京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据对个人隐私权有什么影响?
网络上的安全,也是我们逐渐关心的话题。这种科技的时代,真的没有网络的隐私了吗?
1995年,欧盟出台的隐私法例将“个人资料”定义为可以直接或间接识别一个人的信息。很显然,当时立法者考虑的是那些带有身份标识号的文件资料之类的东西,这些标识号就好像人的姓名,而立法者们希望它们可以得到保护。
如今,“个人资料”这一定义所包含的内容已经远远超出当年那些立法官员的想象,甚至可以轻易地超过18年前他们通过这项法例时整个世界的数据量。
第一,这个世界每年所创造的数据量在以指数形式增长,去年,这一数字则达到了2.8ZB(1ZB =10244GB),听起来就很可怕的数字,而且据知名信息行业咨询服务商IDC称,这一数字将在2015年翻一番。此外,这些数据中的3/4是由个体人在创造或移动数字文件时贡献的。举例来说,一个标准的美国上班族每年可以贡献180万MB的数据量,平均每天则有约5000MB,这其中包括下载的电影、文档、电邮以及这些数据通过移动或非移动互联网传播时所产生的附加数据量。
互联网的数据量进入了高速增长期。图片编译自MIT TechnologyReview
尽管这其中的大部分数据都是不可见的,似乎也并不携带任何个人信息,但事实并非如此。现代数据科学已经发现几乎任何类型的数据都能用来识别创造它的人,就好比指纹一样。比如说你在网上下载的电影、你的手机发出的定位信息,甚至是你被监控摄像机所拍下来的步态都可以用来识别你。
实际上,数据越多,其中可以称得上隐私的就越少。普林斯顿大学的计算机科学家阿尔文德·纳拉亚南(Arvind Narayanan)称,只要有合理的商业动机来推动数据挖掘的进程,任何形式的隐私都是“算法上不可能”的。
可以说,我们已经在这条不归路上越走越远。那些以往被我们认为是个人资料的信息——姓名或者信用卡号——如今都已经被安客诚(Acxiom)公司这样的数据代理商用作交易,它拥有500多万名分布在世界各地的消费者的个人信息。人们在填写了某些调查表或者注册了一些服务后,相应的数据就进入了公共领域。这也是这些代理商的数据来源。
安客诚可以利用一些信息来推测你的生活方式、兴趣爱好和日常活动,比如你的汽车品牌和使用时间、你的收入和投资状况、你的年龄、受教育程度以及邮政编码。所有这些信息可以将你归类为70种不同的“PersonicX”集群中的一个。除此之外,你最近有离过婚吗,或者你刚刚变成了一名空巢老人?这些“人生大事”更可以将一个人从一个消费阶层转移到另一个,而这正是安客诚及其广告客户的关键兴趣所在。安客诚称其可以通过分析数据来预测3000种不同的行为及心理倾向,比如说一个人会在某两个品牌间做出怎样的选择。
虽说听起来很厉害,但这些数据代理商如今已经被认为是过时的了,尤其是跟Facebook这样的互联网公司相比。Facebook已经可以实现对个人信息收集的自动化与实时化,其首次公开募股时的财务档案显示,Facebook上每位用户的图片和视频资料数据量约为111MB,而Facebook的用户数如今已经超过了10亿,这可是整整100PB(1 PB = 10242 GB)的个人信息数据!在一些法律案件中,Facebook所记录的数据也派上了用场,其中包括涉案人发过的文字信息、点过“赞”的东西以及所用过的电脑的IP地址等,这些资料加起来足有800页,这800页就又给每位用户增加了几MB的数据量。
线上和线下的数据如今正在逐步融合,进而帮助营销人员更精准地进行广告投放,这也是众多“数字隐私”拥护者的烦心事。今年二月,Facebook宣布与包括安客诚在内的多家数据代理商展开合作,通过整合各自的数据资源来构造现实世界与虚拟网络之间的联系。一个月后,安客诚的首席科学官在一次投资者会议上称他们的数据已经与全美90%的社会档案建立了链接。
这些数据往往被描述为“在某种程度上具有匿名性”,但是牵涉到的信息越多,这样的说法就越显站不住脚。就拿移动通信运营商来说,他们会记录用户的位置和手机号码,然后再将这些综合数据卖给商家。尽管位置数据的匿名化是可以实现的,但是研究人员发现只要通过同一手机的四个不同的位置数据点就可以精确定位其拥有者。不光是移动通信运营商,你所用的浏览器也会“出卖”你的个人信息,就连最近刚刚兴起的可穿戴设备也被认为会引起隐私担忧。
毫无疑问,可以获得的个人数据量越多,其中的信息量就越大。只要拥有了足够多的数据,我们甚至可能发现有关于一个人的未来信息。这就是大数据时代带给我们的影响。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27