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，這在互聯網行業被叫作“大數據殺熟”。調查發現，在機票、酒店、電影、電商、旅游等多個價格有波動的網絡平臺都存在類似情況，而在線旅游平臺更為普遍。同時，還存在同一位用戶在不同網站的數據被共享的問題，許多人遇到過在一個網站搜索或瀏覽的內容立刻被另一網站進行廣告推薦的情況。

“大數據殺熟”是一個新近才熱起來的詞，不過這一現象或已持續多年。有數據顯示，國外一些網站早就有之，而近日有媒體對2008名受訪者進行的一項調查顯示，51.3%的受訪者遇到過互聯網企業利用大數據“殺熟”的情況。

和任何新事物都會存在不同看法一樣。“大數據殺熟”到底該如何定性，目前也面臨爭議。如上述調查中，59.2%的受訪者認為在大數據面前，信息嚴重不對稱，消費者處于弱勢；59.1%的受訪者希望價格主管部門進一步立法規范互聯網企業歧視性定價行為。另外，也有專家表示，這一價格機制較為普遍，針對大數據下價格敏感人群，系統會自動提供更加優惠的策略，可以算作接受動態定價。

倘若擱置具體應如何定性的爭議，“大數據殺熟”所表現出來的現象和邏輯還是存在相當大的問題。

“大數據殺熟”雖然可以說是商家的定價策略，但最終形成了“最懂你的人傷你最深”的局面，確實與人們習以為常的生活經驗和固有的商業倫理形成了明顯沖突。比如，一些線上商家和網站標明新客戶享有專屬優惠，從吸引新客戶的角度完全可以理解，但在這一優惠政策的另一端，若老客戶普遍要支付高于“正常價格”的金額，甚至越是老客戶價格越貴，就明顯背離了樸素的誠信原則，也是對老客戶信賴的一種辜負。由此還會引發商業倫理的扭曲，值得人們警惕。

有專家表示，與其稱這種現象為“殺熟”，不若說是“殺對價格不敏感的人”：一罐可樂，在超市只賣2元，在五星級酒店能賣30元——這不能叫價格歧視，而是因為你能住得起五星級酒店，那么你就是要被“殺”，這樣的例子在現實中比比皆是。但是，這個理論套用在“大數據殺熟”上卻并不恰當。一個關鍵問題是，一罐可樂的正常價格是透明的，所以在五星級酒店的溢價是公開的。但“大數據殺熟”卻處于隱蔽狀態，多數消費者是在不知情的情況下“被溢價”了。此外，將老顧客等同于“對價格不敏感的人”，也有偷換概念之嫌。

還有聲音將“大數據殺熟”歸咎為“大數據精準靶向坑人”。本質上說，大數據技術并無原罪，由此所衍生的“殺熟”，歸根結底不過是一種商業套路。這一定價“潛規則”，正是依據大數據所形成的用戶畫像和消費習慣進行精準溢價。但反過來說，它也可以對老顧客實行精準優惠。所以，不必將“大數據殺熟”視為大數據發展的必然現象。真正要擔心的是，這一現象可能給大數據這一技術的未來發展制造“污名效應”。

“大數據殺熟”，到底是不是價格歧視、是否違背了相關法律，或者說需不需要進一步完善相關法律，都是值得討論的話題。但不管最終如何定性，技術如何進步，一個誠信、透明、公平的市場交易環境所對應的市場倫理——無論是線下還是線上，都應該是一個成熟的商業社會所共同追求和呵護的。