陈阳很清楚其中的玄机。他是“90后”，目前供职于深圳一家科技公司。他说，搜索引擎“嫌贫爱富”的背后，是网上商城进行大数据处理的结果：不同的人，其搜索和购买的产品是不一样的，每个人的经济条件不一样，由此衍生出的购买力也不一样。他们在互联网上的购买习惯、浏览习惯会被互联网“记住”，并通过人工或自动设置了标签，诸多标签会对用户的行为进行多维度刻画和归类。
当这些用户再次登录时，平台就会根据他们的喜好、购买力、购买习惯，优先推送和分发在商城打了广告的商品，做到买与卖的精准匹配。
操控与被操控
互联网对人的消费习惯進行精准计算和画像的背后，涉及大数据的应用。大数据是由美国硅图公司首席科学家JohnR.Masey提出的，主要用来描述数据爆炸的现象。
徐冰的遭遇就是大数据应用于精准营销的典型。网上商城平台营销人员通过大数据分析用户行为，帮助零售商锁定目标客户群，并据此制订和推送营销方案。在这个过程中，做到精准营销的关键在于平台拥有庞大的数据量作为支撑。在此基础上，开发者可以进行大数据分析，所以各个平台都很注重对用户信息的收集。在收集客户信息上，平台主要通过实名认证的要求进行，这些基本信息包括姓名、性别、身份证号、手机号码、家庭地址等。
通过让利补贴和限于实名用户参加等活动与要求，平台收集到用户的信息。这是较为传统的收集方法，收集到的主要是结构化的数据——计算机程序可以直接处理的数据。
此外，平台还会收集非结构化数据，包括文本数据、图像数据和自然语言的数据，这些数据不是计算机程序可以直接处理的，需要先进行格式化转换才能进行信息提取。
其中常用的就是网络爬虫技术，这是搜索引擎抓取的重要组成部分。
用户通过运营商的设备上网时，其所有的行为数据都可以被记录下来，比如上了什么网、网速多少、上了多长时间。如果继续分析内容，还可以获得更多数据，“完全可以知道用户在干什么”。
通過上网记录，还可以分析用户的兴趣爱好，关注什么东西，和谁联系、互动比较多，等等。
用户登录各网上商城时，平台对他们信息的抓取就更精准了。“现在很多年轻人的钱都放在余额宝，而不是银行。”陈阳透露，有些网站甚至可以据此掌握买家财富的多寡。它们通过庞大的数据库可以构建出买家的兴趣模型，并且对这个用户进行精准刻画，比如：购物频率，对促销的敏感度，以及购买后是否积极参与对商品的点评等，都会生成标签。
“客单价”是互联网商城常用来给消费者分等级、打标签的一个词，主要指用户每次消费同类产品的价格，以此来给这个用户画像：他是不是具有较强购买能力的土豪阶层？
除根据用户浏览的页面和已购买的商品外，还通过他们的加购行为（加到购物车的商品）以及加入收藏夹的商品，来刻画他们的消费意向和兴趣爱好，并将付费推广的商家推送给相关等级的客户。
这种情形下，人们要么不上网，要上网就只能选择“裸奔”。目前，阿里、京东、腾讯、百度等互联网公司都争相展示自身在精准推送等方面的能力。
这种能力和信心源自他们产品的独霸性。现在，互联网大佬的产品几乎包罗万象：你可能不用他的这个产品，但他的其他子产品你一定在使用。一旦使用，“裸奔”也就开始了。
腾讯声称，可以通过人口学、用户兴趣、用户使用的设备（以此判断消费力）、使用行为，给用户信息打上标签，然后推荐给需要精准投放广告的商家。在人口学标签方面，腾讯声称，可以就性别、年龄、居住小区（以此判断消费能力）、学历、婚恋、资产，以及工作状态进行精准的广告定向。
比如微信广告，可以提交两千个关键词，可以精准到商圈、地标和地铁口，也可以让商家自定义一个位置，之后通过自身掌握的极其庞大的数据管理平台，进行筛选和发送。
阿里也声称具备了上千种标签，能帮助商家“精准找人”，同时具备了十余种推荐算法，满足精准推荐的需要。
人由此变成了被互联网公司锁定的猎物。