网友的臆测

滴滴是出行行业的巨头企业，且领先优势明显。我们看一组统计数据，单单只在2020年5月，滴滴出行平台的月活跃人数就高达5439万人，比第二名高出了5193万人。

最新的招股书显示，截至2021年3月，滴滴在包括中国在内的15个国家约4000多个城镇开展业务。2020年，滴滴出行中国出行业务收入达1336亿元，比第二名哈啰出行的60.44亿元高出20倍有余。

高额营收的背后是滴滴拥有的庞大的用户群，以及用户数据。2020年，滴滴出行仅在中国地区就有3.77亿活跃用户。

在滴滴出行被国家网信办发布审查通告之后，有网友猜测原因是滴滴出行将数据资料打包给了美国，以此来获取上市的资格，要不然该公司用不着低调上市。不过从目前的处理结果来看，这种情况发生的可能性很小。

我们从滴滴出行就被网信办下架一事发表的回应中能够获取到以下几点重要信息：
·暂停新用户注册；
·严格按照有关部门的要求下架整改；
·已下载滴滴App的用户可正常使用；
·乘客的出行和司机师傅的接单不受影响。

倘若滴滴出行真的做了向美国打包送数据的行为，那么处罚想必不会只是暂停和下架这么简单。 对此，滴滴出行也进行了回应，呼吁网友不信谣，不传谣！

那么，滴滴出行会有敏感信息威胁到国家信息安全吗？实际上，在滴滴出行的数据信息中，不仅仅是用户数据，还有道路信息、建筑物信息等等，牵扯甚广。能源、电力、通信、交通等领域的关键信息基础设施是经济社会运行的神经中枢，是网络安全的重中之重，也是可能遭到重点攻击的目标。

回到“严重违法违规收集使用个人信息问题”这一点，对用户有多重风险。首先，平台能够利用敏感信息进行大数据“杀熟”；其次，敏感信息一旦泄露将会因为诈骗等原因侵害个人财产安全；第三，敏感信息泄露容易造成用户思想被裹挟，甚至被大规模操纵。

大数据造富捷径的诱惑

当然，如果大家关注网信办的官网信息，大概就能理解，也许滴滴出行头天上市，隔天被查只是一个巧合，整治网络信息环境的大刀早就在挥舞，只是恰巧这个时间点上落在了滴滴出行的脖子上。

我们看到，紧随滴滴出行App下架事件之后，7月5日国家网信办再次出手，宣布对“运满满”、“货车帮”以及“BOSS直聘”实施网络安全审查，并叫停了相关平台的新用户注册。

在此之前，网信办在6月11日发布消息，“关于Keep等129款App违法违规收集使用个人信息情况的通报”中提到，对运动健身、新闻资讯、网络直播、应用商店、女性健康等常见类型公众大量使用的部分App的个人信息收集使用情况进行了检测，包括Keep和小米运动在内的109款App都存在App非法获取、超范围收集、过度索权等侵害个人信息的现象。

滴滴、美团、Keep、小米……在过往的处罚名单上，很多公司都是叫的上名号的响当当的大企业，为什么伸出来的非法获取用户的手迟迟不肯收回呢？原因其实很简单，数据是互联网公司的命根儿。

在很早之前，我们就开始讲大数据杀熟。

电商、外卖、旅游等各种类型的网络平台，老用户都能够感受到深深的恶意。信息闭塞的年代，赚钱的方式更多是欺生，50元商品报出1000元价格就是因为商家看你面生，一锤子买卖当然要利益最大化。

互联网的崛起让商品信息开始变得公开透明，淘宝、拼多多等购物平台让大部分商品的价格一低再低，有的商品价格已经低到让我们怀疑其质量绝对有问题的地步。

但互联网公司也是要赚钱的，不能一味靠着补贴新用户的方式生存，如果迟迟不能够扭亏为盈，那么平台背后投资人的耐心也将被磨灭。于是，在各大平台一点点摸索到用户的底线之后，开始了大数据“杀熟”，也就是同样的商品或服务，老客户看到的价格反而比新客户要贵出许多。

近几年，大数据“杀熟”频现报端但屡禁不止，似乎已经成为互联网企业造富的捷径。即便媒体和监管机构在盯着这一块，但巨大的利润诱惑让平台决定铤而走险。

2021年1月，新华社发布《中消协：“大数据杀熟”如何影响消费者权益？》指出，网络消费领域算法应用中存在的一些问题，其结果直接或间接影响着消费者的消费决策和消费行为，消费者应提高警惕。

然而，新华社的报道并没有对各大平台起到警醒作用，在今年的“3·15”当天，一些互联网平台被记者实测曝出依然普遍存在不同程度的“杀熟”行为，涉及出行、餐饮等多个生活领域。

利用大数据赚钱是各大平台不愿意放弃的一条财路。就以大数据“杀熟”为例，虽然监管在升级，但凭借数据规模不断壮大，以及算法逐年优化，目前我们已经很难从平台表面去感受大数据“杀熟”的存在，“千人千面”的数据引擎在个性化推送下完成了更为精准的“杀熟”。因此，相关法律专家也提出，现在大数据“杀熟”具有隐蔽性，维权往往难以举证。

数据库引擎养“恶龙”的玩法

实际上，过往种种大数据“杀熟”屡禁不止，都是互联网背后的数据玩法引起的“祸端”，在当前的互联网体系下，数据就是其运转的血液。

我们总喜欢讲，屠龙少年终成恶龙。时下，我们看到的这些改变传统行业的互联网平台，实际上背后都是数据库引擎在推动，用大数据+智能推荐的方式，废除了传统渠道分销，信息不对称交易，以及缘分交易等模式。个性化的服务方式让用户在大多数情况下都能够感觉到方便，但也让价格差异更难被感受到。

数据库引擎是用于存储、处理和保护数据的核心服务。利用数据库引擎可控制访问权限并快速处理事务，从而满足企业内大多数需要处理大量数据的应用程序的要求。数据库引擎被认为是数据库的发动机，当应用或者程序人员需要访问数据库时，并不是直接读写数据库文件，而是通过数据库引擎去访问数据库文件。

在不断地演变过程中，数据库引擎已经逐渐成为一种智能化的推荐机制，也就是现在大家提到的智能推荐引擎。这是目前各大互联网平台做到“千人千面”推荐的核心所在。目前，我们能够看到基于各种算法的推荐引擎，包括基于ruby/redis的推荐引擎，基于PostgreSQL的推荐引擎，基于Python的推荐引擎等等。

为什么企业要费心费力地冒着各种风险收集用户数据呢？答案就在推荐引擎工作原理上。

推荐引擎是一个经过训练的算法模型，而商品信息、服务信息以及用户信息等就是其训练的数据源，大致包含以下几个类型：
·物品或内容的元数据，主要是名称、关键词和描述信息等。
·用户的基本信息，主要是姓名、性别、年龄和地区等。
·用户的行为信息，包括浏览、出行、点击、购买、搜索、评价等。

对于推荐系统而言，能够获取到的用户信息数据量越大，那么其推荐的精准度就越高。同时，用户信息维度越多，推荐信息的玩法也就越多，包括基于大众行为的推荐方式、基于人口统计学的推荐方式、基于用户协同过滤的推荐方式和个性化推荐方式等多种推荐机制。而他们存在的根本就是用户大数据。

因此，当前各大互联网公司都有一项非常明确的竞争力参数指标，那就是活跃用户数。我们上面提到了滴滴出行在中国2020年活跃用户数为3.77亿；微博2020年12月份的月活数就达到了5.21亿；京东2020年的活跃用户也超过5亿……翻看各大平台的财务报告，活跃用户数都会讲出来，因为这是核心竞争力之一。

而再结合上面提到的推荐机制来看，平台想要让用户活跃就需要了解用户，而了解用户就需要更多的用户信息，短期内这是一个死循坏。

数据库玩法还带来了另一个隐患，那就是信息安全。商品信息、内容信息、服务信息、出行信息以及用户信息都需要经过处理才能够成为有效的数据资源。我们都知道处理数据的是服务器里面的处理器配合内存，被处理的数据按照系统规定的热度值储存起来，热度较高的会存储在SSD（固态硬盘）中，热度较低的会存储在HDD（机械硬盘）中。而这些数据都汇聚在数据中心中。

那么数据中心就是一块金光闪闪的靶子，不法分子会想尽各种手段侵蚀它。我们在过往案例中已经看到过领英数据泄露提到的数据抓取；A站数据泄露时遭受的黑客攻击；携程数据泄露中的支付漏洞；以及华住旗下酒店用户约1.3亿人的个人信息及开房记录在暗网被售卖。案例在增加，不法分子的手段也在增加。因而，企业将如此大量的信息汇总在一起，也需要高额的成本去保护，这就像一颗定时炸弹，指不定什么时间就爆炸了。

关于信息安全问题，笔者采访了上海煜日信息科技有限公司CTO王骕，他表示：“信息安全首先是要强调权限的管理，很多时候人往往是安全攻防最薄弱的环节。”

他也给那些拥有大数据的公司以忠告：“信息安全是一个时刻不能疏忽的问题。平台如果从代码开发、内容输出等角度形成自己的安全体系，将单一的技术问题变成与平台运作息息相关的架构，会提升自己应对信息泄露的能力。”

写在最后

这个时代，数据是新的“石油”。在过往的世界发展中，有太多的战争因为石油争夺而打响，上一个时代，谁掌握了石油，谁就站在了国与国竞争的制高点。今天，信息数据已经在公司竞争中展现出，掌握大数据就能够所向披靡。对于互联网公司而言，要成为行业龙头，就要掌握比对手更多更精的数据。

面对竞争的压力和利润的诱惑，单靠企业以及运营人员的自制力是行不通，没有严苛适用的法律法规套在脖子上，每一个互联网公司都会有脱缰的风险。