生活常识复旦教授锤大数据杀熟：用的手机越贵，越有可能被“待”
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一些平台的大数据杀熟一直让广大用户很寒心——我都已经是你的老客户了，你还故意多收我钱
但是大家说归说，因为没有质性的证据，平台随便解释一下，这事儿也就过去了。
比如自媒体“漂移神父”当时指出美团“会员配送费是非会员两倍”的问题，美团给出的回应就是“定位缓存问题”，配送费差异和会员身份关。
但是这次有人锤大数据杀熟，大概没这么好解释了。
2022年，复旦大学管理学院副教授孙金云带领研究团队在五座城市打了800多趟车，搜集到滴滴、曹操、首汽、T3、美团、高德和扬招等7个渠道的数据。
通过数据分析，比较终形成“2022打车报告”，其中，通过数据分析得到的一些结论，都指向了打车平台存在“大数据杀熟”的事。
比如：
相对于非苹果手机用户，苹果手机用户更容易被舒适型车辆(比如专车、享等，价格也更高一些)司机接单，这一比例是非苹果手机用户的3倍;
上海是打车软件(美团、首汽、滴滴)价格被低估比较厉害的城市，付与预估差异的比值为118%。
另外报告指出这些打车平台还存在故意减少预估等待时间等问题。
用的手机越贵，越有可能被“待”
在用滴滴等平台打车时，都有一个提供选择车辆类型的选项。
按理来说，如果选择一键呼叫经济型+舒适型两档，平台应该按照车辆所处位置，选择离用户比较近的车辆，毕竟相比于舒适，大家更在意的是等待时间。
这么来看的话，在同一个地区，不同用户的订单被舒适型车辆接走的比例应该是一致的。
但是根据孙金云教授团队的验，结果却不是这样。数据表明，与非苹果手机用户相比，苹果手机用户的确更容易“被舒适”车辆(比如专车、享等)司机接单，这一比例是非苹果手机用户的3倍。
也就是说，平台很有可能将苹果用户标注为更愿意“被舒适”的用户，毕竟苹果手机的均价相对更对贵一些，那么不是苹果手机，会被会因为手机比较贵就被舒适了呢
孙金云教授团队将手机品牌(是否为苹果手机)与手机价位作为自变量，以是否“被舒适”接单作为因变量，进行回归，发现苹果手机和非苹果手机高价位都对用户“被舒适”订单产生了正向显著影响。
手机越贵越会“被舒适”，可以说是被孙教授锤了。
此外，苹果用户被“待”还体现在苹果用户比非苹果用户享受到的打车惠更少。数据统计发现，苹果手机用户平均只能获得207元的惠，而非苹果用户平均可以获得412元的惠。
等待不过是一场时间游戏
除了价格方面，孙金云教授团队还发现，平台往往会向乘客呈现比际更短的等待时长，让乘客保持更高的耐心，从而达到留住乘客的目的。
孙金云教授团队根据“(际等车时间-预估等待时间)预估等待时间”来测算打车时间延误比例，然后发现，调研的5个城市中打车时间延误比例均在20%之上，一线城市(北京、上海和深圳)的时间延误比例高于二线城市(成都、重庆)。其中，深圳的时间延误比例高达275%(这可能是深圳的绝对值比较低导致)，比时间延误比例比较低的成都高69%。
有趣的是，在这5个城市中，深圳的际平均等待时间比较短，只有49分钟，而作为二线城市的重庆则长达102分钟。
从平台的角度来看，预估等待时间少于际等待时间的现象在大部分平台都成立，其中，滴滴比较为严重，时间延误比例高达333%，远高于其他平台。
有意思的是，对于等待时间，平台再一次对苹果用户进行了“待”。
数据显示，大平台的苹果手机用户延误时长比例均高于非苹果手机用户。其中，滴滴和首汽的结果极为夸张——两者非苹果手机用户的时间延误比例为256%和12%，远低于苹果手机用户的528%和416%。即便是差距比较小的高德，两类用户的时间延误比例差异仍然达到了103%。
在报告中，孙金云教授团队指出：各大平台均参与了“时间游戏”，这和2022年小规模的打车调研结果是一致的。
其中，该现象在一线城市的早、晚高峰期尤为明显。滴滴时间延误比例高企或许反映出其作为行业头所面临的运力压力和算法化空间。
此外，调研数据反驳了苹果手机用户在预期和际等待时长的差异上受到照顾的观点，相反，苹果手机用户群体往往为了坐上车而付出更多的时间成本。
反垄断法管不管“大数据杀熟”
除了按手机品牌决定“被待”程度，玩“时间游戏”，孙金云教授团队在报告中还指出一些打车平台乱象。
比如平台有意低估价格，调查显示，除重庆外，打车软件在上海、成都、北京和深圳四个城市中预估价格和际支付价格之间都存在显著差异，均通过了差异性检验(P005)。
另外还有对于司机端的抽成比例因地制宜、变化多端等情况。
一般来说，“大数据杀熟”是指社会公众对互联平台利用大数据和算法对用户进行“画像”分析，从而收取不同价格等行为的概括性说法。
调查显示的打车平台这种按照地域、手机品牌、用户习惯来采取不同政策，造成用户际付出的金钱和时间成本不同的事，被友认为是“大数据杀熟”疑了。
2月7日，反垄断会发布《反垄断会关于平台经济领域的反垄断指南》，针对近年来社会各方面反映较多的“二选一”、“大数据杀熟”等问题作出专门规定，明确了相关行为是否构成垄断行为的判断标准。
《指南》里提到，分析是否构成差别待遇，可以考虑以下因素：基于大数据和算法，根据交易相对人的支付能力、消费偏好、使用习惯等，行差异性交易价格或者其他交易条件;行差异性标准、规则、算法;行差异性付款条件和交易方式。
有了判断标准，要遏制住平台“大数据杀熟”的风气，还要靠强有力的惩处。毕竟互联产业自身强大的规模效应、络效应对竞争天生带有排除性，如果罚款数额还没有平台“大数据杀熟”赚得多，那么很有可能出现平台选择明知故犯、认罚不改的局面。
然而对于普通用户来说，比较主要的还是维权问题。目前看来，很少有维权成功的案例，在裁判文书中，也曾有消费者以“大数据杀熟”为由将某外卖平台诉至法院，但因举证困难，一审二审均败诉。
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