大數據與小隱私

馬迪

似乎所有政府部門的臨時工都習慣惹事兒。

最近，因為一位“臨時工”愛德華·斯諾登的爆料，美國政府攤上了大事。一個代號為“棱鏡”的秘密項目在過去6年間，從多家知名互聯網公司獲取電子郵件、在線聊天內容、照片、文檔、視頻等網絡私人數據，用以監控恐怖主義犯罪活動。

獲取海量數據，利用信息分析技術找出具有相關關系的因素，為行動提供指導，這是典型的大數據應用，但這個過程中卻隱藏著魔鬼——那就是數據的所有權和隱私權的保護問題。

數據多≠大數據

數據其實是一座“金礦”。絕大多數人都沒有意識到自己每天制造了多少數據，以及時數據的利用已經發展到了怎樣的地步c

舉個最簡單的例子，人們到超市買東西，結賬時會收到一張購物小票，包含當次購買的所有商品信息。你也許會隨手將它丟棄，但像沃爾瑪這樣的全球連鎖超市巨頭卻不會放過這些蛛絲馬跡。

通過對數以億計的購物清單進行分析，商家就可以推斷出當地當季，什么商品和什么商品擺在一起最好賣。在一般人看來，尿不濕和啤酒實在沒什么共同處，但大量數據顯示它們其實是一對“好搭檔”——年輕的爸爸在買尿不濕時，常常會忍不住買點啤酒犒勞自己。

這種精準營銷，得益于利用數據的合理分析。這個過程堪比“淘金”——在瑣碎而龐大的數據庫中“挖掘”、“篩選”和“鍛煉”，最終得出意想不到的結論。

這種做法由來已久，跟如今炙手可熱的“大數據”有什么不同呢？數據累積得多了，就可以叫“大數據”嗎？

所謂大數據，不單單是指數量龐大，還在于其種類繁多、產生快而更新更快。它不僅來自于特定領域，也產生于我們每天的日常生活中。大數據的爆發要歸功于社交網絡、電子商務和物聯網的快速發展。以前，人們只是將E網當作一種娛樂方式，而現在，人們更多地“生活”在網絡平臺上。互聯網上的數據洪流正在呈現幾何級增長之勢，每18個月就會翻一番。

所以，真正的大數據，是從不同維度、不同途徑獲取的各種格式的數據碎片之和，它包含且不限于文字、圖片、視頻、聲音、位置——可以說，它包羅萬象。

大數據能做什么

世界正在進入一個“大數據”時代。數據規模越大，處理的難度也越大，但對其進行挖掘可能得到的價值更大，這就是大數據熱的原因。

全世界的搜索記錄、網頁瀏覽記錄、社交關系、購物清單、閱讀書目、行車記錄、旅游經歷、醫療記錄……不同維度的數據放在一起分析，得出的結果才更真實準確。大數據挖掘的重點對象之一，就是人的行為規律。

雖然我們總以為自己是基于經驗和直覺而做出種種行為，但放在全人類范圍里，你會發現自己并沒有那么與眾不同。也就是說，基于數據和分析，每個人的決策在很大程度上都是可以被預測的。（你百思不得其解，為什么豆瓣網個人主頁上的推薦總是那么對你的胃口？其實就是這個道理。）

商人們率先從中看到了商業價值。他們將客戶的個人信息與行為特征結合起來，預測客戶需求，以提供更有針對性的個性化服務。比起被淹沒在海量信息中且被迫要做出選擇，能輕松地享受個性化服務確實不錯。大數據時代，商家可能比親人朋友更懂你，甚至能夠預測出你接下來可能要做什么。

這真是一幅既美好又可怕的前景。

這種技術的前沿領域還演變出一種人工智能，即讓計算機以類似人類的方式來學習。用戶提供的數據越多，計算機就越能預測用戶想要什么，例如：在你拼錯字的時候猜測到你實際想搜索的關鍵詞。計算機的“大腦”在大數據的支持下'會越來越聰明。

匿名的隱私

“大數據”概念從誕生起便伴隨著巨大的爭議。不論是企業還是個人，都會因為大數據的爆發而獲益匪淺，但同時，個人隱私也無處遁形。毫無疑問，它是一把雙刃劍。

當你在網上登記自己的個人信息時，無形中就是把隱私托付給了陌生人；視頻監控帶來安全感的同時，別忘了你也是被監控的一分子；你用手機通話時，運營商不僅知道你打給誰，打了多久，還知道你是在哪里進行的通話……

以前，這些記錄幾乎不會對普通人造成影響，因為它的數量如此巨大——我們把自己隱藏在茫茫人海中，以獲得一定程度上的安全感。但是，隨著大數據技術的不斷進步，對某個個體的行為進行放大分杭越來越容易了。這也就是為什么“棱鏡門”擾動全球的原因。

大數據的發展潮流如此勢不可擋，被裹抉于其中的人們只能妥協，接受匿名的隱私泄露。但在過去的幾年中，計算機專家一再表示，即使是匿名的數據也可以被重新定位，歸屬到具體個人身上。

哈佛大學教授斯威尼的研究顯示，只要知道年齡、性別和郵編，并與公開的數據庫交叉對比，便可識別出87%的人的身份。這意味著人們隱私權的最后一道防線同樣脆弱得不堪一擊。

很多人已經意識到，制定數據應用的相關法律法規已經刻不容緩。作為用戶，我們需要明確界定自己在數據的使用方面具有什么權利和義務；作為企業和政府，需要法律的清晰規定其可以在多大程度上、用什么樣的方式來使用用戶的數據。總之，不應假定消費者在使用產品時如主動透露了自己的隱私，就意味他們授權企業使用這些隱私。

“棱鏡計劃”在水下進行了6年。大數據時代早已拉開序幕，是時候構建一張更完善的安全網了。