京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代 我们还有隐私吗
大数据对个人隐私权的影响。怎样保护网络隐私权?
随着数字信息技术的不断发展,“网络匿名”有可能会变成“数学上不可能”的事。
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。
来看看到底发生了什么。首先,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。
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”(algorithmically impossible)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,但是来自MIT的伊夫·亚历山大(Yves-Alexandre de Montjoye)和塞萨尔·A·伊达尔戈(César A. Hidalgo)却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(如Google Glass)也被认为会引起隐私担忧。
毫无疑问,可以获得的个人大数据量越多,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。去年,来自美国罗彻斯特大学的亚当·萨迪克(Adam Sadilek)和来自微软实验室的工程师约翰·克拉姆(John Krumm)发现他们可以大致预测一个人未来可能到达的位置,最多可以预测到80周后,其准确度高达80%。为此,他们收集了32000天里307个人和396辆车的GPS数据并建造了一个“大规模数据集”。
两人想象了一下这一研究成果的商业应用,他们说到时候会出现这样的广告:“需要理发吗?四天后你就会在这家发廊周围100米内,届时它将会有优惠活动哦!”
这两人还为他们的系统起了一个名字——“遥远未来”(Far Out),没错,这也正是大数据时代下的个人信息将带我们去的地方。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09