，目前我也在帶大資料方向的研究生，我會陸續在頭條上寫一些關於大資料方面的文章，感興趣的朋友可以關注我的頭條號，相信一定會有所收穫。
如果有大資料方面的問題，也可以諮詢我。
謝謝！
