京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
让隐私保护跟上大数据时代
个人信息保护不能纯粹指望自律,而要通过具体而微的制度建设使之变成一项可以积极主张的权利
在当下中国,对个人信息的各种商业利用已远远走在了隐私保护前面。登录电商网站,推荐商品多是依据浏览痕迹;打开微博微信,广告投放定向植入;打开理财客户端,首页也因人而异……通过对浏览记录、点击频次的统计分析,从中挖掘出性别、职业、喜好、消费能力等信息,被不少企业视为理所当然的商机,然而在隐私保护方面鲜有人投入同等的关注,这无疑潜藏着巨大的风险。
大数据算法在商业应用中一骑绝尘,说明在个人和商家的博弈框架内无力解决好隐私保护问题。因为个人选择空间很小,你要么选择让渡自己的信息,要么远离其他人已经拥抱的便捷生活。只有公共管理部门介入,才能在某种程度上平衡这一对矛盾。近日,针对这一隐患,中央网信办、工信部、公安部和国家标准委等四部门联合启动隐私条款专项工作,首批将对微信、淘宝等10款网络产品和服务的隐私条款进行评审,力求提升网络运营商个人信息保护水平。公共监管深入微观层面,对个人信息保护而言是一个重要的拓展。
相比个人信息应用方面的大踏步前进,隐私保护目前只有一些抽象的法律原则性条款。在实际生活中,哪些信息采集是必要的,基本没有经过法律的审视,而取决于商家的需要。比如,注册一个APP,就需要提供手机、身份证等各种信息;办一张会员卡,生日、住址等都是必填项。当前的保护政策,未触及大数据产业发展的微观层面,无力扭转当前对个人信息的滥采滥用,导致个人隐私的边界不断后退。
事实上,在社会治理层面,隐私保护在价值排序中也处于比较低的优先级。比如,共享单车要求实名注册,从解决乱停乱放的角度看当然合理,但从隐私保护的角度看,等于是把所有责任都放在企业自律身上;行人乱穿马路的现象让很多城市管理者头疼,部分地方选择利用面部识别定位、将路人信息公布于大屏幕的方式来应对,效果固然有了,但显然是完全没考虑个人的隐私权,更遑论保护了。
隐私保护的粗放滞后,与我国大数据产业的蓬勃发展现状显然是不匹配的。目前,中国已经成为世界上产生和积累数据体量最大、类型最丰富的国家之一,在智慧物流、移动支付等垂直领域全球领跑,如果任由信息流像脱缰野马一样,迟早会对公民个人生活产生破坏性影响。在这方面的社会治理水平,倘若跟不上商业开拓的步伐,时间一长就会造成四面漏风的状况,到时候想保护也得付出比现在大得多的努力和代价。
互联网生活早已成为公共生活一个庞大的子集,个人信息保护不能纯粹指望约定俗成的自律,而要通过具体而微的制度建设使之变成一项可以积极主张的权利。目前流行的“个人许可”监管模式,搜集者的责任仅限于征得所有人的同意,并告知用途,而许可者无法确认信息的最终流向,权利和责任是失衡的。此次四部门联合开展隐私条款专项工作的意义,不只是在具体政策层面上进一步明确对数据搜集使用者的监管,更重要是完善隐私保护的政策框架,在个人生活、商业利益、社会治理之间寻求可能的平衡。
大数据号称“网络时代的科学读心术”,它的价值就在于能把人的特征、行为、选择等信息化,反过来为人类生活提供某些便利。身处这样一个时代,生活中完全拒绝让渡任何个人信息,是很难想象的。我们能做的,是让这个信息交换过程变得更可控,造福社会而不是毁坏人们的生活场景。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在使用Excel透视表进行数据汇总分析时,我们常遇到“需通过两个字段相乘得到关键指标”的场景——比如“单价×数量=金额”“销量 ...
2025-11-14在测试环境搭建、数据验证等场景中,经常需要将UAT(用户验收测试)环境的表数据同步到SIT(系统集成测试)环境,且两者表结构完 ...
2025-11-14在数据驱动的企业中,常有这样的困境:分析师提交的“万字数据报告”被束之高阁,而一张简洁的“复购率趋势图+核心策略标注”却 ...
2025-11-14在实证研究中,层次回归分析是探究“不同变量组对因变量的增量解释力”的核心方法——通过分步骤引入自变量(如先引入人口统计学 ...
2025-11-13在实时数据分析、实时业务监控等场景中,“数据新鲜度”直接决定业务价值——当电商平台需要实时统计秒杀订单量、金融系统需要实 ...
2025-11-13在数据量爆炸式增长的今天,企业对数据分析的需求已从“有没有”升级为“好不好”——不少团队陷入“数据堆砌却无洞察”“分析结 ...
2025-11-13在主成分分析(PCA)、因子分析等降维方法中,“成分得分系数矩阵” 与 “载荷矩阵” 是两个高频出现但极易混淆的核心矩阵 —— ...
2025-11-12大数据早已不是单纯的技术概念,而是渗透各行业的核心生产力。但同样是拥抱大数据,零售企业的推荐系统、制造企业的设备维护、金 ...
2025-11-12在数据驱动的时代,“数据分析” 已成为企业决策的核心支撑,但很多人对其认知仍停留在 “用 Excel 做报表”“写 SQL 查数据” ...
2025-11-12金融统计不是单纯的 “数据计算”,而是贯穿金融业务全流程的 “风险量化工具”—— 从信贷审批中的客户风险评估,到投资组合的 ...
2025-11-11这个问题很有实战价值,mtcars 数据集是多元线性回归的经典案例,通过它能清晰展现 “多变量影响分析” 的核心逻辑。核心结论是 ...
2025-11-11在数据驱动成为企业核心竞争力的今天,“不知道要什么数据”“分析结果用不上” 是企业的普遍困境 —— 业务部门说 “要提升销量 ...
2025-11-11在大模型(如 Transformer、CNN、多层感知机)的结构设计中,“每层神经元个数” 是决定模型性能与效率的关键参数 —— 个数过少 ...
2025-11-10形成购买决策的四个核心推动力的是:内在需求驱动、产品价值感知、社会环境影响、场景便捷性—— 它们从 “为什么买”“值得买吗 ...
2025-11-10在数字经济时代,“数字化转型” 已从企业的 “可选动作” 变为 “生存必需”。然而,多数企业的转型仍停留在 “上线系统、收集 ...
2025-11-10在数据分析与建模中,“显性特征”(如用户年龄、订单金额、商品类别)是直接可获取的基础数据,但真正驱动业务突破的往往是 “ ...
2025-11-07在大模型(LLM)商业化落地过程中,“结果稳定性” 是比 “单次输出质量” 更关键的指标 —— 对客服对话而言,相同问题需给出一 ...
2025-11-07在数据驱动与合规监管双重压力下,企业数据安全已从 “技术防护” 升级为 “战略刚需”—— 既要应对《个人信息保护法》《数据安 ...
2025-11-07在机器学习领域,“分类模型” 是解决 “类别预测” 问题的核心工具 —— 从 “垃圾邮件识别(是 / 否)” 到 “疾病诊断(良性 ...
2025-11-06在数据分析中,面对 “性别与购物偏好”“年龄段与消费频次”“职业与 APP 使用习惯” 这类成对的分类变量,我们常常需要回答: ...
2025-11-06