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在算法看来，人的行为就是数据。你使用什么品牌手机、几点上网、浏览哪些网页、买了哪些产品，这些数字足迹都会被整合成你的“社会经济画像”。平台和广告商据此判断你的购买力、健康状况、甚至受教育程度。

例如，一位使用老旧安卓手机、经常浏览低价商品的用户，很可能被算法划入“低消费潜力”人群，进而被排除在某些优惠之外。而使用iPhone 15 Pro、频繁打车、订外卖的用户，则可能享受“专属优惠”。表面上，这是基于“用户兴趣”的智能推荐，实质上是赤裸裸的“社会分层”。

这种用行为数据推断身份的做法，无形中放大了不平等。当你被定义为“低潜力用户”，就意味着你永远不会看到“高潜力用户”看到的机会和价格，从而陷入“数据决定命运”的闭环中。

三、健康歧视：行为数据如何“预测”疾病
数字行为不仅可以描绘经济状况，甚至可以“预测”一个人的健 电话号码数据 康状况。保险公司、健康平台、雇主们越来越倾向于利用数字行为来评估健康风险——比如你是否熬夜、是否频繁搜索疾病信息、是否订购高热量食品。

虽然这种做法提高了风险控制的效率，却也带来了新的歧视问题。一些用户可能因为不健康的生活方式标签，而被系统自动识别为“高风险人群”，导致保费升高、福利减少，甚至被用人单位排除在招聘流程之外。而用户通常并不知晓这些判断是如何做出的，也无从反驳。

更严重的是，这种基于行为的健康画像往往缺乏医学依据，仅仅是“统计关联”，却被算法作为决定性的依据。这不仅剥夺了用户的知情权，也进一步固化了“健康不平等”。