
大数据与隐私安全
我们对于日常生活中的各种“推荐”早已是习以为常。比如每天打开电子邮箱时,难免会收到各种商品推荐的邮件。我过去在网上买书比较多,邮件中当然是以某购书网发来的新书推荐居多。再比如每次登录YouTube,总会在网站的主页看到系统推荐给我的一系列视频片段。不论推荐的是图书还是视频,大概都能和我最近喜欢看的内容合拍。但是,每一次享受这种方便的同时,我也会感到一种隐约的不安:在这些推荐的背后,是谁在做出决定呢?
用一个流行的词汇来概括,替我做出决定的应该并不是某个人或一群人,而是所谓的“大数据”(BigData)概念。每一次的上网购物,哪怕是对网上内容的浏览,都在不知不觉中形成了一种属于我独有的数据。这些数据记录着我的行为习惯、个人爱好以及种种涉及隐私的讯息,如今却都被互联网公司巨细无遗地捕捉、收集进入他们的云端数据库,作为向我推送商品的参考依据。说实话,这些精准的推荐收到得越多,我心里的不安感反而越有所增加。原因在于,我发现这些推荐的准确度越来越高,这意味着我个人的数据泄露越多,仿佛内心已经逐渐被“大数据”看穿,连我想些什么都有被精准预测的可能。
看似无所不能的大数据引起了不少人的警觉,例如国际网络安全专家施奈尔(BruceSchneier)。他在《隐形帝国》一书里写道:“脸书(facebook)只是根据按赞的动作,就可以推测一个人的种族、个性、政治意识形态、感情状态和药物使用情形……行销人员不断地在寻找一些能代表某人即将花大钱的模式。”需要特别指出的是,这些能够让顾客更愿意掏钱买东西的行为数据,其实也不是什么新东西,过去早已有之,只不过,其用途却并不在于商业。
早在二战期间,数据分析便是同盟国胜利的关键因素之一。同盟国数据分析活动著名的案例,就包括破译Enigma密码避免德军潜艇攻击、使用喷火式战斗机拍摄的2D军事照片重构3D图像等等。而二战结束后,原本是军用的数据采集和分析方法开始被大规模使用在平民百姓身上。在麦卡锡时代,美国政府曾经利用政党登记、杂志订阅,以及朋友、邻居、家人和同事的证词来收集一个人的资料。施奈尔认为,和今天的差别在于,现在的监控能力比以前更强,个人数据收集更精确完整,而科技已经进化到了可以利用电脑做复杂分析的程度。也就是说,复杂数据分析可直接给出一个准确度很高的结论:关于一个人的信用度、收入、习惯、生活状况等等。这些分析对商业机构来说当然是极有价值的。
大数据的完备和海量反过来恰好说明了我们这个社会对人的监控和操纵已经到了何其深的程度。以至于我们在做每一个行动之前最好都三思而行,以免给自己带来麻烦,反为“大数据”所伤。事实上,有不少外国的数据公司已经开始用数据软件分析人们在脸书(facebook)等社交网络媒体的行为习惯,来判断此人的信用评价、判断此人的信用风险,个人行为成为网上征信的重要手段。而中国国内亦开始有公司在对用户在本土社交网站点赞等等的行为进行分类统计,用以预测用户偏好。因此,即使是发一个朋友圈状态以及在别人的朋友圈里点赞时,也要意识到这些行为其实也会被记录到个人的数据库里。但人们往往会忽略这一显而易见的事实。
在我们注册使用的各种社交网站、邮箱、门户、商业网站等等的时候,我们其实都过于轻易地同意把自己个人行为的记录和数据提供给了商业机构。这些商业机构在“合法”获取了个人数据之后,又会将数据卖给其他的商业网站或者政府机构。据新闻报道,美国的一个汽车网站在获得用户行车的详细记录之后开始动起了数据的脑筋,他们决定将数据卖给政府交通部门,因为数据详细记录了用户在不同时段和路段的车速和车况,对之进行分析,显然有利于交通部门更准确地预测车主在哪些地段容易超速,方便交通警察开罚单。
随着“大数据”的迅速发展,类似的个人信息数据被越来越多的监控、统计、分析,并且被商业机构和政府买卖分享。了解到一个人开车的车速详细数据已经并不奇怪,在现实中,更有海量的个人隐私数据在被暗中监控统计,而这些涉及个人方方面面隐私的数据都没有得到人们事实上的允许,因此也是不合法并且不合理的。这也就是我为什么一直对于“大数据”这个看似时髦的词汇始终持保留意见的原因。
谁来监控监控者?这是一个没有人能回答的问题。现在,人人似乎都是“大数据”的受益者,而其带来的问题却尚未充分展现出来。但我们一定不能忘记大数据的观测、产生、统计、使用,事实上都对于个人的自由和隐私构成了一种侵害。施奈尔向我们描绘了一个颇为可怕的未来场景:“对我们有些了解的人,能对我们有某种程度的控制。知道我们所有事情的人,能对我们进行完全的控制。监控有助于控制。”显然,商业机构和权力部门要想实现这种“数据控制”,前提就是要通过各类机构来监测、收集人们海量的日常数据。如此看来,大数据的背后,意味着未来人类自由和隐私权新的威胁,我们当引起足够的警觉并以切实的行动防患于未然。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10