评论区反复“哭穷”，就能降价？这届年轻人开始反向驯化“大数据杀熟”了！

主要观点总结

本文围绕“大数据杀熟”话题展开讨论，介绍年轻人尝试通过反向驯化算法、建立“人设”等手段影响价格。文章还提到专家对此现象的看法和建议。

关键观点总结

关键观点1: 大数据杀熟现象

介绍大数据杀熟现象，即在一些餐饮、出行平台上，老用户反而享受不到优惠价，甚至价格更高。

关键观点2: 年轻人的反向驯化策略

描述年轻人通过在评论区留言“哭穷”等手段试图影响算法推送，以达到降低价格的目的。

关键观点3: 平台的回应和消费者的观察

旅游出行平台和外卖平台对于“大数据杀熟”和消费者评论的回应，以及消费者观察到的不同账号价格差异现象。

关键观点4: 专家的观点和建议

专家表示平台更应加强自律，同时也提到用户可以采取一些措施对抗大数据识别，但彻底根治问题需要政府和行业组织制定相关标准。