“大數據”是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，大數據的採集。科學技術及互聯網的發展，推動著大數據時代的來臨，各行各業每天都在產生數量巨大的數據碎片，數據計量單位已從從Byte、KB、MB、GB、TB發展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB來衡量。大數據時代數據的採集也不再是技術問題，只是面對如此眾多的數據，我們怎樣才能找到其內在規律。
最近，一位微博網友自述了被大數據“坑”的經歷。他經常通過某旅行服務網站訂某個特定酒店的房間，長年價格在380元到400元左右。偶然一次，通過前臺他了解到，淡季的價格在300元上下。他用朋友的賬號查詢後發現，果然是300元；但用自己的賬號去查，還是380元。
大數據“坑熟”，說白了，就是“看人下菜”。不過，與傳統的“看人下菜”不同的是，相關電商平臺用同樣的菜，標出了不一樣的價格。當這樣的真相，大白於天下，網友們才發現，被“坑熟客”的現象在這個輕而易舉就能用大數據分析消費能力和消費習慣的當下，早已是普遍現象。
大數據，本身沒有原罪。但是，在特定的商業環境中，相關購物、旅遊平臺通過大數據直接就能得到消費者的所有消費習慣。早在若干年之前，只要我們在購物網站上搜索了某一商品，許多購物網站都會在首頁推薦出我們曾經搜索過的相似物品……對此，我們早已是習以為常。
大數據是工具，工具本身是無數的。但是，到了商家那裡，利用大數據分析出來的結果，對不同的消費者提供不同的價格，這已經明確違背了起碼的市場公平原則。無論是旅遊APP、打車APP，還是購物APP，都應該遵守起碼的公平原則，童叟無欺，杜絕價格歧視。但是，如果沒有強硬的規則約束，在多賺一分錢也要賺的唯利是圖的資本面前，童叟無欺、價格公平就很容易成為傳說。
價格不公，只是大數據分析結果之罪的一種。在網上，網友們曝光出了更多的內幕。比如，如果大數據發現消費者在購物平臺上的投訴較少，那麼，商家們會選擇一些殘次品發貨，對投訴較多的、喜歡打差評的消費者，就必須要用好一些的商品了；再比如，許多實體店的打折優惠已經到了二三折，團購APP上的價格卻仍然按半價展示……
造成“瞭解我的人，傷我卻是最深”的局面，既傷了利益，又傷了感情。應該說，在大數據大發展、大運用的當下，必然會讓大數據的負面影響暴露出來，在電商業務如此發達的今天，這樣的問題遲早會曝光出來。
以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能瞭解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我麼面前。
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