文 | 陈述
看懂经济写作营第3期学员，看懂经济专栏作家
这是一个暴露年龄的标题。
“尼斯湖水怪”是上个世纪全球范围内最有名的“未知生物”之谜之一。
尼斯湖是英国的一个内陆湖，一两百年以来，就不断爆出湖里有“水怪”的传闻，有人信誓旦旦说见过这样一个长颈小头，类似梁龙的生物，有人声称这只不过是人们的错觉，还有研究显示，许多声称见过这一“生物”的情况，不过是错将其他水生生物认定成“水怪。”
迄今，这都是一个谜团。
最近，北京消协公布了《大数据“杀熟”问题调查》，将“大数据杀熟”这一问题再次推导大众视线当中。
北京消协的问卷调查显示，“65.05%的被调查者认为大数据‘杀熟’现象很普遍，没有被调查者认为大数据‘杀熟’现象不存在。此外，有56.92%的被调查者表示有过被大数据‘杀熟’的经历”。但同期开展的57次的体验调查却仅有1次被认定为“杀熟”。
看完媒体报道的问卷调查，总有一种感觉，“大数据杀熟”，有点像消费领域的“尼斯湖水怪”，很多人声称都看到过，遇到过，但拿出实锤的案例，似乎少之又少。
还像这份报告本身，媒体都声称看到过这样一份报告，但在互联网上搜索，找到的都是报道，报告原文却不得所见。
谈一点对这件事情的认知。
首先表明观点，大数据杀熟是一种价格歧视，商家利用了老客户的信任，侵害了老客户的知情权和公平交易权。但大数据杀熟背后浮现的消费者“数据孤岛”现象可能更值得警惕。
◆ ◆ ◆
一、抽样偏差能否导出正确的结论？
按照媒体报道，此次调查采用问卷调查、舆情采集和体验调查三种方式的方式进行，其中，问卷调查累计回收调查问卷3185份，从样本数量上看属于典型的大样本调查。
通过这样一个大样本调查，似乎可以得出较好的结论。
针对“大数据杀熟”是否存在或亲身经历，调查数据显示：
有56.92%的被调查者表示有过被大数据“杀熟”的经历。被调查者认为网购平台、在线旅游和网约车等消费大数据“杀熟”问题最多。其中，44.14%的被调查者经历过购物类APP或网站大数据“杀熟”，39.5%的被调查者经历过在线旅游类APP或网站大数据“杀熟”，37.17%的被调查者经历过打车类APP或网站大数据“杀熟”，19.84%的被调查者经历过其他类型的大数据“杀熟”，16.26%的被调查者经历过外卖类APP或网站大数据“杀熟”，15.10%的被调查者经历过视频类APP或网站大数据“杀熟”，13.94%的被调查者经历过电影类APP或网站大数据“杀熟”。
从数据看，“大数据杀熟”必然存在无疑了。
且慢下结论。
抽样调查是经济统计的常用方法。
但抽样有一个前提，就是样本量要大，同时不能存在抽样误差。
举个例子。
我们想了解大众是否对某种疾病的认知，比如说“肿瘤”，比较好的办法是非选择性的随机发放问卷，而不是在肿瘤医院门口发放问卷。
同时调查的问题也应该更中性，而不是预设对某种看法的倾向。
从目前所见，北京消协此次调查，首先样本选择看似随机，但事实上，在问卷的标题《大数据“杀熟”问卷调查》中，可以看到，调查者已经预设大数据“杀熟”是存在的，同时“杀熟”这个词语也带有了否定的意味。
这将导致两个结果，一是填写问卷的，认为自己经历过类似事件的可能占了很大的比重；二是预设的倾向性会影响被调查人的客观性。
这两种情况，最终导致的是抽样调查可能是一个有偏的样本，得到的结论也可能是有偏的。
据此，我认为，此次问卷调查的数据，可能大大提高了“大数据杀熟”存在的可能性。
相对中性的调查问卷，应该取像“大数据精准销售”或“大数据定价行为”这样的标题。
当然，中性题目可能会带来样本数量不及预期，这就是另外一个问题了。
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二、似有矛盾的结论
有偏的抽样带来的不利后果在此次调查中也有所体现。
北京消协还进行了57次的体验调查，涉及在线旅游、网络购物、网络外卖、网络购票、网络约车等5种新型网络消费的14个消费者常用的APP或网站，调查模拟消费者同时利用新老用户账号购买同一种产品或服务。
57次调查只有飞猪网的一次同等条件的新老客户体验被认定为“杀熟”，老用户比新用户贵了9元钱。
体验调查与抽样调查产生了巨大的差异。
体验调查的结论还比较客观。
“虽然不少新老用户同时消费的价格不同，但价格不同的原因主要是因为新用户拥有优惠券、老用户自动开启了会员资格或推送的商品配置与服务内容存在差异，只有少数个别涉嫌存在大数据“杀熟”行为;部分商家确实存在特定推送行为，但很难界定其是否属于《电子商务法》规定的不合理推送行为，很难界定其是否侵犯了消费者的知情权、选择权和公平交易权。”
抽样调查的数据则表明“有56.92%的被调查者表示有过被大数据杀熟的经历”。
针对这一差异，此次调查认为，“有关大数据“杀熟”的形式非常多样，但由于事后很难举证而无法核实。”
基于逻辑以及 “疑罪从无”的原则，“无法核实”应该等同于“不存在”。
抽样调查与体验调查的巨大差异，至少从技术上表明，抽样调查的数据并不令人信服，至于很多自媒体使用的“超半数消费存在大数据杀熟”标题则纯属噱头和吸引眼球。
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三、大数据“杀熟”与数据孤岛
大数据杀熟的背后是商家的精准营销和价格分层。
商家利用客户多次消费行为形成的数据资料进行精准画像，从而全面掌握客户对某一产品的需求程度，这一需求程度甚至可以以时间段为细分。例如，某消费者由于限号，可能会在每周的固定时间产生对网约车的需求，网约车公司则可利用这一特点，有针对性的对消费者进行差异化的定价。
这既是大数据的胜利，某种意义上讲，也是大数据的悲哀。
消费者消费行为产生的大数据，被商家充分挖掘了剩余价值。
大数据产生是基于互联网的高速信息流动和汇聚，这些数据，本来可以有更加美好的使用方向，但价格歧视绝对不在此列。
对于消费者来说，互联网提供的各类服务，原本更多是通过信息对称降低了消费者的成本，如在线预订酒店，在线购买商品，但如今，在消费者已经习惯通过网络消费时，却陷入了基于特定数据模型的“数据孤岛”，表面上互联网为消费者提供了更多选择，但这些选择却全部都是“加价”的。
不想“加价”？
您可以换个商家啊，但却又带来了选择成本与转换成本。
大数据杀熟背后，商家作为“数据拥有者”和消费者作为“数据提供者”的信息不对称的鸿沟愈加凸显。
当年，互联网携万物互联而来，信息对称是互联网最显著的特征。
如今，大数据杀熟背后的“数据孤岛”不免讽刺意味更浓了些。
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