8月24日，溫州樂清一位20歲姑娘約乘滴滴順風車遇害。8月26日，滴滴公司宣布自8月27日零時起，在全國範圍內下綫順風車業務，內部重新評估業務模式及產品邏輯；客服體系繼續整改升級，加大客服團隊的人力和資源投入，加速梳理優化投訴分級等機制；免去黃潔莉的順風車事業部總經理職務，免去黃金紅的客服副總裁職務。
滴滴順風車屢屢出事并遭遇千夫所指的時候，滴滴公司的這一回應當然可以視為一個亡羊再補牢的開端。順風車如同出租車一樣，是社會必需的工具和產品，然而其存在的基礎是必須安全，因此嚴格防範犯罪，尤其是性犯罪是整改的當務之急，具體應體現在預測犯罪和預防犯罪之上。
在信息時代，用大數據分析是可以預測犯罪的，不過，目前基於大數據分析預測和預防順風車、出租車犯罪也在嘗試當中，因此需要繼續不斷地深入探索。之前，滴滴公司也對駕駛員的任職注册條件進行了嚴格管控，其中之一是沒有前科，但是在此案中的司機鐘某在注册時也沒有前科，因而順利注册，并伺機犯罪成功。這說明預測和預防乘車犯罪并沒有契合信息時代的特點。
美國弗吉尼亞州曾當過警察的考林•麥庫（ColleenMcCue）2007年出版了《數據挖掘和預測分析》一書，旨在研究哪類人更容易成為罪犯，以便提前預防。但是，該書也描述了一種基於過去的數據并不能完全預測犯罪的現象。一般認為，要預測未來的犯罪事件，以前的犯罪史是最可靠的參考，但事實有時并非如此，那些進入別人室內卻沒有偷到什麼東西的人，尤其容易成為強奸犯，他們的目標也許不是盜竊，而是尋找一名受害者。
這些數據在提示，在網約租車時，那些并無前科的人（無論是司機還是乘客），都有可能成為性犯罪的作案者和受害者。因此，主要是應基於網約車的特點加以更嚴格的管控，但是，由於車輛是一個流動的密室，是不太容易監控和處置的。
在某種程度上，大數據又是非常有用的。美國孟菲斯警方對5000起性侵犯案件的分析顯示，許多受害者都是在相似的情況下遭到性侵犯的，比如女性在晚上離開家使用便利店附近的投幣電話亭的時候。針對這一特點，警方采取了預防措施，讓便利店老板把投幣電話移至室內，結果孟菲斯的性侵犯案件數量迅速下降。 |
