滴滴出行“大数据疑云”：定位偏差背后藏着怎样的“算法陷阱”？

滴滴大数据“迷局”：导航偏差下的隐忧

在出行几乎离不开网约车的当下，滴滴依靠大数据调度车辆、规划路线，本应为乘客和司机打造顺畅便捷的出行体验。然而，现实里屡屡冒出的异常状况，尤其是因导航误导、接单规则不合理引发的“大数据作弊”质疑，着实让不少人窝火又无奈。

程师傅是一位经验丰富的网约车司机，那天夜幕刚刚降临，华灯初上，高铁站前人来人往，热闹非凡。乘客李先生刚结束长途旅程，拖着沉重的行李，站在铁路桥下，心急火燎地发出了滴滴订单。李先生满心期许车子能快点来，自己好早点回家瘫倒在沙发上。可手机那头的情况却乱了套，滴滴导航仿佛“中了邪”，硬生生把身处铁路桥下的李先生定位到了铁路桥上。

李先生瞧见这离谱的定位，赶忙给程师傅致电说明真实位置。程师傅瞅了眼导航，眉头瞬间皱成个“川”字，按照平台规划要去桥上接人，可李先生在电话里反复强调人就在桥下。程师傅试着凭借经验重新规划路线，这一看可傻眼了，绕道去桥下，里程超了 3 公里。此时，程师傅距离接单地还有 2.7 公里，心里犯起了嘀咕：“这一单跑下来，基本白忙活，路上再堵一会儿，还得倒贴油钱。”犹豫再三，程师傅无奈叹了口气，只能取消订单。李先生眼巴巴地望着车水马龙的街道，归家的急切被一盆冷水浇灭，满心的无奈与愤懑涌上心头。

细究这一乱象，滴滴的大数据“算法逻辑”显然脱不了干系。技术层面来讲，铁路桥这类特殊区域，信号受遮挡、地图更新滞后等难题，极易造成定位偏差。但滴滴坐拥海量出行数据，手握技术优势，为何不能及时纠错？难不成算法一味紧盯距离、成本，全然不顾乘客真实处境，故意制造“短距假象”，只为迅速派单，缩减司机空驶距离？

再瞧瞧接单规则，滴滴用大数据匹配司机和乘客，本意是提升效率，可一旦被 3 公里接单范围死死框住，弊端立刻暴露无遗。司机出于盈利考量，碰上超距订单，大多选择取消，一来二去，乘客滞留原地干着急，反复下单、苦等、遭拒；司机空跑耗油，还可能因取消受罚，双方都成了受害者，道路上也凭空多了些无效空驶，加剧拥堵。

这般疑似大数据作弊的行径，引发了一连串恶果。乘客这边，约会迟到、错过末班车、耽误家中急事，计划全被打乱；情绪上更是一落千丈，满心委屈化为对平台的怒火，好感度直线下降。程师傅这类司机也不好过，忙活许久拉不到合适乘客，一天收入大打折扣，满心委屈却申诉无门。