用摩登的話說,這是一個個性化的自由時代。說起隱私,有的人宣稱光天化日沒有什么不可以談,太陽底下無新事。有的人則認為處處都是自己的隱私,既然強調個性,那么自我保護也是個性的一種。其實,無論你如何界定隱私、有多少隱私,在一些有心人眼里,你仍然是赤裸裸的,毫無隱私。
女性隱私大調查
記者對50位成都女性進行了調查,想知道在女人眼中,哪些算隱私。調查結果頗有趣:隱私對女人來說是個很彈性的概念。比如感情類的隱私,她們自己覺得私人得不行,但是卻會忍不住告訴所謂的閨蜜,然后達到一傳十,十傳百,百傳千千萬的效果。而有些隱私如有幾套房,拿多少工資,她們時而不希望被人知曉,時而又希望能炫耀出來,讓身邊人都羨慕得底兒掉——可見算不算隱私主要取決于數目字的大小。
不過,不管女人覺得哪些是隱私,哪些不是。在如今這個獲取信息渠道多如繁星的年代,都有終究被人知道的一天。
Geek解密:
這一類的隱私問題根本不需要找GEEK,首先女性的特質決定了她不可能保守住感情上的秘密,只要你有閨蜜、好友、朋友圈,你的這些感情上的隱私分分鐘會被暴露。甚至即使別人不問,你也會大肆傾吐,因為交換隱私是維持友誼的有效手段嘛。感情類隱私無法被歸類到絕對隱私里,再重口的隱私都一定會有一小部分人知道,需要防范的是隱私被一傳十十傳百。
也許你覺得自己已經防范得很好了,但是別忘了網絡時代盛名已久的人肉搜索。只要你使用社交網絡,在微博、微信等社交平臺上有一星半點兒的情緒不對頭,都會被有心人士給揪出來。對感情類隱私,你需要不斷地更新換代,讓別人對其失去新鮮感,然后自己還要看得很淡才行。
Geek解密:
家庭類隱私中涉及到親情關系時,破解方式如上述感情類隱私一般無二。但是一些具體的隱私,比如家有幾套房產,就需要具體的手段。
要查詢他人名下房產信息,有2種方法:按姓名查詢的話,需要提供對方身份證原件、公證委托書等。如遇對方有曾用名,在查詢的過程中還需要出具戶口本方可查詢。故若非對方同意,并不能輕易就查到他人名下房產:按地址查詢的話,只要查詢方的證件和填寫一份《出具產權情況證明登記表》就可以查到房產所有人。雖然比較容易,但是如果用這種方式查詢他人名下房產,查詢面太廣,除非很清楚“底細”,也很難查到他人名下所有房產情況。所以,按照正規渠道,要想查詢到他人名下房產是非常困難的。
不過有時候第三方渠道也能查詢大批房產物業的相關信息,某些貸款、產權、擔保類公司就會為顧客提供這種“增值服”務。
而類似于家庭住址、孩子上哪所學校、父母的職業等問題,隱私泄露防不勝防。這都不用動用強大的網絡手段,因為從小到大我們都填過無數資料和檔案,你完全不知道在哪個環節會泄露出去。
Geek解密:
電話號碼、身份證號碼等個人隱私即使是在互聯網上,安全級別也是很高的。雖然現在人肉搜索很猖狂,但是大多數互聯網公司還是很有良心,他們收集數據是為了做更好的用戶體驗。但是像“開房記錄泄露”這樣的事情,則屬于網站安全沒有做好,導致的信息泄露。
也就是說,雖然電話號碼、身份證號碼的安全級別很高,但是在互聯網上,那也只是相對安全。同理包括社交網站的賬號和聊天記錄等,因為互聯網時代,原則上不存在隱私。
而購物清單之類的隱私,源于大家發現自己的購物痕跡遭到泄露。這要說一下網上的廣告聯盟,跟做用戶體驗的互聯網公司相比,廣告聯盟就是個搞推銷的!
當你在瀏覽購物網站的時候,瀏覽器自己會有一個身份標識,通過廣告聯盟的追蹤,你在瀏覽其他網站時就會被強迫推薦相關內容的廣告,如果你瀏覽了比較那啥的網站,或者買了些比較那啥的東西,廣告聯盟都會追蹤到、記錄到、分析到,只不過數據分析人員不告訴你而已,你的那點小秘密他們都知道的。當然也是因為現在好多人認為購物有時候算隱私有時候也不算。
Geek解密:
如果是手寫日記,而且用的還是帶把小鎖的日記本,那么你的隱私肯定會是安全的,除非你爸媽或男友、老公用暴力手段給撬開,然后釀造一場家庭風暴。
但是像體重、罩杯、人生秘密規劃、收入、特殊癖好、隱疾等問題,很難被歸類為隱私。正如一位采訪對象所言,這一類隱私的存在,完全就是在考驗周圍人的禮貌程度。
體重一眼就能猜出個大概,罩杯和三圍么,目測一下就八九不離十了。要了解一個人的隱疾,就去看他的體檢報告。體檢報告名義上只給本人看,但是實際上,記者就數次在醫院取體檢報告的窗口看到一大摞無人看管的體檢報告。
如果你確實想打聽某個人的收入,可以去查他的繳稅情況,但是前提是你得證明和對方有借款等經濟往來。
數據分析,我們叫企業智能,BI,在國內不能算很成熟的一塊領域。但是我的工作經驗和前輩告訴我,以后會有越來越多人進入這個行業。數據是有跡可循,有規律可循的。數據分析倒推5年、10年都靠人工,現在則有互聯網,數據變成了一個宏觀的概念。
大數據時代沒有隱私,所有上網痕跡都有跡可循。現在有個專門行業叫數據分析師,孰是對數據進行有償行為的買賣。運營商通過出售數據,挖掘潛在客戶。
以我個人在網絡通信公司的工作經驗為例,第一步,手機運營商產生話務量,后臺產生數據,如通話時長等,然后形成文檔。運營商將數據分析工作分化給下屬每一個區域的手機運營商,把該區域產生的通訊數據錄入到數據庫里,數據整理、錄入之后,便開始統計。有一個算式:把所有時長乘以收費標準,便得出一定時間內的收入量,以前研發過一個專門的軟件來做這個。
現在手機付費的行為越來越多,手機運營商會通過分析這些付費行為,來挖掘潛在客戶。比如你經常用手機預訂酒店,商家就會分析你的購物規律,把你的消費行為做成一個曲線,數據返回到手機運營商,運營商根據曲線挖掘客戶,還會根據你手機預訂次數的增長趨勢對你進行回訪,也就是推銷一些相關產品了。