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你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开(实际上是没法不公开)，而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

地方国资囊中羞涩，青岛部分共有产权房陷尴尬境地******

　　近日来，一则青岛市城阳区共有产权房难交付的消息，受到业内广泛关注。

　　消息显示，年初有购房者在青岛城阳区区长信箱留言称，自己在两年前买了当地一项目的共有产权住房，首付款大约150万，当地一国资公司负责出资76万。等要交付时，开发商称市政公司没打款，因此不能交房，如果要退房需要缴纳20%的违约金，国资方面则称“没钱”。

　　城阳市政投资集团则回复称，城阳市投资集团现正在积极筹措资金，解决付款问题，已与购房者说明相关情况。另有类似市民留言称，自己购买的共有产权房2021年已审核通过并网签，但因市政投资公司还未支付首付款，导致2022年底交房时没能拿到钥匙。

　　该事件被关注到后，引发了业内关于共有产权房、及地方城投资金问题的讨论。那么，背后真相到底是怎样的？

　　区属人才购房政策

　　据当地房企人士告诉第一财经，网传内容确有此事，主要是地方国资资金支付的问题，退房违约金也是购房合同中约定的。“有项目涉及到的房源量较少，也有拖欠金额比较多的，此前当地有四家国资公司在做，目前就网传的这家有付款问题，其他三家都没事。”

　　值得注意的是，城阳区此次被关注到的共有产权住房，与传统意义上的不太一样。

　　一般而言，共有产权住房，是指政府提供政策支持，采用市场化方式建设筹集，限定套型面积、销售价格、使用和处分权利等，面向符合条件的居民供应，实行政府与购房人按份共有产权的住房。在拍地阶段，便会对相应地块的性质、售价、出让条件等作出规定。

　　而城阳区这类共有产权房，更类似对人才购房的支持政策，是该区独立出台、独立于青岛市人才住房政策的阶段性政策，此前曾在当地市场火爆过一段时间。

　　早在2020年3月，青岛市城阳区出台聚集人才的六条举措，其中针对人才“买房难”“买房贵”的难点，将不同层次的人才购房者与区属国有企业的产权比例进行划分，由区属国有企业垫付或赠予30%房款。按最初的设想，该政策将持续至2023年。

　　具体而言，可申请住房的人才包括从院士到大专学历等七类，属于一至四层次的人才，购房者与区属国企的产权比例为7：3，共有期限为8年；对于五至七层次人才购置人才共有产权住房的，购房者与区属国企的产权比例为7:3，共有期限为5年。

　　按照产权比例，个人承担购房总价款的70%、享有70%的产权，需要缴纳持有70%房屋产权的首付款，并作为按揭贷款抵押物；区属国企承担购房总价款的30%、享有30%的产权，由其自有资金或其他资金解决，该产权部分不作为人才个人按揭贷款抵押物。

　　据当地官媒当时发文，比如一套房子100万元：人才21万元+单位30万元+贷款49万元。人才首先付款21%，政策付款30%，剩下部分贷款，这样一来首付比例低，贷款还款压力也会减小。

　　共有产权到期后，一至四层次的人才，在城阳区范围内工作并享受共有产权政策满8年后，由人才个人提出申请，经区属国企同意、相关部门批准后，无偿赠送30%产权；五至七层次的人才，满5年后，由个人将区属国有企业持有的30%产权回购，回购价格按照“孰低”原则。

　　在实行一年多后，垫资问题对国企平台公司形成一定考验，有部分地产项目积极介入，与四大平台公司合力垫资；当时也有声音称，一些房企选择退出共有产权项目合作。不过，在2021年官方发布的名单中，该区有52个房地产在售住宅项目为人才共有产权住房认证项目。

　　提振楼市后暂时退场

　　城阳区共有产权房政策的发布，曾在当地楼市激起很大波澜。

　　据卓易数据，2019年的城阳楼市很压抑，成交为近5年最低，全年商品房成交14094套，商品住宅成交10331套。2020年实行共有产权以后，城阳楼市量价齐涨，2020年全年成交21216套，共有产权房成为城阳楼市的“强心剂”，外部因素引发需求提前释放。

　　青岛网上房产数据也显示，2020年全年，城阳区人才共有产权住房网签11000余套。在共有产权新政刺激下，2020年城阳区楼市异常亮眼，全年新房共成交24850套，成交面积2818985.65平方米，仅次于西海岸，且新房成交量占比全市总成交量的16%。

　　部分地产项目，也在该政策刺激下价格上扬，有项目从2019年年底的15500元/平方米涨到19000元/平方米，有项目从19年年底的毛坯12000元/平方米涨到15500元/平方米。当地还一度放宽人才购房的门槛，共有产权房购买人数再度增加，构成2021年该区楼市成交的主力。

　　不过从2021年下半年开始，城阳区人才共有产权政策出现收紧，取消五至七层次人才购置二套房政策，购置首套房政策不变。此外，随着共有产权购房者越来越多，四大平台即市政集团、城发集团、开投集团以及动投集团的资金压力有所增大，出现了让开发商垫资也即向后者借资的情况。

　　后来，本应在2023年结束的政策，提前按下暂停键。2022年4月，有购房者询问共有产权停止报名的问题，城阳区财政局回复称，因即将出台新的人才住房政策，为确保与新政策顺畅衔接，2022年3月31日起暂停人才共有产权住房政策。

　　同年8月，城阳区公布了新引进人才发放购房券实施方案(试行)，为2022年4月1日以后城阳区新引进就业、且在城阳区无商品住房的各类人才发放不等金额的购房券。

　　在整个青岛市层面，则存在有产权型人才住房政策，项目销售价格应按照不高于销售时点同区域商品住房售价的80%确定；以限定价格购买的面积，按照不同层次人才应享受的人才住房建筑面积标准核定，超出部分按照同区域商品住房价格购买。

　　广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉认为，共有产权住房各地都有相应的管理办法，对建设、交付等各个环节都有硬性要求。青岛的案例更类似以共有产权的模式吸引人才、助力去库存，不过城投资金普遍紧张，不太可能持续出这么多钱，就导致因资金引发的一系列交付问题。

　　上海易居房地产研究院研究总监严跃进认为，过去经济形势好、政府财政状况好，此类问题较难放大。但问题是，当前经济压力增大，地方国资若无力承担相关责任，就会暴露出问题。从这个角度看，上述情况不会是个案，各地政府需要梳理共有产权背后的各类资金问题。

　　对城阳区乃至青岛楼市的问题，克而瑞则表示，当地市场即便有修复、也并不会突破2016年的高点，一是人口实现跨越式增长的概率不大，购房基数相对稳定，虽然前期出台政策，吸纳了一批人才落户、但“人户分离”现象比较严重。随着市场下行加剧，东南沿海核心一二线纷纷降低落户门槛，而所谓的人才新政并没有“先发优势”，前期吸纳的人才也有很大可能流入这些核心一二线。

　　此外，青岛、济南等地房价收入比均处于阶段性高位，2021年济南、青岛分别达到了8.6年和9.8年，居民整体购房难度不小。卓易数据最新统计显示，2023年1月，青岛新建商品房共计成交4460套，环比下降53.36%，同比下降47.32%，受疫情及春节影响，成交量环同比均“腰折”。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）