前段时间曝光的一系列杀熟事件似乎给大数据头顶压上不轻的一座大山。接踵而来的讽刺段子堪比现在刷屏朋友圈的留言风语！

编辑在“如何看待大数据杀熟”的知乎问题下，却看到了大数据的另一波骚操作——售假。

知友逻格斯写的一段关于大数据售假的内容获得了四百个赞，内容节选如下：

大数据杀熟算什么，你知道「大数据售假」吗？

某平台代购化妆品，对于 Dior、阿玛尼这些很贵的化妆品，会根据其掌握的买家的收入、消费状况进行细分：

A、如果系统判断你是个富人，平常一直用这个化妆品，就会给你发正品；

B、如果系统判断你是个穷人，买不起专柜里的化妆品，就会给你发 A 货，反正以你的消费水平你也没买过正品，更不知道什么是 A 货了。

更厉害的是，他们还「7 天无理由退货」，只要你敢申请他们就敢退。

那么退货率是多少呢？

2% 左右罢了。

这个场面是皆大欢喜的：

富人 A：23333 买到了便宜的粉底好开森。

穷人 B：23333 我也能用得起富人的粉底液了好开森。

穷人 C：诶，这个粉底液我用了起痘痘了，会不会是假货啊？

平台：小姐每个人的肤质不一样的，如果您不满意我们支持 7 天无理由退货。

穷人 C：啊？化妆品也还可以退货？好开森。

这样的场景无处不在，这一次的「杀熟」无非是击中了某些人脆弱的一面：我把你当兄弟，你居然想……？

抱歉，资本是不讲情义的，正如马克思所说的，如有 50% 的利润，它就铤而走险；为了 100% 的利润,它就敢践踏一切人间法律；有 300% 的利润，它就敢犯任何罪行，甚至绞首的危险。

什么什么，商家开始用大数据分析你的贫富状况并根据结果选择发A货还是真货了？前两天刚从某平台给女朋友买了一堆化妆品的宅宅感觉脸上一紧……

大数据为您一键细分，贴心服务

如果数据分析中心工作时候会说话，它可能的状态是：

哦上帝，看看这位女士前段时间都买了什么，XX、XX……好的相信我，她想要买的这瓶XX一定是她最近甚至是史上买过最贵的护肤品了，即使给她一瓶A货她也会用的很开心。

Amazing！这位女士一星期买了几万的美妆护肤品，我强烈建议给她划分至有钱人梯队，优先发货，从优发货。

看完上述的售假事件，围观群众瑟瑟发抖，纷纷表示自己从没给过差评、没退过货、甚至买东西时都不会跟店主聊上一句。一但系统认为自己是个“没脾气的老好人”是不是就悲剧了？对方会故意给次品，故意把排后发货。

“所以以后我要多多退货、多多投诉。一但发现我被杀熟了，我就故意购物、故意退货、故意投诉、故意去举报。”某网友这么说道。

众多网友担心的情况会出现吗？

在孙斌杰看来，尽管从理论上分析大数据售假事件是可行的，但这种平台恶意行为并不常见。

因为这需要收集用户的多维度数据，同时进行相关的计算分析后，建立相应的规则模型。每次用户购买时，要启动相关的数据匹配后进行计算，查看是否与相应的规则模型匹配，才能确定发假货还是真货。

这听起来容易，做起来却没那么容易，需要数据技术等支撑。一般商家没有能力也没有预算投入大数据分析。但随着互联网发展，不排除这类情况会增加。

“从某种层面上讲，大数据售假真实存在，通过大数据的能力把买卖双方串联起来，双方各取所需。但正如前面所说，我认为目前各类平台，不至于太多的存在专门投入相关经费整合数据，利用技术卖假的现象，这一说法有点过分解读。”

售假事件并非电商首创，类似事件一直存在。就算卖菜的小贩也会看人报价，只不过大数据可以把感性的“看人外表猜性格”替换成按数据了。

至于大数据售假到底存不存在？

电商那么多，一定有商家正在这样做，也一定有商家没想到可以这样。

而对于消费者，似乎只能更谨慎的网购，保护自己的各种数据不泄露了。