反向驯化算法：徒劳的“哭穷”评论
最近，社交平台上关于出行的讨论帖中经常出现一种现象：用户抱怨机票价格上涨，并直接点名各大航空公司和在线旅行平台。这种现象不仅限于机票，外卖和电商平台也成了用户许愿的对象，常见的评论包括希望以极低价格购买商品或要求APP发放红包。
为了应对这种情况，“反杀熟攻略”应运而生，被网友广泛传播。这些攻略包括在评论区刷屏、复制粘贴“哭穷”话术、使用更便宜的安卓手机下单，以及反复卸载重装APP。这些做法背后的逻辑是希望通过“污染”大数据池，让算法给自己贴上“价格敏感”或“新顾客”的标签，从而获得更多的优惠。
根据北京、天津、河北消费者协会联合发布的调查报告，超过65%的受访者担忧个人信息泄露和杀熟问题，只有不到10%的人认为自己没有遭遇过杀熟。然而，大数据杀熟这一争议至今仍无定论。每当有质疑出现时，平台通常会用“优惠机制不同”或“正常价格波动”等理由来否认，但具体的运作机制往往语焉不详，难以说服用户。
普通用户对算法一知半解，揭开黑箱的工作仍然任重道远。所谓“大数据杀熟”，指的是平台利用用户数据制定不同的定价策略，对熟客收取更高价。尽管反杀熟攻略层出不穷，但其有效性存疑。例如，在评论区留言“哭穷”大概率是无效的，因为平台很少将评论纳入算法。相比之下，换手机可能更有用，因为手机型号信息是用户画像的一部分，对算法决策有重要影响。
即便如此，这些方法最多只能“驯化”算法推荐更多低价商品，而非调整商品定价。定价算法比推荐算法更为复杂，涉及生成具体价格，这也是行业内的商业秘密。最近有成功改价的案例声称通过反复评论降价，但很快遭到平台否认，解释称价格变动受多种因素影响，不能直接证明是评论引起的。
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