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“大数据杀熟”真的存在吗？听听甲方乙方怎么说
&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp同一个航班的机票，&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp在某在线旅游平台用户只要第一次搜索不买，&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp之后再搜索便开始暗暗涨价；&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp而同一段打车旅程，&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp用户使用安卓手机和苹果手机的报价竟然也不一样……&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp近日，互联网厂商“大数据杀熟”的新闻引来网友一片热议。“大数据杀熟”真的存在吗？“大数据杀熟”套路有哪些？谁最容易成“大数据杀熟”目标？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“大数据杀熟”真的存在吗？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp近日，有关 “大数据杀熟”的讨论将滴滴推上了舆论的风口浪尖。对此，滴滴出行相关负责人昨日接受记者采访时回应称，“这是假的。滴滴平台从未有过‘大数据杀熟’的行为，以前没有，以后也永远不会有。”对于造成“预估价”波动的原因，滴滴出行相关负责人解释称,“‘预估价’和‘实付车费’是两个概念。‘预估价’是为用户提供行前车费参考，会实时波动。‘实付车费’是根据每个行程的真实状况标准计费得出支付价格。”&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp滴滴出行相关负责人表示，“预估价”是根据乘客定位、实时路况、预估行驶里程、时长计算预估，并按照按秒实时刷新。这些变量都会影响预估价。所以用户进入预估价界面的时机不同，看到的结果也不同，哪怕一分钟内也会看到不同的预估价，此外即使同时的起点和终点，也会受GPS精度影响，最终经纬度坐标产生细小误差，从而影响预估价。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp而早前几度陷入“杀熟”风波的携程接受媒体采访时作出回应，“杀熟”现象在携程平台上绝不存在，未来也绝对不允许杀熟的行为发生。关于大数据的应用，携程方面称，希望更多用于信息和服务，通过信息个性化，让用户能更快找到需要的产品，提供更多可具选择性的产品。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“大数据杀熟”套路有哪些？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp不管“大数据杀熟”是不是真的存在,但针对网友热议的“大数据杀熟”问题，浙江大学中国跨境电子商务研究院院长马述忠给大家总结了几个“割韭菜”常见套路：&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp套路1&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp借助大数据进行“用户画像”，根据用户的收入水平与消费习惯实现“杀熟”。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp这是最常见的“大数据杀熟”套路，商家通过移动端应用后台收集用户的消费习惯信息，如常浏览的商品类型、价格区间、购物历史等，并进一步收集与用户身份特征（如手机号码、微信、微博账号等）相关联的其它应用信息，通过银行账户资金往来短信等途径估算用户的收入水平，从而进行行为建模，给用户贴“标签”，针对性地向用户推送一部分商品，隐藏另一部分商品，诱导用户的消费选择，并进行一定幅度的加价。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp套路2&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp通过地理位置信息实现“杀熟”。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp商家通过移动端应用后台收集用户的地理位置信息并进行实时分析，若用户所处的位置附近潜在的竞争对手较少，则进行一定幅度的加价。此外，用户的住址、办公地点、常去消费的场所等地理位置信息也可以用于判断用户的收入水平及消费能力，使得“用户画像”更为精准。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp套路3&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp通过用户与移动端应用的交互行为细节实现“杀熟”。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp用户与应用交互的行为细节，如键入信息频率、搜索关键词等，能够在一定程度上反映这一时点用户对于商品或服务需求的迫切程度，一些商家会基于这些信息进行动态浮动加价。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp谁最容易成“大数据杀熟”目标？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp马述忠院长说，“最容易成为‘大数据杀熟\'目标的主要是对于商家形成了路径依赖的‘忠实\'用户，以及对价格波动较不敏感、没有时间反复比价的消费者。”而从长远来看，这两类用户恰恰具有最高的留存价值，如果他们被不公平的定价伤害了感情，导致了用户流失，那么商家的“杀熟”行为自然是得不偿失的。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“大数据杀熟”是否侵犯消费者权益？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp针对网友热议的“大数据杀熟”，中国政法大学知识产权研究中心研究员赵占领说，可以理解为一种价格歧视，即同样的产品、服务，对不同消费者采取不同的价格。现在，我国适用价格歧视的法律主要有价格法和反垄断法。但是这两部法律的制订与网络时代基于大数据分析的商业还不十分匹配。比如反垄断法中对价格歧视的认定门槛非常高，首先要求经营者具有市场支配地位，其次要“没有正当理由”。而互联网企业自主定价，完全可以辩称所谓“杀熟”是正当的定价策略，所以依据目前法律，很难进行直接有效的规范。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp中关村信息消费联盟理事长项立刚认为，“大数据杀熟”中商家并未采取虚标原价等常见的价格欺诈行为，一般也没有对用户承诺“熟客”享受更优惠的价格。所以认定价格欺诈比较难。但是如果确实存在“杀熟”行为，这种对于新老用户的区别定价，是否违法确实值得探讨。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp如何面对“大数据杀熟”？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp假如生活中遇到了“大数据杀熟”，究竟该如何规避这类现象及行为呢?马述忠院长建议，消费者可以通过传统的“货比三家”，即比较不同设备、不同应用对于同一商品或服务的报价来破解这种信息不对称，挑选到价格比较令人满意的商品或服务。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp所以，“有必要建立专门的监管维权机构，积极干预“杀熟”行为，鼓励消费者举报、投诉‘杀熟’商家，及时进行查证、惩处与信息披露。”马述忠院长说。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp赵占领建议，相关部门特别是价格主管部门要对此进行研究，对于没有正当理由的歧视定价行为要进一步进行立法规范。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp大数据是一把“双刃剑”，目前大数据产业具备良好基础，发展前景广阔。在消费零售领域，它也可以对老顾客提供更加智能与个性化定制的商品与服务。如果遭到商家滥用，随意超越边界，就会损害到消费者利益。不管“大数据杀熟”是不是存在，存在的话是不是普遍现象，普遍的话价差有多严重？目前还没有一个定论。但是，假若商家贪图“杀熟”一时爽，倘若“杀”光了熟客，也意味着自杀。(记者 袁晗）
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“大数据杀熟”真的存在吗？听听甲方乙方怎么说
日 15:36 来源:新华网　
&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp同一个航班的机票，&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp在某在线旅游平台用户只要第一次搜索不买，&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp之后再搜索便开始暗暗涨价；&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp而同一段打车旅程，&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp用户使用安卓手机和苹果手机的报价竟然也不一样……&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp近日，互联网厂商“大数据杀熟”的新闻引来网友一片热议。“大数据杀熟”真的存在吗？“大数据杀熟”套路有哪些？谁最容易成“大数据杀熟”目标？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“大数据杀熟”真的存在吗？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp近日，有关 “大数据杀熟”的讨论将滴滴推上了舆论的风口浪尖。对此，滴滴出行相关负责人昨日接受记者采访时回应称，“这是假的。滴滴平台从未有过‘大数据杀熟’的行为，以前没有，以后也永远不会有。”对于造成“预估价”波动的原因，滴滴出行相关负责人解释称,“‘预估价’和‘实付车费’是两个概念。‘预估价’是为用户提供行前车费参考，会实时波动。‘实付车费’是根据每个行程的真实状况标准计费得出支付价格。”&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp滴滴出行相关负责人表示，“预估价”是根据乘客定位、实时路况、预估行驶里程、时长计算预估，并按照按秒实时刷新。这些变量都会影响预估价。所以用户进入预估价界面的时机不同，看到的结果也不同，哪怕一分钟内也会看到不同的预估价，此外即使同时的起点和终点，也会受GPS精度影响，最终经纬度坐标产生细小误差，从而影响预估价。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp而早前几度陷入“杀熟”风波的携程接受媒体采访时作出回应，“杀熟”现象在携程平台上绝不存在，未来也绝对不允许杀熟的行为发生。关于大数据的应用，携程方面称，希望更多用于信息和服务，通过信息个性化，让用户能更快找到需要的产品，提供更多可具选择性的产品。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“大数据杀熟”套路有哪些？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp不管“大数据杀熟”是不是真的存在,但针对网友热议的“大数据杀熟”问题，浙江大学中国跨境电子商务研究院院长马述忠给大家总结了几个“割韭菜”常见套路：&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp套路1&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp借助大数据进行“用户画像”，根据用户的收入水平与消费习惯实现“杀熟”。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp这是最常见的“大数据杀熟”套路，商家通过移动端应用后台收集用户的消费习惯信息，如常浏览的商品类型、价格区间、购物历史等，并进一步收集与用户身份特征（如手机号码、微信、微博账号等）相关联的其它应用信息，通过银行账户资金往来短信等途径估算用户的收入水平，从而进行行为建模，给用户贴“标签”，针对性地向用户推送一部分商品，隐藏另一部分商品，诱导用户的消费选择，并进行一定幅度的加价。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp套路2&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp通过地理位置信息实现“杀熟”。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp商家通过移动端应用后台收集用户的地理位置信息并进行实时分析，若用户所处的位置附近潜在的竞争对手较少，则进行一定幅度的加价。此外，用户的住址、办公地点、常去消费的场所等地理位置信息也可以用于判断用户的收入水平及消费能力，使得“用户画像”更为精准。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp套路3&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp通过用户与移动端应用的交互行为细节实现“杀熟”。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp用户与应用交互的行为细节，如键入信息频率、搜索关键词等，能够在一定程度上反映这一时点用户对于商品或服务需求的迫切程度，一些商家会基于这些信息进行动态浮动加价。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp谁最容易成“大数据杀熟”目标？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp马述忠院长说，“最容易成为‘大数据杀熟\'目标的主要是对于商家形成了路径依赖的‘忠实\'用户，以及对价格波动较不敏感、没有时间反复比价的消费者。”而从长远来看，这两类用户恰恰具有最高的留存价值，如果他们被不公平的定价伤害了感情，导致了用户流失，那么商家的“杀熟”行为自然是得不偿失的。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp“大数据杀熟”是否侵犯消费者权益？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp针对网友热议的“大数据杀熟”，中国政法大学知识产权研究中心研究员赵占领说，可以理解为一种价格歧视，即同样的产品、服务，对不同消费者采取不同的价格。现在，我国适用价格歧视的法律主要有价格法和反垄断法。但是这两部法律的制订与网络时代基于大数据分析的商业还不十分匹配。比如反垄断法中对价格歧视的认定门槛非常高，首先要求经营者具有市场支配地位，其次要“没有正当理由”。而互联网企业自主定价，完全可以辩称所谓“杀熟”是正当的定价策略，所以依据目前法律，很难进行直接有效的规范。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp中关村信息消费联盟理事长项立刚认为，“大数据杀熟”中商家并未采取虚标原价等常见的价格欺诈行为，一般也没有对用户承诺“熟客”享受更优惠的价格。所以认定价格欺诈比较难。但是如果确实存在“杀熟”行为，这种对于新老用户的区别定价，是否违法确实值得探讨。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp如何面对“大数据杀熟”？&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp假如生活中遇到了“大数据杀熟”，究竟该如何规避这类现象及行为呢?马述忠院长建议，消费者可以通过传统的“货比三家”，即比较不同设备、不同应用对于同一商品或服务的报价来破解这种信息不对称，挑选到价格比较令人满意的商品或服务。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp所以，“有必要建立专门的监管维权机构，积极干预“杀熟”行为，鼓励消费者举报、投诉‘杀熟’商家，及时进行查证、惩处与信息披露。”马述忠院长说。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp赵占领建议，相关部门特别是价格主管部门要对此进行研究，对于没有正当理由的歧视定价行为要进一步进行立法规范。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp大数据是一把“双刃剑”，目前大数据产业具备良好基础，发展前景广阔。在消费零售领域，它也可以对老顾客提供更加智能与个性化定制的商品与服务。如果遭到商家滥用，随意超越边界，就会损害到消费者利益。不管“大数据杀熟”是不是存在，存在的话是不是普遍现象，普遍的话价差有多严重？目前还没有一个定论。但是，假若商家贪图“杀熟”一时爽，倘若“杀”光了熟客，也意味着自杀。(记者 袁晗）“大数据杀熟”刷屏 一群网友亲测后气炸！_网易新闻
“大数据杀熟”刷屏 一群网友亲测后气炸！
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（原标题：“大数据杀熟”刷屏，一群网友亲测后气炸！）
都说老顾客很重要，不过这两天互联网厂商“大数据杀熟”的新闻，却引来网友的一片热议....
近日，有网友发现，同一段路程，打车软件对两部手机的报价却不一样：
这是真的吗？于是，很多人走上了验证的道路：
所谓“大数据杀熟”，有人将其定义为互联网厂商利用自己所拥有的用户数据，对老用户实行价格歧视的行为。
也就是说：同一件商品或者同一项服务，互联网厂商显示给老用户的价格要高于新用户。
精准杀熟？这些情况你是否也遇到过…
此前，媒体调查就曾发现，在机票、酒店、电影、电商、出行等多个价格有波动的平台都存在类似情况，且在在线旅游平台较为普遍，而国外一些网站早已有过类似情况。
这些情况，你是否也遇到过？
情况一：老用户比新用户价格高？
据北青报报道，有网友称，自己在某电影票订票平台上体验到了被“杀熟”。
她表示，用新注册的小白账号、普通会员账号和高级别的会员账号同时选购同场次电影，最便宜的是小白账号，其次是普通会员账号，而高级别的账号一张票要比小白账号贵出5元以上。另外，自己下半年开始，电影票平台价格显示均价30-40元，而一年前均价为20元。
情况二：苹果用户比安卓用户价格高？
据中国之声《新闻纵横》报道，目前，大家的手机大多分为两个阵营，分别是苹果iOS系统和安卓系统。然而，一位网友发现，用苹果手机打车比安卓手机打车贵。这位网友认为是苹果收取手续费导致的。
此外，某些视频网站也会根据手机不同型号给出不同的收费待遇。以腾讯视频为例，开通VIP会员，安卓用户1个月、3个月和6个月的价格分别20元、58元、108元，年费是198元，而苹果用户购买则要贵出5-35元不等。对于存在价格差异的原因，客服表示，是由于其中包含苹果收取的手续费。
情况三：不买价格变更贵？默认捆绑上次服务？
媒体报道，在线旅游平台被批评存在“大数据杀熟现象”最多。一位网友表示，自己在某在线旅游平台订机票，选好的那班每次看时都会上浮；而当自己选好该机票后取消，再选那个机票时，价格立刻上涨甚至翻倍，在自己觉得“不买会更贵”而匆忙下单后，发现该航班价格又恢复到最初的低价。
此外，还有一种根据用户的“上一次行为”而默认捆绑相应服务，例如刚刚注册会员的用户，他在购买机票时，系统仅默认显示一张机票的价格；而一旦他在这一次同时勾选了贵宾休息室、接送机服务或酒店优惠券等附加服务，那么在下一次下单时，系统会默认帮他勾选同样的服务。
情况四：不同用户价格不同
有网友在微博发出两张截图称，自己与家人在某旅行APP搜索机票，同一航班同一时间不同手机搜索出来的价格却不同：
除了以上情况外，在一些网站，大V在客服投诉等方面甚至享有特权。同时，还存在同一位用户在不同网站之间数据被共享这一问题，许多用户遇到过在一个网站搜索或浏览的内容立刻被另一网站进行广告推荐的情况。
是价格“歧视”还是价格“机制”，网友、专家吵起来了
不少网友看到“大数据歧视”后表示自己也曾遇到过这样的情况：
但也有网友表示还是应该以实际情况出发，打车出现误差在所难免：
对于这种现象，专家也有不同观点：
有专家认为，大数据把经济学中的“一级价格歧视”实现了，
中国人民大学公共管理学院组织与人力资源研究所教授刘昕表示，“过去经济学里讲一级价格歧视，听上去像是天方夜谭，现在有了所谓的大数据，倒是堂而皇之地实现了。
一级价格歧视又称完全价格歧视，每一单位产品都有不同的价格，它假定垄断者知道每位消费者对任何数量的产品要支付的最大货币量，并以此决定价格，因而能够获得每位消费者的全部消费剩余。”
也有专家认为，这其实是给价格不敏感的人提供了更多优惠，
知名大数据专家、电子科技大学大数据研究中心主任、教授博导周涛表示：“让不同的消费者看到不同的价格，大家往往一听到这个就觉得是价格歧视。其实可以反过来想，有些消费者看到的是原价，有的消费者可能会看到优惠券、返现券后的价格。在这种意义上讲，我们可以不把它理解为价格歧视，而是给价格更敏感的人更多优惠。”
“大数据杀熟”是否违法
大数据技术本身是中性的，关键在于使用者用来做什么。
今天，人民日报的一则评论引起了网友关注，该评论表示，从福利经济学的视角，针对不同消费能力群体差别定价并非一定是坏事。然而，同一时刻对同一产品的差别定价，尤其是将消费者蒙在鼓里随意加价的情形，并不在其列。为了获得灰色超额利润，它损害了消费者权益，已经构成违背消费者知情权的价格欺诈，不为价格法所允许。
光明网评论员文章也指出，商家的溢价行为本身并没有问题，问题在于这种溢价是否透明。如果老客户普遍要支付高于“正常价格”的金额，甚至越是老客户价格越贵，这显然背离了一种朴素的诚信原则，也是对老客户信赖的一种直接辜负。
根据国家发改委《禁止价格欺诈行为的规定》第三条，价格欺诈行为是指经营者利用虚假的或者使人误解的标价形式或者价格手段，欺骗、诱导消费者或者其他经营者与其进行交易的行为。 按照这一定义，“大数据杀熟”显然违反了《规定》，是一种典型的价格欺诈。
另外，《消费者权益保护法》还规定，经营者提供商品或者服务有欺诈行为的，应当按照消费者的要求增加赔偿其受到的损失，增加的金额为消费者购买商品价款的三倍。
本文来源：中国青年报
责任编辑：李崇_NN5538
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写在前面：这篇文章非常短小精悍，主要给大家介绍一个现象：概率分布，也为后面的一系列做一个简单的铺垫。另外实验告诉我，标题加上【崩坏3】会有很多的阅读量。下一篇文章中我会先简单介绍一下营收模式，预计明后天推出。主要讨论一下“怎么样算为爱买单？”和“强度游戏和为爱买单类游戏”的区别，角色篇Ⅱ先暂缓推出。首先来介绍一个非常基础的统计学概念：幂律分布这个定律非常神奇，在很多专业领域，甚至是在生活的方方面面都能够体现，与之对应的是高斯分布（正态分布），可以说两种分布并列为两大主导自然和人类现象的概率分布。对此有感兴趣的读者可以去自行百度，这里用图片来简单表示一下这两者的区别：高斯分布（正态分布）高斯分布（正态分布），在实际生活中的体现比如说人的身高、智力水平，都呈现出这种分布模型。幂率分布类似这种模型是幂率分布，自然界与社会生活中存在各种各样性质迥异的幂律分布现象。二八定律也叫巴莱多定律，就是幂率分布的一种模型，它是19世纪末20世纪初意大利经济学家巴莱多发现的。他认为，在任何一组东西中，最重要的只占其中一小部分，约20%，其余80%尽管是多数，却是次要的，因此又称二八定律。这个模型在生活中有方方面面的体现，最著名的就是“世界上20%的人占有80%的社会财富”这句话。另外比如说在市场营销中，八成的收入来自于二成的核心受众；在管理学中，公司内二成的核心员工做出了八成的贡献等等。犹太人认为，存在一条78∶22宇宙法则，世界上许多事物，都是按78∶22这样的比率存在的。比如空气中，氮气占78%，氧气及其他气体占22%。人体中的水分占78%，其他为22%等等。那么提了这么多为了说明什么呢？在游戏运营中也是这种现象，小部分的核心玩家贡献了大部分的游戏营收。另外值得一提的是，由于二八定律已经很老了，现在大数据告诉我们这种现象更加趋于极端，也就是有了“超级巴莱多”现象，非常直观的，就比如说我现在的这篇文章，所有在看的读者，小于十分之一的人会选择评论或者投币（233）。那在游戏的营收中具体体现是什么样的呢，拿崩坏3而言，虽然数据较老（去年上半年统计数据），但最终大致的模型还是平稳的，这个数据就是：83%的玩家贡献了11%左右的收入（氪金量0-500玩家）如果你是第一次看到这个数据是不是感到非常吃惊？但事实就是这样。另外再给大家讲一个在游戏中类似二八定律的现象：有这样一个普通的手机游戏，看到游戏广告的人会有二成选择下载这款游戏；下载游戏的人里面又只有二成选择游玩下去，八成的人玩了几分钟或者几小时就卸载了游戏；而选择玩下去的玩家里面又只有二成选择了氪金，然后氪金分布也大致是二八构成。（这里二八只是打一个比方，但总体模型还是幂率分布的模型）这个现象是不是非常有意思？大量的数据告诉我们差不多就是这样一个现象，如果你说像崩坏3这种看上去非常吸引人的游戏，肯定不止只有二成的人想尝试，那请记住这个模型，这种游戏和一般游戏的比例，呈现出来的分布状态就接近于幂率分布，也就是好游戏只占了二成。另外有趣的现象可以看看我的这一篇文章：里面的很多现象用概率模型都能够解释， 比如说欧非现象，大致就是呈现出“高斯分布”，只有小部分的人非常欧或者非常非，大部分的玩家处在一个平均水平。而文章中“大部分运气不好的玩家都选择不说话或者在仍在黑箱里”，或者说“在所有的游戏玩家里，只有一小部分玩家才会提出意见，大部分玩家选择沉默”的现象，大致能用“二八定律”解释。为什么你觉得大部分玩家都在吐槽游戏？ &因为那些觉得游戏体验良好的玩家，他们大多不说话，会选择继续游戏，而那些体验不好的玩家会通过聊天、评论、发帖等行为进行宣泄。为什么你觉得大部分玩家都比你运气好（欧）？&&因为那些运气差的或者运气一般的玩家都选择闷头游戏（另外就是黑箱现象），那些自认为运气非常好的玩家自然会通过各种途径来展现自己的欧气。为什么玩家都在吐槽崩坏3不好玩？为什么有人的观点和这相反？因为现在来看崩坏3后期确实不好玩。而真正玩到崩坏3核心的玩家（老咸鱼、氪金大佬等）只占少部分。（崩坏3的后期玩法：红莲及以上深渊、记忆战场等）而大部分玩家都还没有玩到它的核心部分，或者刚刚接触游戏，或者很欧……是不是感觉很多现象都能够解释的通了？&&写在后面：看了这篇文章的读者，极少部分的读者选择了素质三连，其中又只有二成选择了关注。}