大資料時代更加注重個人隱私

近日，谷歌因侵犯資料隱私在法國被罰，理由是未整改其跟蹤並儲存使用者資訊的違法行為。 此事要回溯到2012年3月，谷歌啟用新的資料收集方案，修改了隱私政策，通過YouTube、Gmail等服務收集資料並整合在一起。 雖然谷歌稱此舉可以為使用者提供更加便捷、高效的服務，但法國國家資訊自由委員會(CNIL)認為谷歌對使用者資訊的處理不夠透明，使用者既不知道這些資料會被怎樣處理，也不知道谷歌處理其個人資料資訊的目的，而且使用者別無選擇。

最終，谷歌被CNIL處罰15萬歐元，雖然跟谷歌的收入相比簡直微不足道，但此判罰將引發世界各地對個人隱私保護的連鎖反應。 據悉，谷歌新的隱私政策在西班牙、英國、德國、義大利以及荷蘭都遭到了相似的指控。

上述案例是目前吵得沸沸揚揚的大資料與個人隱私之爭的典型代表。 未來隨著大資料應用的進一步廣泛，個人隱私保護將面臨更為嚴峻的挑戰。

——福爾摩斯可以從微小的細節中發現案件的相關蛛絲馬跡，勾勒出嫌疑人的形象。 同樣，大資料通過對海量資料的分析，也可以將一個人具象化。

互聯網的個人隱私問題由來已久

自己的秘密不願讓他人知道，是自己的權利，這個權利就叫隱私權。 在互聯網時代，個人隱私問題主要是指對個人隱私權的侵犯。 比如個人照片，當事人主動在網上分享與當事人不情願卻被他人放到網上分享是截然不同的兩種情形，後者顯然侵犯了個人隱私。 人們的個人識別資訊，以及人們在互聯網上的各種行為，在沒有任何提示的情況下被網站存儲、利用，甚至洩露，這就是目前互聯網在個人隱私方面涉及的主要問題。

互聯網上個人隱私問題由來已久，因為個人隱私資訊具有很高的利用價值。 去年的央視「3·15」讓人們瞭解到Cookie這一「古老」的收集個人上網行為的工具，在人們接觸互聯網的過程中，線民的性別、年齡、職業、興趣等等都會成為有價值的資料，互聯網廣告可以通過這些資料實現精准的推送。 在社交網路興起之後，線民之間的社交關系同樣極具價值：當你的某個朋友將要過生日時，生日禮物的廣告已經鋪天蓋地提前占滿所有螢幕。 同樣，LBS興起之後，線民的地理位置資訊同樣可被利用，人們到達任意位置，附件商家的資訊可以即時呈現。 即使不用LBS，移動通信基站同樣可以實現定位

大資料讓互聯網隱私問題更加突出

既然個人隱私問題是互聯網Web2.0生來攜帶的「胎毒」，那為何還要與大資料應用起爭執呢?我們知道，大資料分析是大資料應用的撒手鐧，Gartner將「大資料」描述為具有更強的決策力、洞察發現力。 大資料可以對海量的資訊進行分析併發現其中的價值，這種能力讓其成為了互聯網應用中的「夏洛克·福爾摩斯」。 大資料應用中，前面所述的所有類型的個人資訊都可以關聯利用，使得這個「人」更加具象。 所以說，大資料應用下互聯網隱私問題顯得更加突出。

不過，大資料與個人隱私之間的關係並非處處劍拔弩張。 在討論這個問題之前，可以先看這麼幾則案例：

送到機場的晚餐

當一位顧客開玩笑地通過推特向位於芝加哥的牛排連鎖店Morton牛排店訂餐，並要求送到紐約Newark機場(他將在一天工作之後抵達該處)時，Morton開始了自己的社交秀。 首先，分析推特資料，發現該顧客是本店的常客，也是推特的常用者。 根據客戶以往的訂單，推測出其所乘的航班，然後派出一位身著燕尾服的侍者為客戶提供晚餐。

摸清賭客的脾氣

現實中的賭客個個深藏不露，但在互聯網上就沒那麼神了。 Tipp24 AG針對歐洲博彩業構建的下注和預測平臺，利用KXEN軟體來分析數十億計的交易以及客戶的特性，然後通過預測模型對特定使用者進行動態的行銷活動。 這項舉措減少了90%的預測模型構建時間。

定制化求婚

這不能算作一個案例。 在百度有一個「奇思妙想實驗室」，在足夠規模的使用者資料和技術積累下，輸入一句簡單的「怎麼向女友求婚」，通過「跨領域推薦」引擎技術，便能找到一套為你量身打造的方案。 甚至連道具、路線、天氣，乃至如何討得她家小狗歡心的方法都考慮得一應俱全。

大資料炒股

經典的大資料應用。 華爾街有炒家利用電腦程式分析全球3.4億微博帳戶的留言來判斷民眾情緒，再以1到50為其打分。 同時根據打分的結果，來處理手中數以百萬美元的股票。 判斷原則很簡單：如果多數人表現興奮，那就買入;如果大家的焦慮情緒上升，那就拋售。 這一資料分析説明該炒手今年第一季度獲得了7%的收益率。

上述的四則案例中，前面三個均是針對個人的定制化服務，在利用大資料的過程中，必然會涉及大量的個人隱私資訊，其中有哪些是使用者授權的，哪些是未經授權的，這些分析系統未必能分得清楚，因此帶來一系列的侵犯隱私的問題;對於第四種行為 ，對群體資訊進行分析，筆者認為其實際上已經做到了「脫敏」，並不涉及隱私問題。

相比Cookie、社交、LBS的單一功能，大資料綜合利用到更多的隱私資訊，當然也帶來更加定制化的服務。 良好的使用者體驗恰恰又需要高度定制化的服務，因此如何平衡隱私與定制服務的關係成為難題。 美國《連線》雜誌創始人凱文·凱利曾經說過說：「如果需要個人化服務，就必須用透明度換取。 最大化的個人化意味著最大化的透明化。 如果不想透露任何資訊，那就不能期待別人把自己當作有個性的個體。 」

對群體資訊的分析實際上已經實現了「脫敏」

好壞之分：看AK47在誰的手裡

每個線民、每個消費者都無法避免個人隱私被互聯網記錄和利用。 雖然DNT(Do Not Track，「禁止跟蹤」)技術可以阻止記錄流覽行為，但通過對移動終端的定位，結合閘道的上網行為分析依然能「識別」每一個人。 大資料的特點已經講過了，可以對所有的資料進行關聯分析，從這個意義上說，大資料面前人人「無所遁形」。

大資料只是一個工具，好與壞要看人們怎麼去用它。 就像卡拉什尼科夫發明的AK47,握在人民軍隊手裡，它就是保護人民的工具;落在恐怖分子手上，它就是殘害無辜的兇器。 所以我們能做的就是爭取個人資訊使用過程中的透明化，以及保護個人隱私不被無良商家、不法機構利用。 然而業內人士坦言，大資料時代，通過技術上保護個人隱私不被濫用或者不被洩露是很難做到。 真正可行，也是唯一可行的，只有健全法制這一條路。

然而現狀並不樂觀，因為法律的出臺遠遠滯後技術的發展。 《互聯網週刊》主編姜奇平曾表示，就國內現狀而言，除了技術帶來的監管難題，立法滯後也使監管處於無法可依的狀態，「雖然有相關的法律，但都很粗略，互聯網企業知道即使它侵犯了使用者隱私，法律也拿它沒辦法。 」 另外，大資料、互聯網是全球化運作，各國對隱私的界定也不相同，所以健全法制、建立規則將是一條漫長之路。

令人欣喜的是，各國都在採取積極的措施，制定針對大資料時代隱私保護的法律法規。 2012年，奧巴馬政府公佈了隱私人權法案，號召公司在使用私人資訊時將更多的控制權交給使用者;歐盟也提出了一項關於「被遺忘的權力」的法案，消費者有權要求公司清除他們的個人資料。 而從谷歌被罰也可以看到，一些國家已經開始行動了。