7月21日，滴滴事件处罚结果出来，被罚80.26亿元。

滴滴违法的事实更惊人，“它”违法处理个人信息达647.09亿条，数量巨大，其中包括人脸识别信息、精准位置信息、身份证号等多类敏感个人信息。

这个它是谁？是平台是算法是代码逻辑是机器学习。

2019年，一个小小的数据创业公司巧达科技，仅靠写些爬虫程序、收买些企业账户，就从中国的招聘网站，空手套白狼收割2.2亿自然人的简历。是当时全国近1/4的劳动力人口简历信息。

别看海量数据，但门槛很低啊，只是几行代码的事。

从处罚结果来看，滴滴涉及违法的细节惊人。

一是违法收集用户手机相册中的截图信息1196.39万条；

二是过度收集用户剪切板信息、应用列表信息83.23亿条；

三是过度收集乘客人脸识别信息1.07亿条、年龄段信息5350.92万条、职业信息1633.56万条、亲情关系信息138.29万条、“家”和“公司”打车地址信息1.53亿条；

四是过度收集乘客评价代驾服务时、App后台运行时、手机连接桔视记录仪设备时的精准位置（经纬度）信息1.67亿条；

五是过度收集司机学历信息14.29万条，以明文形式存储司机身份证号信息5780.26万条；

六是在未明确告知乘客情况下分析乘客出行意图信息539.76亿条、常驻城市信息15.38亿条、异地商务/异地旅游信息3.04亿条；

七是在乘客使用顺风车服务时频繁索取无关的“电话权限”；

八是未准确、清晰说明用户设备信息等19项个人信息处理目的。

互联网时代以来，用户信息，浏览数据在网站和App平台上成指数级增长，用户浏览、存留时间、加入购物车等等数据，成为平台竞相挖掘的“石油”。

在2013年之后大数据概念崛起以来，大数据的初始产权是默认交给了平台方如美团、阿里巴巴、滴滴，在无确权时代，这又产生了大数据的所谓“窗口红利期”。但在2017之后《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》相继出台，这时如仍不合规，就出现了网信办负责人批评滴滴事件所说的“滴滴公司相关违法行为最早开始于2015年6月，持续至今，时间长达7年”。

他们拿这些数据干嘛了呢？滴滴具体干了什么我们或许不好判断，但从互联网行业常见的套路来看，不难推测。

互联网平台的数据，通常在电脑算法中分析、识别、分组、营销，再区别定价，实现平台利益最大化。平台对不同的用户实行灵活的价格策略，给了平台应对行情、吸引用户的十足的优势。让平台在用户营销、迎合市场上甩出传统行业几条街。

有了海量数据后，营销对平台来说，成了第一要务。用大白话说，就是怎么让用户掏出更多的钱来。这也是电商不让自己在各平台之间营销竞赛中败下阵来的办法，实时的、具有竞争力的价格调整十分重要。

这和技术垄断的路径是一样的。

同时期，国内电商平台崛起，价格优化策略和Boomerang大约一致，手法就是在最受欢迎的产品上狠狠地打折，和对手竞争，而在需求量不高的产品上，定价正常或高于其竞争对手来获取利润。

电子商务崛起后，卖家市场的托拉斯垄断组织不大可能再出现，因为极高的线上信息流动、价格竞争和市场透明度，降低了市场门槛，让竞争进一步激烈。

这却带来了另一个问题，即卖家力量越来越消弱。

因为电商充分的竞争，让商品价格越来越接近边际成本，只有规模效应才能挣钱，这时，基于数据的营销竞争变得极其重要。

但现在，营销竞争的主角不再是卖家，而是平台。

在滴滴这类打车平台中，卖家角色由电商平台的商家变成了司机。

另一个局面出现了。之前深受托拉斯垄断之苦的商家们，被电商的崛起所拯救，没过多久，接着又开始被平台所把持的数据垄断所压迫。这正如之前被出租车公司所捆绑的司机，没多久又被网约车平台所压迫。

当然，有人觉得网约车司机赚得比出租车司机高多了。但这种赚仍是在被压榨剩余价值之后的事。

包括乘客的支出，也是数据与算法共谋的结果。

它的要点在于，算法程序会在定价策略的不断迭代升级中实现利益最大化。

高级的算法共谋，从消费者行为数据追踪开始，先进行用户管理、分组，识别用户需求，再用种种手段诱导用户步入陷阱，这些手段包括降低市场透明度、抬高用户搜索成本等等。

在滴滴事件中，我们看到它过度收集用户手机相册中的截图信息、用户剪切板信息、应用列表信息、乘客人脸识别信息、年龄段信息、职业信息、亲情关系信息、“家”和“公司”打车地址信息……

这些信息数据收集用来做什么？处罚后网信办发言人说，滴滴未明确告知乘客情况下“分析乘客出行意图”。

这些步骤与手段，都是用户完全无知觉的状态下完成的。

作为一个陷阱，它能让用户不知，不痛，无法察觉。

所有大数据算法定价和共谋定价，衍生出一种东西，就是“价格陷阱”。

今天我们在互联网上买的任何一家商品或服务，都是算法定价、平台和商家共谋的结果，也就是价格歧视的结果，这种结果有让利，也有剥削，但最终获利的是平台。