快三彩票 - 快三彩票

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　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。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

2022年，这些城市房价涨了！成都大幅领先北上广******

　　中新经纬1月16日电 (薛宇飞 实习生李俊浩)尽管早就准备好了首付款，在北京看了大半年房子的张先生仍没有下定决心上车。而最近，北京楼市成交升温的消息，让他有些心动。

　　“现在买，就怕买贵了，但不买，又怕出政策，房价再上涨。”张先生的话道出了时下不少购房族的心声。

　　2023年，你打算买房吗？

　　最新房价数据公布

　　16日，国家统计局公布2022年12月70个大中城市商品住宅销售价格变动情况。2022年下半年以来，70个大中城市中，房价上涨的城市数量不断减少，下跌的数量不断增多。到2022年12月，70城中新房销售价格环比下降的城市有55个，比上月增加4个；二手住宅销售价格环比下降城市有63个，比上月增加1个。

　　58安居客研究院院长张波对中新经纬说：“房地产行业的降温持续了一整年，房价下行的城市数量不断增多，就是一个重要的数据指标。”广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉分析，绝大部分城市新房价格都在下跌，且下跌城市数量在增加，意味着供需两端仍旧比较羸弱。

　　分城市类别看，二三线城市继续降温的同时，一线城市12月新房价格环比由上月下降0.2%转为持平，二手住宅价格的环比降幅比上月扩大。张波称，一线城市的市场降温在持续，新房价格环比涨幅持平，二手房全面下行可以很清晰地看到。北京、上海新房价格环比上涨并不代表市场热度回调，更大层面是成交结构的变化，中高端成交占比提升是直接因素。

　　张波表示，部分二三线城市房价上行，也不代表市场已开始复苏。从二手房价环比涨幅看，宁波、成都、昆明、长沙出现小幅上扬，实际成交量并没有出现同步增长，显示出房价上涨动力依然不足，市场处于探底阶段。

　　像张先生这种处于观望态度的人，不在少数。2022年12月底，央行公布的《2022年第四季度城镇储户问卷调查报告》显示，未来3个月，16.0%的居民打算购房，这一比例大幅低于三季度的17.1%，并创下2016年下半年以来的新低(2016年二季度的比例为15.1%)。同时，认为房价将继续上涨的居民比例仍在降低。

　　这些城市去年房价上涨 成都市场坚挺

　　环比数据，代表了2022年12月70城市房地产市场的表现；同比数据，则可以看出过去一整年房价的涨跌情况。2022年12月，70城中，新房、二手房销售价格同比下降的城市分别有53个、64个，同比上涨的有16个、6个，持平的有1个、0个。

　　具体看，2022年12月，新房价格同比2021年12月上涨的城市分别是成都(9.0%)、杭州(6.4%)、北京(5.8%)、上海(4.1%)、长沙(3.2%)、银川(2.3%)、西安(2.0%)、济南(1.9%)、宁波(1.8%)、南昌(1.8%)、乌鲁木齐(1.7%)、合肥(1.6%)、海口(1.0%)、青岛(0.6%)、广州(0.4%)、南京(0.3%)，二手房价格同比2021年12月上涨的城市分别是成都(9.1%)、北京(3.9%)、上海(2.6%)、昆明(1.9%)、南充(1.4%)、无锡(0.4%)。

　　可以发现，2022年，成都、北京、上海是70城中新房、二手房价格均同比上涨的三个城市，而且，成都不仅是双料冠军，涨幅还大幅度领先北京、上海。从成交量看，2022年，大成都范围内新房成交套数约142982套，同比减少约25%；二手房成交套数约151376套，同比增加约200%，二手房成交套数创下有史以来最高纪录。由于二手房成交量的提升，2022年成都新房、二手房的合计成交量同比增加约21.36%，创下近5年的最高值。

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进称，成都2022年的市场可以用一个“牛”字形容，其房价指数总体趋稳向好。出现这种情况的一个重要原因是，成都的城市居住价值比较大，且房价相对低，潜在的购房需求多。政策上看，成都对于外来人口购房政策的放松，刺激了很多交易需求。他预测，成都2023年的房地产市场仍会成为全国市场中的佼佼者，值得关注和肯定。

　　就北京、上海的楼市而言，不止去年，进入2023年以来，有数家媒体报道称，两市一些楼盘成交、带看情况回暖，二手房议价空间减少。张先生也表示，最近他看到了这些报道，让他有些心动，同时，自从支持住房改善的政策发布后，也对北京是否会调整改善型住房购房措施开始关注。

　　对于北京市场1月份的变化，中原地产首席分析师张大伟对中新经纬分析，2023年1月份属于特殊情况，2022年12月大部分购房者不敢出门，叠加1月下半月准备过春节，所以1月上旬的成交量是集中了前后时间的成交，不能等同于市场火热。北京市场如果没有针对二手房首付比例、利率的政策变化，楼市很难出现真正地明显上升。中原地产研究院统计数据显示，2023年1月上旬，北京二手房住宅网签5152套，与2022年1月份同期的5438套基本接近，但高于2022年12月的3399套。

　　多地支持住房改善 一二线热点城市复苏加快

　　近段时间以来，地方两会陆续召开。不少地方的政府工作报告中都提及了稳楼市的措施，其中，支持住房改善的表态引发关注。

　　比如，北京市提出，支持住房改善、新能源汽车、养老服务等消费；浙江省提出，促进房地产市场平稳健康发展，坚持“房住不炒”，支持刚性和改善性住房需求，解决好新市民、青年人等住房问题；河南省提出，要落实好提振市场信心90条措施，激活房地产市场，落实首套房贷款支持政策，优化二套房认定标准，满足刚性住房需求和改善性需求。

　　张波认为，虽然房价下降的城市数量在2022年12月增多，但市场底部已逐步清晰，预计房价的稳定与上涨城市数量明显增长还需等到2023年二季度。“今年是改善需求入市的好年份，预计一二线热点城市的复苏节奏会相对更快。目前一二线热点城市的政策工具箱还有较多工具未被使用，尤其是针对改善需求在首付及利率方面有很大的调整空间。结合房贷利率的整体优化，未来市场整体复苏非常可期。”

　　李宇嘉预计，如果疫情能够保持稳定，房地产供给端、需求端的纾困政策或许在今年二季度产生效应，即热点城市交易量开始企稳并慢慢回升，并在下半年带动都市圈周围城市好转。不过，由于楼市依旧较弱，不太可能出现大幅度反弹，特别是房价反弹。“更长期的市场走势，既需要看政策力度，特别是一线城市政策的力度，也需要看居民就业、收入、预期的修复态势。”

　　中新经纬版权所有，未经书面授权，任何单位及个人不得转载、摘编以其它方式使用。

责任编辑：罗琨

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）