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　　“在互聯(lián)網(wǎng)上，沒人知道你是坐在電腦前的一條狗”，這句話已經(jīng)過時了。如果一條小狗坐在主人的iPad或者筆記本電腦面前，戴著藍色的頸圈，對貓感興趣，這些情況很可能會被其他人知道。因為若干個智能硬件和數(shù)據(jù)服務(wù)商，已經(jīng)將這條小狗和它的主人的許多數(shù)據(jù)上傳，并進行分享?！霸诨ヂ?lián)網(wǎng)上隱姓埋名，不過是人們的一個臆想?！?/p>

　　在Facebook、微信誕生之前，基于計算機聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的部分信息，已經(jīng)可以幫助確定個人身份了。20世紀90年代中期，研究人員僅根據(jù)美國馬塞諸塞州醫(yī)療就診信息中的性別、出生日期和郵編，就準確地找到了該州州長的醫(yī)療記錄。這一方法在當時就可以確定87%的美國民眾身份。幾年以前，美國在線公布了65.8萬名用戶在三個月內(nèi)的不記名搜索日志，《紐約時報》的記者隨意選擇了其中一些數(shù)據(jù)，成功地確定了相關(guān)人的具體身份。研究人員還對網(wǎng)飛公司的客戶匿名數(shù)據(jù)進行分析，同樣可以精準的辨識用戶身份。

　　要通過亞馬遜等電商企業(yè)購物，就得輸入姓名和送貨地址等信息，而這些信息與用戶在其他聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)、網(wǎng)站錄入的信息（如社保信息、搜索記錄、商品購買記錄、社交網(wǎng)絡(luò)歷史記錄）相疊，就可以更為精確的形成對用戶個人的圖譜描繪，其中還包括用戶的社會關(guān)系。

　　有些用戶還努力避免個人信息被企業(yè)收集，堅持使用假名在網(wǎng)上注冊，致電企業(yè)客服電話時也明確表示不愿通話被錄音。但這種抗拒常常是無效的，不僅因為不接受企業(yè)的數(shù)據(jù)采集、錄音條款，就無法獲得相關(guān)的服務(wù)，而且企業(yè)可以通過算法通過其他信息找出假名背后的用戶真實信息。

　　一些被認為泄露了他人隱私的信息操作，會被法官或執(zhí)法部門裁決為有利于公眾而無法給予刪除，例如，老板通過微信、電子郵件等方式不公平地指責(zé)你，或是要求“潛規(guī)則”，你將這些內(nèi)容發(fā)布在網(wǎng)上，當然是對老板隱私的披露，但分享這些內(nèi)容顯然有利于公眾了解你所供職的機構(gòu)以及其他人。

　　全球頂級大數(shù)據(jù)、移動社交技術(shù)和消費行為專家、亞馬遜公司前首席科學(xué)家安德雷斯·韋思岸坦率指出，包括亞馬遜在內(nèi)，企業(yè)借助于網(wǎng)站、APP、社交應(yīng)用的記錄，以及智能硬件上傳的數(shù)據(jù)，全方位的對用戶進行跟蹤監(jiān)控，越來越緊密的嵌入用戶的生活。數(shù)據(jù)挖掘與分析因而成為企業(yè)界而今普遍的商業(yè)模式。

　　對于用戶來說，數(shù)據(jù)披露會給自己帶來直觀便利，盡管許多企業(yè)基于數(shù)據(jù)挖掘的營銷推廣多少顯得有些粗暴和簡單（例如用戶無意間瀏覽了喪葬題材的新聞或商品后，會在社交網(wǎng)絡(luò)上不斷收到有關(guān)商品的推薦，讓人哭笑不得），卻沒有意識到社交數(shù)據(jù)透明化的長遠影響——數(shù)據(jù)挖掘與分析基礎(chǔ)上的商業(yè)模式，更為精確的將消費者進行定位、細分、轉(zhuǎn)化，很可能讓消費者為固定消費付出更高的價格；而大量積累暴露出喜好等個人選擇的數(shù)據(jù)，很多情況下也會成為不利于用戶的依據(jù)：如果你在就診后（聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療數(shù)據(jù)），沒有依照醫(yī)囑調(diào)整飲食習(xí)慣（購物數(shù)據(jù)、體重數(shù)據(jù)），并進行鍛煉（計步器數(shù)據(jù)），保險公司完全可以拒絕在你患上大病后報銷治療費用，或者在你得病前要求你繳納更高的保費。你通過社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)表的言論、分享的信息，也很可能對你的職場發(fā)展造成深遠影響，某些雇主會因此拒絕你的申請。

　　安德雷斯·韋思岸所著的《大數(shù)據(jù)和我們》一書，是從如何更好的利用數(shù)據(jù)為用戶服務(wù)，并切實增強用戶數(shù)據(jù)管理意識，以保障用戶權(quán)益的角度出發(fā)，提出了再造用戶數(shù)據(jù)觀念，即調(diào)整隱私權(quán)意識，積極嘗試社交數(shù)據(jù)分享并以此創(chuàng)造價值，另一方面也要爭取獲得對個人數(shù)據(jù)使用、交換的許可權(quán)，最終實現(xiàn)數(shù)據(jù)創(chuàng)建者與數(shù)據(jù)企業(yè)都遵循透明性與主動性原則。

　　全書第1章以亞馬遜等企業(yè)為例，敘述了數(shù)據(jù)挖掘的力量，簡要闡述了數(shù)據(jù)挖掘與分析的基本原理，并強調(diào)數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)都是一個不斷優(yōu)化不斷糾錯的過程，建議用戶要培養(yǎng)數(shù)據(jù)素養(yǎng)，理解企業(yè)數(shù)據(jù)利用商業(yè)模式的原理，為把握用戶數(shù)據(jù)權(quán)利主動權(quán)打下基礎(chǔ)。而在第2章中，書作者圍繞數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)利用方式、商業(yè)模式、用戶習(xí)慣，與傳統(tǒng)的隱私權(quán)觀念所形成的矛盾，指出除非某個人完全隔絕于數(shù)字世界，否則尋求匿名化生存的努力仍將無效，強調(diào)社交數(shù)據(jù)分享的個人價值與公共價值。進入第3章，書作者討論了數(shù)據(jù)時代的社交關(guān)系、社交圖譜，以領(lǐng)英網(wǎng)等社交網(wǎng)站再造用戶社交圖譜為例，指出社交網(wǎng)絡(luò)及其體驗方式已經(jīng)較為徹底的重塑了用戶的交往方式以及信用管理理念，借助新方式和理念，用戶將得以作出更佳的決策。當然，用戶也應(yīng)當向企業(yè)提出要求并施加壓力，敦促其更快的實現(xiàn)透明性和主動性兩個目標?！洞髷?shù)據(jù)和我們》書中第4章展望了傳感器等智能硬件數(shù)據(jù)的商業(yè)挖掘前景，以及對于用戶的利用價值。

　　數(shù)據(jù)時代，用戶應(yīng)當享有什么樣的數(shù)據(jù)權(quán)利？安德雷斯·韋思岸給出建議指出，在提高數(shù)據(jù)挖掘過程透明性方面，用戶應(yīng)擁有訪問自己數(shù)據(jù)的權(quán)利，檢查數(shù)據(jù)挖掘過程安全審計、隱私權(quán)效率評級、數(shù)據(jù)回報評分等進程的權(quán)利；以及提高用戶主動性的4項權(quán)利：修正數(shù)據(jù)權(quán)、對數(shù)據(jù)進行模糊處理的權(quán)利、開展數(shù)據(jù)挖掘?qū)嶒灥臋?quán)利、自主導(dǎo)入和導(dǎo)出數(shù)據(jù)的權(quán)利。應(yīng)該說，在美國、中國等市場，一些企業(yè)已經(jīng)賦予用戶以上6項權(quán)利，但還不夠充分，或者會以收費門檻來限定用戶使用，這種現(xiàn)狀理應(yīng)盡快得以扭轉(zhuǎn)。

　　例如，用戶檢查數(shù)據(jù)挖掘過程的權(quán)利，目前的保障情況并不理想。用戶很多情況下難以獲知數(shù)據(jù)公司是否擁有良好的數(shù)據(jù)加密機制，也不清楚一旦發(fā)生數(shù)據(jù)遺漏事件后的處理情況，數(shù)據(jù)公司在安全方面的資源投入情況，等等。而對于數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)當帶給用戶多少回報（應(yīng)用便利），用戶也一頭霧水，不少數(shù)據(jù)公司在這方面的利益分配操作中顯得極不透明。

　　又如，由于目前數(shù)據(jù)公司尤其是占據(jù)細分市場較大份額的巨頭企業(yè)，事實上享有數(shù)據(jù)使用的獨占權(quán)和對用戶訴求的審查權(quán)，因而用戶申請更改（或刪除）一些錯誤信息、一經(jīng)泄露會對用戶安全或財產(chǎn)造成嚴重威脅并與公共利益無關(guān)的信息時，往往得不到企業(yè)的快速回應(yīng)，甚至不能將有關(guān)數(shù)據(jù)進行模糊處理（模糊處理指的是隱去用戶個人細致信息等處理方式）。