你的隐私 ，大数据怎知道******
作者 ：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）
在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息 。这些信息被大数据挖掘 ，就存在隐私泄露 的风险，引发信息安全问题 。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措 。那么 ，你的隐私 ，大数据是怎么知道的呢 ？大家又该如何自我保护呢 ？
1.“已知 、未知”大数据都知道
大数据时代 ，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣” 的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道 ；你做过什么事，它知道；你有什么爱好 ，它知道 ；你生过什么病，它知道 ；你家住哪里 ，它知道 ；你 的亲朋好友都有谁 ，它也知道……总之 ，你自己知道 的 ，它几乎都知道 ，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！
甚至 ，连你自己都不知道的事情 ，大数据也可能知道 。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯 ：集体照相时你喜欢站哪里呀 ，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀 ，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你 的观点不相同呀……
再进一步说 ，今后将要发生 的事情，大数据还是有可能知道 。例如，根据你“饮食多 、运动少”等信息，它就能够推测出 ，你可能会“三高” 。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道 ：流感即将暴发了！其实 ，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果 、股票的波动 、物价趋势 、用户行为 、交通情况等 。
当然 ，这里 的“你”并非仅仅指“你个人” ，包括但不限于，你 的家庭，你的单位 ，你 的民族，甚至你 的国家等 。至于这些你知道 的 、不知道的或今后才知道 的隐私信息 ，将会把你塑造成什么 ，是英雄还是狗熊？这却难以预知 。
2.数据挖掘就像“垃圾处理”
什么是大数据？形象地说 ，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如 ，你在网上说 的话 、发的微信 、收发 的电子邮件等，都是大数据 的组成部分。在不知道 的情况下被采集的众多信息 ，例如被马路摄像头获取 的视频 、手机定位系统留下 的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据 的组成部分 。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息 ，仍然是大数据 的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它 是软件还是硬件 ，其实都 是大数据之源 。
大数据利用了一种名叫“大数据挖掘” 的技术，采用诸如神经网络 、遗传算法、决策树 、粗糙集、覆盖正例排斥反例 、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘 的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约 、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。
不过 ，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收 。
这并不是在开玩笑 。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理” ；将破沙发拆成木、铁、布等原料 ，可算作“数据变换” ；认真分析如何将这些原料卖个好价钱 ，可算作“数据分析” ；不断总结经验 ，选择并固定上下游卖家和买家 ，可算作“模式评估”；最后 ，把这些技巧整理成口诀 ，可算作“知识表示” 。
再看原料结构。大数据具有异构特性 ，就像垃圾一样千奇百怪 。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话 ，那就在于垃圾 是有实体的 ，再利用的次数有限 ；而大数据 是虚拟 的 ，可以反复处理 ，反复利用。例如 ，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等 。总之 ，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用 ，而且时间越久 ，价值越大 。换句话说 ，大数据是很值钱的“垃圾”。
3.大数据挖掘永远没有尽头
大数据挖掘，虽然能从正面创造价值 ，但是也有其负面影响 ，即存在泄露隐私 的风险。隐私 是如何被泄露 的呢 ？这其实很简单 ，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私 的吧 ！
一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道 ，尽可能多地收集当事人或物 的所有信息 ；然后 ，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代” 。
接着 ，大家又在第一次人肉迭代 的基础上 ，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息 的收集 、加工 、整理等工作 ，于是 ，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复 ，经过多次不懈迭代后 ，当事人或物 的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像” 的素材确实已经证实 ，至少主体 是事实，“人肉搜索”就成功了 。
几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多 ，时间足够长，大家 的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形 。
其实 ，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说 ，就 是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已 。只不过 ，这种搜索的目 的，不再限于抹黑或颂扬某人 ，而 是有更加广泛的目 的 ，例如，为商品销售者寻找最佳买家 、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等 。总之，只要目 的明确 ，那么 ，大数据挖掘就会有用武之地。
如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代 ；网友们收集的信息 ，被数据库中的海量异构数据所替代 ；网友寻找各种人物关联的技巧 ，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴 、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。
各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器 的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就 是机器 的一次“学习”过程 。网友们 的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代 。之所以说 是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头 ，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高 ，用户只需根据自己的标准 ，随时选择满意 的结果就行了。
当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大 的区别。例如 ，机器不会累 ，它们收集 的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友 的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘” 。
4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存
必须承认 ，就当前 的现实情况来说 ，大数据隐私挖掘 的“杀伤力” ，已经远远超过了大数据隐私保护 的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措 。这确实 是一种意外 。自互联网诞生以后 ，在过去几十年 ，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害 ，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷 ！
不过 ，大家也没必要过于担心。在人类历史上 ，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往 的经验来看 ，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私 的“挖掘”，获得空前好处 ，产生了更多需要保护的“隐私” ，于是 ，不得不再回过头来 ，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是 ，新一轮的“挖掘”又开始了 。历史地来看 ，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出 的问题 。
但是，现在人类需要面对一个棘手 的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息 ，如何进行隐私保护呢？单靠技术 ，显然不行 ，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私” 。
因此，必须多管齐下 。例如从法律上 ，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度 ，发现恶意 的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候 ，还需要重塑“隐私”概念 ，毕竟“隐私”本身就是一个与时间 、地点 、民族 、文化等有关 的约定俗成 的概念 。
对于个人 的网络行为而言 ，在大数据时代 ，应该如何保护隐私呢？或者说 ，至少不要把过多包含个人隐私 的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字 ：匿名！只要做好匿名工作 ，就能在一定程度上 ，保护好隐私了 。也就 是说 ，在大数据技术出现之前，隐私就 是把“私”藏起来，个人身份可公开 ，而大数据时代 ，隐私保护则是把“私”公开（实际上 是没法不公开） ，而把个人身份隐藏起来，即匿名。
《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）
仲秋元同志逝世******
新华社北京1月19日电 原文化部副部长 、党组成员仲秋元同志，因病于2022年12月28日在北京逝世 ，享年102岁。
仲秋元同志逝世后 ，中央有关领导同志以不同方式表示哀悼并向其亲属表示慰问 。
仲秋元，1920年9月生，江苏苏州人 。1938年4月参加革命工作，1945年12月加入中国共产党 。1938年4月起先后任新出版业联营书店经理 、三联书店重庆分店经理等。1947年6月被捕，被关押在渣滓洞集中营 。1949年3月被组织解救出狱。1949年6月起先后任三联书店总管理处秘书处主任，新华书店总店图书发行部主任 ，出版总署发行管理局计划科科长等 。1954年10月起先后任文化部计划财务司副司长、办公厅副主任 、党组秘书等。“文化大革命”中受冲击下放“五七”干校劳动。1973年11月起先后任中央美术学院党委书记、革委会主任 ，文化部教育司副司长 、办公厅主任 。1981年3月至1986年3月先后任文化部副部长、党组成员兼办公厅主任，文化部副部长 、党组成员 。2001年4月离休。(新华网)
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