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
在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13