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)
全球经济不确定性继续增强******
作者:东艳(中国社会科学院世界经济与政治研究所研究员)
2023年全球经济将延续2022年的放缓趋势,呈现温和衰退;全球通货膨胀率有望下降,但仍将高于国际金融危机前的水平;受全球经济增速下滑、地缘政治冲突等影响,世界贸易前景也难言乐观。总体来看,今年全球经济仍面临不小的挑战,但调整过程同时孕育着复苏动力,各国需通过多边合作来加强经济协调,促进全球经济复苏。
在经历了2022年全球经济增速的显著下滑后,2023年全球经济复苏面临较大压力。地缘政治冲突、疫情的不确定性、美国等主要经济体经济刺激政策激进退出的溢出效应等一系列外部冲击因素依旧难以在短期内消除,全球经济继续处于不稳定和波动时期。
与此同时,2023年全球主要经济体促进增长的宏观政策、全球产业链的恢复、数字经济等新经济模式的发展、全球国际合作的推进等,为世界经济逐步回归低速增长的轨道酝酿动力。
全球经济将呈现温和衰退
2023年全球经济将延续2022年的放缓趋势,呈现温和衰退,其中上半年依旧呈现波动态势,预计下半年将有所好转。
根据中国社会科学院世界经济与政治研究所的测算,2023年世界经济增长率为2.5%左右。2024年后,全球经济有望回到低速增长的轨道。
具体到全球各主要经济体,美国经济出现实质性衰退的风险增强。美联储激进加息等紧缩性货币政策对经济增长产生延迟效应,而美国劳动力市场的需求下行压力增大,消费后劲不足,美国经济实现“软着陆”的难度较大,在2023年上半年有可能出现衰退。
欧洲将出现经济衰退,能源危机的持续影响、外部需求的下降、紧缩的货币政策等使欧洲经济在2023年将大概率陷入增长停滞。
亚洲经济总体呈现复苏态势,中国经济实现恢复性增长。防疫政策调整后,消费需求对经济增长的拉动效应增强,但是房地产业下行、人口老龄化、外部需求不足等因素对中国经济增长产生影响。日本经济缓慢复苏,但人口老龄化等内在因素使日本经济增长速度难以大幅提升,而美联储货币政策走向、全球经济下行等外部因素使日本经济仍面临下行压力。印度经济继续保持较高增速,能源转型、离岸外包、制造业投资扩张等使印度经济增长速度处于较高水平,预计2023年增长6.3%。
亚洲经济的复苏对于稳定全球供应链,为其他经济体提升外部需求,降低全球通货膨胀率在一定程度上提供了支撑。
通胀率下降但仍处高位
未来,全球通货膨胀率有望下降,但是仍将高于国际金融危机前的低通货膨胀率水平。
2022年,为抑制通货膨胀,美联储采取激进加息政策,欧洲央行以及加拿大、瑞士、英国等国中央银行也同步采取了加息政策。与此同时,随着供应链紧张局势缓解、需求放缓、库存增加导致的价格折扣和住房价格下降需求减少等,预计全球通胀率将在2023年下降。根据国际货币基金组织的预测,全球通胀率将在2022年底达到峰值,为8.8%;2023年降至6.5%;到2024年降至4.1%。总体来看,全球通胀水平仍然超过2%的中央银行目标水平。
全球货币和金融条件的收紧导致需求下降,并有助于逐步控制通货膨胀。美国在2023年着力于实现“软着陆”,在降低通胀率的同时保持一定的就业率。2022年美国在通胀率下降的过程中没有出现失业率的大幅下降。一些公司已经意识到,解雇员工可能在短期内减少成本,但以后会产生问题,由此他们可能会转向更“欧洲”的模式,即在经济衰退期间将员工留在工资单上,以便以后能更快、更平稳地复苏。
虽然美联储2022年的加息已经显示出一定的效果,各种通胀指标有所缓和,但对比历史上几次相对成功的“软着陆”,可以看到,本次通胀水平较高,劳动力市场较为紧张,这些因素显示出实现“软着陆”的难度较大。
欧洲在能源危机冲击下面临通货膨胀的巨大压力,供给和需求对通胀产生双向促进作用。不过很多学者认为,欧洲通货膨胀压力在2023年也将逐步缓解。
国际贸易和金融风险增加
全球经济增速下滑、地缘政治冲突等将给世界贸易发展带来较大不确定性。世界贸易前景仍不乐观。特别是全球价值链紧张程度加深,美国安全供应链和制造业战略新布局调整,在区域经济合作中采用了具有浓厚政治色彩的“近岸外包”和“友岸制造”。这一切体现了以美国利益为中心的心态,破坏了多边贸易体制,趋向于将现有价值链格局塑造为以美国供应体系安全为中心的新格局,阻碍了全球供应链区域内和区域间的融合。
2022年全球主要经济体采取央行同步加息以及收紧财政的紧缩性宏观经济政策,这对全球经济恢复产生一定程度的影响。同时,发展中国家陷入债务危机的可能性增加。美欧的加息政策使得发展中国家的融资成本增加,资本外流趋势增强。而外部需求的下降使新兴市场国家的外汇收入降低,引发流动性不足和融资受限,使发展中国家债务风险转向债务危机的可能性增加。2023年,由于对经济衰退的担心,部分国家可能会停止紧缩性货币政策。在2022年,面对美国通货膨胀的高企和通胀预期的增强,加息发挥了作用。随着通货膨胀的回落,利率上升周期或将结束。
大宗商品价格仍然存在波动风险,2023年,预计大宗商品价格总体不会大幅下降,但将呈现波动下行的态势。能源市场供求重塑地缘政治经济格局,能源短缺问题依旧是世界各国经济复苏的重要挑战,对全球经济的稳定产生影响。乌克兰危机引发的能源短缺对欧洲经济的不利影响依旧存在,欧洲经济可能处于衰退状态,高能源价格对实际收入产生不利影响,天然气价格的变化是影响欧洲发展的重要风险,大宗商品价格波动使世界经济的稳定性下降,同时低收入国家粮食危机常态化风险加剧。
总体来看,虽然通货膨胀高于历史水平、多数地区仍处于货币紧缩状态,叠加乌克兰危机带来的不利影响,全球经济仍然面临挑战。与此同时,调整过程也孕育着复苏动力。一方面,数字经济、绿色经济的发展引领全球技术创新与产业转型,进而提升全球增长动能;另一方面,数字技术不断发展,并与实体经济深度融合,将助推产业数字化转型。同时,国际政策协调和国际发展合作为全球企业提供了较为良好的经营环境,并提升了对世界经济发展的预期。2022年底,世贸组织成员实质性结束《投资便利化协定》文本谈判,67个成员共同发表了《关于完成服务贸易国内规制谈判的宣言》,宣布达成《服务贸易国内规制参考文件》,这展示了在全球政治经济环境复杂的当下,各国仍努力通过多边合作来加强经济协调,促进全球经济发展。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)