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评论区“哭穷”，假装“momo”新用户……下单真能便宜吗？

“大数据杀熟”是指在一些餐饮、出行平台上，老用户反而享受不到优惠，甚至价格更高。因此，一些年轻人开始尝试通过评论“哭穷”等手段反向驯化算法，如频繁表达“太贵了，买不起”“我不打算买了”等，建立所谓的“人设”，从而影响算法推送。

“用算法打败算法”，越来越多的年轻人开始了“算法驯化”的实践。他们通过评论点赞，主动寻求多样化的信息流，建立“人设”，从而影响算法推送。在各个社交媒体上，不少年轻人晒出攻略，分享如何对抗“越用越贵”“越看越烦”的算法。

“大数据杀熟”是指在一些餐饮、出行平台上，老用户反而享受不到优惠，甚至价格更高。不过，一些年轻人开始尝试通过评论“哭穷”等手段反向驯化算法，如频繁表达“太贵了，买不起”“我不打算买了”等，建立所谓的“人设”，从而影响算法推送。

近日，不少年轻人晒出一系列“反杀熟”攻略，分享如何对抗“越用越贵”的算法，方法包括但不限于：评论区“哭穷”、建立“穷”人设等，力争用算法打败算法。

为了对抗大数据抓取个人消费信息后的差异化定价策略，这届年轻人正在通过反复发送“太贵了，买不起”等内容污染算法的判定信源，直至把自己在对方眼里的角色画像从“年轻有为的多金人士”手动调节到“关注性价比的省钱青年”为止。

一位博主分享了自己的经历：初次搜索机票时，直飞航班的最低价格高达4309元，但她通过反复留言表达价格过高的不满后，机票价格竟奇迹般地降至1903元，节省了整整3000元。原来，她通过此举改变了系统对她的用户画像，从“高消费旅行者”转变为“价格敏感型旅行者”，从

“拉尼娜现象”是气象学名词，大意是指在全球变暖的背景之下，北半球气候将“冬季愈冷，夏季愈热”，也就是极端天气越来越频繁，越来越极端的意思。

“拉尼娜现象”是气象学名词，大意是指在全球变暖的背景之下，北半球气候将“冬季愈冷，夏季愈热”，也就是极端天气越来越频繁，越来越极端的意思。