打车已然成为我们不可或缺的出行方式。但是，生活中也会碰到这些现象：手机软件显示行程预估价格30元，到了目的地发现实际上是40元；早高峰叫车，等了很久最终被取消；苹果手机和非苹果手机用户使用同款软件到距离相同的地方，苹果手机用户的打车费更贵？
世上无难事，只怕有心人。最近有一位复旦大学的教授偏偏要和网约车平台“较真”，愣是用科学的调研手段找到了平台区别定价的“实锤”！
复旦教授打车800余次，验证区别定价
这位教授是怎么做的呢？
从去年8月开始，他招募了28多名大学生当调研员，安排他们在上海、北京、深圳、成都和重庆5个城市进行针对性的打车，覆盖7个平台，得到了821份有效数据。
之所以选择这几个城市，是因为它们算是华北、华东、华南、西南的代表城市，避免了地域差异带来的局限性。为了让数据更有说服力，他的实地调研选在了早/晚高峰、早/晚间非高峰四个时间段，以及近途、中途、远途三种路线，过程相当严谨。
数据是不会说谎的。虽然影响打车价格的因素有很多，时间、路线、天气、乘车人数的变化都会影响影响，但只要控制好变量，就能清晰地看到平台在哪些地方提了价，哪里收费不合理。
那么，这项研究的成果如何呢？让我们一看究竟。
看看打车平台都有哪些“猫腻”？
1. 手机越好，价格越贵。
研究报告中，最有冲击力的一条结论莫过于平台会看手机型号出价，手机越好，价格越贵。
以一款热门打车App和苹果手机为例，在其一键呼叫中勾选经济型和舒适型两档进行测试，结果显示苹果手机用户更容易被舒适型车辆（专车、优享）接单，这一比例是非苹果用户的三倍。
即使用户用的不是苹果手机，高价位的手机相对低价位的手机来说，也更容易被舒适型车辆接单。至于打车APP为什么知道用户用的是什么手机，这个应该不难理解，你在微博上不是也能看到别人的来源吗？
另外，苹果用户比非苹果用户享受的打车优惠更少。数据显示，苹果手机用户平均只能获得2.07元的优惠，而非苹果用户平均可以获得4.12元的优惠，差别十分显著。
网约车平台的这番操作，简直是教科书式的“价格歧视”。
2. 平台补贴，先涨后降
所有的网约车平台都会不定时给用户发放优惠券，那么这些补贴是平台自己出的钱，还是将成本转嫁给了司机呢？
数据表明，当有优惠的时候，平台的平均抽成比例跌为负值，所以可以看出平台确实自身提供了补贴。
不过，这个补贴也是有猫腻的。因为没有优惠时，软件最终计价（优惠前价格）与司机端的价格差距为14%，有优惠时却提高到了21%，也就是先提价再减免。
这种“先涨后降”行为我原本以为只在网购平台上存在，没想到网约车平台也是如此，它的目的无非是让顾客感觉到享受了更多优惠，从而提高用户粘性。
3. 预估价格，不太靠谱
如果说先涨后降只是在玩数字游戏，那么预估价格就是赤裸裸的欺骗了。
研究显示，在某些城市，网约车用户实际支付的价格往往比软件预估要高很多，其中上海平均要高11.8%，成都为8.5%，北京为6.9%，这主要是平台之间打价格战造成的。
但有个例外：深圳的实际支付价格竟然比估价平均低了6.5%！对于这一反常的现象报告没有做出令人信服的解释。
为什么平台敢明目张胆地欺骗顾客呢？一方面是因为很多用户对价格不敏感，另一方面是绑定了自动支付后经常会忽略实际支付价格，时间久了更不记得预估价格了。
4. 等待时间，很不靠谱
关于平台“猫腻”的最后一项结论，则是预估等待时间普遍低于实际等待时间，也就是说等车的时间总是比估计中久。这一点相信大家都深有体会，在此不做赘述。
网友：打车频繁的话，车费会越来越高
有网友提到：“打车比较频繁的话，车费也会越来越高（不过没有超出出租车的打表计费）。我很久没有用打车App，有次上班来不及就打车，车费才13块多，后来连着打了好几天车，车费就慢慢变成15块多、18块多，最高到了20多块（同样的路线，没有堵车，没有绕路，没有用任何优惠、折扣，不是恶劣天气）。”
还有网友说到自己的测试：“大学时候就发现了，我们寝室三个安卓，一个苹果，同时打车，苹果贵多了。”
根源：算法“杀熟”，帮助企业“看人叫价”
大数据时代，我们生活中的绝大多数行为都会被大数据捕捉和收集。但惊人的数据总量让人工方式进行数据甄别、整合变得不现实，这时就需要机器来帮忙，靠算法来提高效率。
资深安全技术专家、“白帽黑客”、漫雾科技创始人余弦介绍说，人们会把算法简单理解为“人工智能”，但它和人类的思维、行为相比还是有非常大的差距。虽然在不远的未来，算法会有更精准的表现以及更好的应用场景，但当下算法有时还是比较“粗暴”的。
算法“粗暴”是指其不精确性，甚至表现出较大的随机性。比如有人误操作进入了求职网站并停留片刻，随后短视频网站给此人推送“如何处理好工作关系”，购物网站推荐“办公桌上最好养的绿植”，网页上的漂浮广告也都和求职有关。一系列经过计算的推送，都建立在一次偶发性误操作上。
算法“粗暴”的另一个表现是可能被利用。比如，算法可能会帮助企业“杀熟”，还可能会帮助企业“看人叫价”。
应对之策：打破垄断，从“扬招”做起
有消费者向网约车平台方投诉：为什么同一距离我打车贵，别人就便宜；为什么我打车等待得久，别人等待的时间就短？平台方的回复是“这是你的个人感觉”或者“这可能是系统判断上的问题”。潜台词：反正就这，爱用不用！
面对消费者，平台为什么有这样的胆量？因为可选项越来越少，因为打车习惯已经养成。
现在，我们应该反思的是：当我们需要打车时，拿出手机点击某款固定的打车软件，是否真的经济划算，且效率最高？
孙金云副教授的实验里其实有一项“扬招”（扬手招车）专项测试。结果显示：除北京外，“扬招”是各城市打车最快的首选。
没想到吧？
所以打车时我们不妨突破思维定式，多考虑几个途径，努力形成打车多元生态。
平台有自己的算法，我们要有对策算法的方法！
代表建议：应立法规制大数据“杀熟”
值得注意的是，大数据“杀熟”现象成为社会关注的焦点。据悉，全国人大代表、辽宁大学副校长杨松公开表示，将于今年全国两会提交关于修改反垄断法及完善相关配套制度的建议，其中包括建议立法禁止协同行为，规制数据滥用、大数据杀熟等行为。
2020年1月2日，市场监管总局发布《中华人民共和国反垄断法》修订草案（公开征求意见稿），其中第三条规定的垄断行为包括：经营者达成垄断协议；经营者滥用市场支配地位；具有或者可能具有排除、限制竞争效果的经营者集中。据了解，反垄断法的修改被纳入2021年全国人大预安排的重点立法工作之一。
杨松建议在该条中增加一款内容：“数字经济领域经营者不得利用技术手段、平台规则、数据和算法等方式实施垄断行为。”
信息来源：电商报、央广网、杭州硅谷小报等
