京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28