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你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　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。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

谷歌裁员1.2万人，CEO称“负全责”！硅谷公司裁员潮持续，苹果也开始了？ ******

　　1月22日下午，据媒体报道，苹果已经削减Apple Store以外零售渠道的非季节性员工。经证实，苹果已经向百思买等商店工作的苹果零售渠道员工发出了裁员邮件，通知被裁员工享有的权利等等。

　　分析称，百思买和苹果公司会雇佣季节性员工来应对消费者的需求，例如在圣诞购物季会招募临时性员工。而由于目前已经过了圣诞购物季，相关的合同都已经到期，因此可以确认本次裁员的是非季节性员工。

　　证券时报·e公司记者注意到，苹果公司部分裁员只是美国科技公司近期裁员潮的缩影。近期，多家美国科技公司相继宣布裁员计划。上周三，微软计划裁员1万人，约占员工总数的5%；同一天，亚马逊启动最新一轮裁员；谷歌母公司Alphabe近日计划裁员1.2万人。

　　苹果零售渠道开始裁员

　　北京时间1月22日下午消息，据报道，多位知情人士称，苹果公司已开始在苹果零售店(Apple Store)以外的零售渠道，解雇一些非季节性员工。

　　这些消息称，一些在百思买(Best Buy)等商店工作的苹果零售渠道员工，已经收到了关于此次裁员的通知，并告知这些员工所拥有的相关权利。

　　通常，为了满足季节性的消费需求增长，例如在圣诞节前夕，百思买和苹果公司会招聘一些临时性的员工，来服务日益增多的消费者。但如今已经过了购物旺季，这些季节性临时员工的合同也已经到期，并且走人。

　　事实上，另有媒体确认，苹果此次裁减的员工并不是这些季节性员工，而裁员数量已经能引起人们的足够关注。

　　一封电子邮件信息显示，苹果“零售客户服务”(Retail Customer Care)部门员工将在周五晚些时候和周末收到裁员通知。与其他大型科技公司纷纷裁员不同，到目前为止，苹果尚未公开披露任何大规模的裁员决定。但苹果CEO蒂姆·库克(Tim Cook)去年11月曾表示，该公司正在放缓招聘。

　　库克当时称：“鉴于当前的形势，我们在招聘方面非常慎重。这意味着我们还在继续招聘，但不是所有部门都在招聘。”

　　美国科技公司裁员潮

　　近期，多家美国科技公司相继开启万人级别裁员计划。其中，谷歌CEO暴裁1.2万人内部信曝光引发各方关注。

　　北京时间1月20日，市值超1万亿美元(约8.6万亿人民币)谷歌公司周五宣布裁员大约1.2万人，约占全球员工总量的6%。谷歌CEO桑达尔皮查伊(Sundar Pichai)向员工发送邮件，公布了裁员的细节以及补偿措施等内容。

　　桑达尔皮查伊在信中表示，他对导致裁员的决定负“全部责任”，他说：我有些坏消息要告诉大家，我们已决定裁员大约1.2万人。我们已经向受影响的美国员工单独发送了邮件。在其他国家，受到当地法律惯例的影响，这一过程将需要更长的时间。这轮裁员横跨Alphabet(谷歌母公司)、产品领域、职能、级别和地区。

　　该公司披露，美国的补偿方案包括，至少60天的通知期，被裁员工将获得相当于16周工资的遣散费，此外，员工工作每满一年，将获额外两周工资补偿。

　　除了谷歌外，美国科技巨头微软和亚马逊也开启万人级别大裁员。

　　微软上周三宣布，将在3月底前裁员1万名员工，约占员工总数的5%。有媒体分析称，微软裁员可能波及不少工程师岗位，或延缓其最新可穿戴设备产品的开发。同一天，亚马逊启动最新一轮裁员，是其本月初宣布的1.8万人裁员计划的一部分。这轮裁员将主要影响零售和人力资源部门。

　　分析人士认为，大公司裁员的动态，引发投资者对美国经济前景的看衰情绪。即便美联储当天公布的美国全国经济形势调查报告、即“褐皮书”显示，2022年12月，多个地方联储经济活动轻微增长或下滑，并预计物价上行压力有望进一步缓解，投资者仍然对通胀形势与美国经济衰退风险感到担忧。

　　另据媒体报道，华尔街分析师近期直言，在销售增长放缓之际，预计美国大型科技公司将在未来几个月裁员和削减成本，扭转疫情时期的过度行为，以提高利润率并安抚投资者情绪。

　　不过，分析师预计，美国最大的五家科技公司都将报告去年10月至12月期间的利润下降，因为它们试图在高利率环境下重新调整业务。分析师预计Facebook母公司Meta Platforms(META.US)和亚马逊(AMZN.US)的业绩下滑幅度最大。

　　华尔街分析师已经将Meta、亚马逊、苹果(AAPL.US)、Alphabet(GOOG.US)和微软(MSFT.US)这五家公司的总营收预测从去年10月份的预期下调了5%，至5614亿美元。（证券时报·e公司）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）