为减少“大数据杀熟”“信息茧房”困扰，一些年轻人正试图反向驯化算法。他们有的采用重置账户的方式，以新客身份享受“新用户优惠”；有的选择关闭个性化推荐，忍住不看感兴趣的内容；还有的在评论区里喊话算法：“机票很贵，买不起”，“告诉大数据，我不爱看XX内容”……

年轻人主动“调教”算法的现象背后，被视为是一种对算法权力的反击。随着算法等技术的深度应用，消费者对算法的态度也在发生着改变。

日前，一项基于8000多份的问卷调研显示，消费者在算法认知上有明显提升，面对算法可能带来的不利影响，消费者的主动保护意识和能力有所增强。为避免算法可能带来的不利影响，47%受访者会选择“尽量多样化浏览企业内容”，46%受访者则表示会“拒绝企业不合理的数据请求”。

近来，不少用户在某社交平台上晒出了“骂机票专业帖”，称机票太贵买不起，并喊话多家航司和在线旅游平台让人失望。浏览相关帖子的评论区被整齐划一的回复占据，类似“不去了，机票涨那么多”“天天看，越看越涨”“再涨价统统卸载”等内容随处可见。

为何会出现这样的现象？此前有网友自称第一次搜机票，直飞最便宜的也要4309元，后来反复评论“机票太贵了，买不起，不去了”，结果价格变成了1903元。

尽管机票降价与“留言喊话”行为的关联性还未得到确认，但或许是出于对“大数据杀熟”的无奈与不满，许多网友纷纷效仿在社交平台上发布这类“机票太贵不想去了”的帖子。

这一攻略是否有效？ 一位技术专家告诉南都记者，消费者在社交媒体上“哭穷”然后向售票平台“留言喊话”的方式，可能影响有限。因为出于隐私保护等考虑，平台间存在着数据壁垒，即便是企业内部对数据的流通使用也会有相关的限制。

他表示，理论上平台内部闭环数据中的评论可能影响到模型，但实际上要受限于：训练时算法是否使用评论作为特征，如果使用了，它在多大程度上会影响算法推送；而算法又是“黑盒”，这些评论的影响本身可能就很小，且不可控。

还有观点认为，这种“留言喊话”方式的有效性完全取决于售票平台的算法设计，会不会因为用户在一些公开网站的留言而影响平台的定价策略。原理上这是可行的，但涉及价格歧视问题。

经济学者、工信部信息通信经济专家委员会委员盘和林认为，此举有用但效果不大。他告诉南都记者，因为算法会接收到用户的反馈，认为这是对机票敏感的人，又怕该用户发表不善言论，所以可能会采取差别定价。

“只不过这种方式非常低效——因为算法未必在乎你在社交媒体的抱怨，售票商家的算法也未必能够覆盖到你的社交媒体，它更多记录你使用机票软件时的数据反馈。”盘和林说。

除了“留言喊话”，还有人通过重置账号、关闭个性化推荐、故意绕过感兴趣的内容、修改个人信息为统一的昵称momo和粉色恐龙头像等，试图逃避算法推荐机制。

上述技术专家告诉南都记者， 通常平台会根据用户的行为数据贴标签。比如，该用户曾在三个月内住过豪华酒店、下单速度快等信息，决定算法推送的内容。如果用户有意绕过一些特定标签，则平台有可能减少相应内容推送。

此外，用户还可以使用不同账户交易，增加操作的随机性等方式，避免被算法精准推送。不过他同时提醒，消费者的这些主动操作可能给算法造成一定干扰，但由于算法机制复杂，很难一概而论。

值得关注的是，年轻人反向驯化算法的行为，建立在一定的认知基础上；这表明用户对于算法的使用并非一窍不通，而是有了更多的理解和认知。

日前，对外经贸大学数字经济与法律创新中心、中国人民大学数字经济研究中心等联合发布的《算法与AI大模型用户认知调研报告（2024）》，用8030份问卷数据也揭示了这一现实：即面对算法，消费者自主保护意识和能力在增强。

12月18日，在由南都数字经济治理研究中心和清华大学智能法治研究院联合主办的第八届啄木鸟数据治理论坛上，外经贸大学数字经济与法律创新中心主任许可现场发布了这份报告。报告显示，有44.31%受访者表示“比较清楚”企业在提供互联网服务时使用了算法，21.97%的人称“完全清楚”，二者合计占超过六成。

值得一提的是，对于企业根据个人特征标签（如性别、喜好、地理位置、交易和浏览记录等）推荐商品，消费者的态度不一。

受访者对企业根据个人特征标签推荐商品的态度。

有36.99%受访者表态，“希望依法排除某些标签”；27.56%受访者认为，应由“用户自己确定标签”；选择“允许企业自主确定标签”的占比为18.66%；另有11.88%受访者明确表示，“不接受，希望关闭该功能”。

上述报告还在问卷调研中摸底了消费者对算法的风险感知情况。

据许可介绍，总体上看，消费者的算法安全感有一定提升：2022年的问卷数据显示，有20.28%的消费者认为算法存在“很高风险”，到了2024年这个比例下降到10.47%。不过仍然有七成消费者认为算法存在一定风险。

受访者对算法风险的态度。

面对算法可能带来的不利影响，最多人选择“尽量多样化浏览企业内容，以避免算法带来的负面效应”（47%）；其次是“主动管理企业的数据收集请求，拒绝不合理的数据请求（46%）；排在第三位的是“尽可能使用企业的搜索功能，少接触企业算法推荐的内容”（41%）；选择关闭个性化推荐的比例较2022年有所下降，达到30%。

值得一提的是，针对算法治理问题，监管部门已有所行动。

11月24日，中央网信办等四部门联合发文，部署开展“清朗·网络平台算法典型问题治理”专项行动。自即日起至2025年2月14日开展，要求重点整治同质化推送营造“信息茧房”、违规操纵干预榜单炒作热点、利用算法实施大数据“杀熟”等问题，督促企业深入对照自查整改，进一步提升算法安全能力。

出品：南都数字经济治理研究中心
采写：南都记者李玲 发自北京

编辑：黄莉玲

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