3月5日有媒体报道说，复旦大学一教授的调研披露，其团队进行的一项“手机打车软件打车”的调研结果显示，用手机App打车软件打车，往往是打车者所持的手机售价越贵，接单司机所运营车型的里程单价就越贵。这个调研结论，是从上述团队在国内5个城市花费50000元，收集了常规场景下打车的800多份样本之后得出的。
　　 在大数据技術渗透至生产生活的方方面面之后，“数据向善”的问题屡被提及。此谓“数据向善”，实际上是数据技术的开发者和运营者向善。无论从哪个角度看，大数据技术再重要、再神奇，其也不过是一个应用工具而已。因此，大数据技术“向善”甚或取其反面“向恶”，其实也正是开发者或运营者的意向显露。
　　 最近两年，“大数据杀熟”的现象频频出现，最多者也正在大数据应用场景最广泛的地方。许多App所具有的“杀熟”陷阱，是其便利性功能的延伸，隐藏、捆绑和交融在App软件的便捷性功能之中。App开发者之所以开发这样的软件，正是其用以打动相关运营商的噱头所在，或者说有的陷阱，正是应运营商的要求而量身定做。有了这种“向恶”的需求，App软件的竞争就成了比恶的竞赛，“杀熟”就出现在越来越多的大数据应用场景当中。
　　 问题更在于，作为暗藏“杀熟”功能App的使用者，其个体很难察觉“杀戮”的发生，从而也很难知道在使用相关App时自己究竟被捅了几刀。从媒体揭露出来的“杀熟”场景看，如果没有具有一定规模的调研统计，大数据“杀熟”的问题，是较难被发现的。这也更加说明，这些暗藏“杀熟”功能的App软件的开发者，其“向恶”所为，不是疏忽、不是无意，而就是有意为之。
　　 这些具有“杀熟”功能App的挥刀所向，正是一般下载使用者。在此，如果说一般下载使用者不清楚这些App隐藏“杀熟”暗器的话，那么，这些App所搭载和运行的平台，则应该对此门清不过。对此门清而不闻不问，甚至还就是因为这些App具有此种功能才允许其“上台”，那么，运营平台就又在App开发者“向恶”以外，再叠加上了自己的恶。从这个意义上讲，那些允许这些App软件运行的平台，在“数据向恶”的问题上，并不无辜。
　　 解决“数据向恶”，数据平台必须担起责任。从技术角度看，数据平台有能力察觉和发现App的功能特点，有能力预见不同特点的App在本平台运行的效应，因而有权利决定从平台上剔除“向恶”App软件，终止其在本平台的运行。对此，相关监管部门也应该从复旦大学“手机打车软件打车”的调研中得到启示，改进对App软件开发以及数据平台的监管。