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
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 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 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15