國家網信辦、工信部、公安部、市場監管總局近日印發《互聯網信息服務算法推薦管理規定》（以下簡稱規定），對算法推薦服務提供者作出一系列規定。比如，不得利用算法推薦服務從事危害國家安全和社會公共利益、擾亂經濟秩序和社會秩序、侵犯他人合法權益等法律、行政法規禁止的活動；不得根據消費者的偏好、交易習慣等特征，利用算法在交易價格等交易條件上實施不合理的差別待遇等違法行為；應當保護勞動者取得勞動報酬、休息休假等合法權益，建立完善平臺訂單分配、報酬構成及支付、工作時間、獎懲等相關算法。
記者調查發現，平臺涉嫌侵犯隱私推薦廣告、“大數據殺熟”、盤剝勞動者的現象時有發生。
首先是個人隱私被算法利用。記者做了一個實驗，將幾款社交App放置后臺運行，然后在相冊里存下跟卷發棒產品相關的照片。
次日，某App在推薦頁面里出現了關于卷發棒的短視頻。
記者利用手機自帶的查看隱私訪問功能和第三方軟件查看，發現除了位置信息外，該App還訪問了手機相冊，一上午就訪問了6次，訪問時間短則20多秒，長則1分鐘。
規定明確提出，算法推薦服務提供者應當以顯著方式告知用戶其提供算法推薦服務的情況，并以適當方式公示算法推薦服務的基本原理、目的意圖和主要運行機制等。在上述案例中，在不告知用戶的情況下，訪問個人手機相冊且推薦廣告的行為明顯已越界。
其次是“大數據殺熟”。同樣的送餐時間、地點、訂單、外賣平臺，會員卻比非會員多付錢；同時同地打同類型車到同一目的地，某打車平臺曾被用戶發現熟客反而收費更高。以上現象雖已老生常談，但依舊有App我行我素。
不少App為鼓勵新用戶，會在用戶剛注冊后對其發放優惠券，這類做法被不少平臺稱之為市場促銷。但有些平臺新老用戶的價格差異大，讓老用戶感覺頗為不公。
記者拿出兩個同型號的手機，都打開一款出行App，搜索相同的酒店，給出的價格則不相同，此前曾有消費記錄的手機顯示的各類房型的價格均高于沒有消費記錄的手機，價格差在幾元至數十元間不等，一連搜索了幾家酒店皆是如此。也就是說，這款App有著“大數據殺熟”的嫌疑。
第三是工作時長、報酬構成等算法難以保障勞動者權益。在大數據算法下，一些行業的勞動者為了完成平臺考核要求，不得不超時超量工作。
以某網約車平臺為例，快車司機一個月有171小時的考核時長，若以22個工作日計算，平均每天工作時間為7.8小時左右，若以30個工作日計算，每天5.5小時。這樣要求看似合理，但實際工作卻遠遠不止，因為考核時長是從載上乘客后打表的那一刻才開始計算，到乘客下車就停止計算。在這一算法下，司機往往每天的工作時長在10小時以上。

大數據殺熟是指同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多的現象。這種現象在數字經濟消費者權益保護中一直是熱點和難點問題。經營者運用大數據收集消費者的信息，分析其消費偏好、消費習慣、收入水平等信息，將同一商品或服務以不同的價格賣給不同的消費者從而獲取更多消費者剩余的行為。

從經濟學角度來看，大數據殺熟屬于一種典型的價格歧視。價格歧視是指利用用戶數據，對老用戶實行價格歧視的行為。隨著消費者購買次數的增多，商家對其消費態度、消費偏好、消費規律越來越清晰，制定出更加“適合”消費者的價格。

然而，大數據殺熟的行為引發了一些爭議。一方面，這種行為可能對消費者權益造成侵害，因為消費者有權選擇是否接受這種差異化定價。另一方面，這種行為也可能對市場的公平競爭造成影響，因為大數據分析可以幫助企業更好地理解消費者需求，從而制定更有效的營銷策略。

總的來說，大數據殺熟是一個復雜的問題，涉及到消費者權益保護、市場競爭規則、數據隱私等多個方面。對于這個問題，我們需要在保護消費者權益和促進市場競爭之間找到一個平衡點。

大數據殺熟是一種商業現象，指的是同樣的商品或服務，老客戶看到的價格反而比新客戶要貴出許多。這種現象的出現，主要是企業通過收集大量的客戶信息，通過算法為客戶打上各式標簽，然后將帶標簽的客戶分類，圈出目標群體，通過價格試探等手段鎖定目標，從而實現對特定客戶的高價銷售。

對于大數據殺熟這一現象，我們可以從以下幾個方面進行分析：

首先，大數據殺熟的出現，反映了大數據在商業領域的廣泛應用。通過大數據分析，企業可以更準確地了解客戶的需求和消費習慣，從而提供更個性化的服務。然而，這也可能導致企業濫用數據，對特定客戶進行不公平的定價。

其次，大數據殺熟的存在，對消費者的權益構成了一定的侵害。消費者在購買商品或服務時，應該享有公平、公正的價格。然而，大數據殺熟可能導致消費者支付更高的價格，這無疑是對消費者權益的侵犯。

最后，對于大數據殺熟的現象，我們應該采取法治的方式進行治理。運用法治思維和法治方式推進治理，抓住消費者權益這個關鍵，對大數據殺熟的行為進行規范。

總的來說，大數據殺熟是一種不可避免的商業現象，但我們需要對其進行合理的規范和管理，以保護消費者的權益。