数据是一种资源，也是一种权力。

数据本来是用户的私人资源，所以数据的所有权也是用户的权力。然而，由于大型平台没有采用分布式系统，私人数据被中心化数据库垄断。因此，用户的数据所有权被剥夺，科技公司就获得了所谓的大数据支配优势。科技公司经常在不告知用户的情况下收集、拥有和使用私人数据。

用户在平台上留下的各种结构化和非结构化数据经过科技公司的数学模型分析后变得具有预测性。科技公司可以通过算法了解用户潜藏的欲望、需求、情绪和情感，然后利用这些信息推送信息、引导消费，甚至改变和控制人们的思想和行为。

2018年，Facebook陷入了“数据泄露丑闻”。在听证会上，有议员质问扎克伯格：“Facebook在窃听用户的谈话吗？”扎克伯格回答说：“我们允许用户上传分享他们自己拍摄的视频，这些视频中确实有声音，我们确实记录了这些声音，并且利用对这些声音的分析来提供更好的服务。”

滥用大数据支配优势的一个极端情况是大数据杀熟。

所谓大数据杀熟，是指一种差异化定价行为。例如，在某电商平台上，同一件商品的价格在老用户和新用户的客户端上显示不同。又例如，当你急于在某个网络平台上购买飞机票时，票价却莫名其妙地上涨了。

亚马逊是大数据杀熟的“始作俑者”。2000年，亚马逊针对同一张DVD碟片实施了不同的价格政策，新用户看到的价格是22.74美元，而算法认定有购买意愿的老用户则显示为26.24美元。如果删除Cookie，价格马上又回落。这种策略很快被用户发现并投诉，亚马逊CEO贝索斯公开道歉，表示这只是一场实验，并承诺不再进行价格歧视。

大数据杀熟实际上是一种歧视性定价行为，而价格歧视是一种被打击的垄断行为。

英国经济学家庇古在1920年的《福利经济学》中根据价格歧视程度将其分为一级价格歧视、二级价格歧视和三级价格歧视。三级价格歧视是指对不同群体的客户收取不同的价格，但群体内的价格是一致的。民航、电影院和跨国公司经常采用这种差异化定价策略。二级价格歧视则是针对不同购买量收取不同的价格，例如数量折扣。而一级价格歧视是不被允许的，即同一商品针对每个买家都采用不同的价格。大数据杀熟属于一级价格歧视。

在经济学中，存在信息不对称和消费者剩余这两个概念。信息不对称是指交易中各方拥有的信息不同。在交易中，掌握充分信息的一方对信息贫乏一方具有议价优势。价格歧视程度与厂商掌握的信息量直接相关。在一级价格歧视中，厂商占据着绝对的信息优势，对每个买家的信息了如指掌，从而可以进行差异化定价，最大限度地榨取消费者剩余。

而价格歧视所获得的超额利润，正是交易剩余。正因为企业获取了消费者的交易剩余，我们才认为其获得了超额垄断利润。在一级价格歧视中，企业掌握每个买家的信息，收取每个买家愿意支付的最高价格，从而获取了全部消费者剩余。

根据哈耶克的信息分散理论，企业不可能掌握每个买家的完整信息。然而，在“大数据杀熟”中，平台公司的算法越先进，对每个买家的信息分析越充分，就可以榨取更多的消费者剩余。换句话说，算法极力追求消费者剩余。

因此，理论上讲，劳方可以“剥削”资方。如果劳方不计加班费地工作，资方就能获得更多的交易剩余。需要注意的是，劳资市场中的交易剩余和价格歧视都在交易过程中，不容易被察觉。

从经济学的角度来看，交易双方利用各自的信息与对方进行价格博弈是一种正常而合理的竞争行为。正是这种竞争行为促进了技术进步和效率提升。然而，在自由市场中，如果一方获得了信息垄断优势，例如平台掌握了私人数据，就可以实施价格歧视，最大限度地榨取交易剩余，导致价格扭曲，经济效率下降。骑手的一部分收益被平台获取，财富长期向平台倾斜，打乱了自由市场的资源分配机制。

要杜绝大数据杀熟，必须解决个人数据私有化问题。分布式信仰者试图通过点对点技术、加密算法等构建去中心化数据库。然而，技术极客们不仅面临赛道拥堵和自治宪法等技术挑战，也面临来自权力方面的挑战，正如反科技“狂人”希尔多·卡辛斯基在《工业社会及其未来》中警告的：“工业化时代的人类，如果不是直接被高智能化的机器控制，就是被机器背后的少数精英所控制。”

如果数据没有私有化或者没有对算法进行有效管控（请注意前提），算法就会剥削人们。