你的隐私，大数据怎知道******
作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）
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。
《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）
应急管理部公布2019年全国十大自然灾害******
2019年我国自然灾害以洪涝、台风、干旱、地震、地质灾害为主，森林草原火灾和风雹、低温冷冻、雪灾等灾害也有不同程度发生。经应急管理部会同工业和信息化部、自然资源部等国家减灾委成员单位会商核定，全年各种自然灾害共造成1.3亿人次受灾，909人死亡失踪，12.6万间房屋倒塌，农作物受灾面积19256.9千公顷，直接经济损失3270.9亿元。
2019年十大自然灾害
1.1909号超强台风“利奇马”
8月10日1时45分，“利奇马”在浙江省温岭市沿海登陆，登陆时中心附近最大风力为16级(52米/秒)。此后于11日20时50分在山东省青岛市沿海二次登陆，中央气象台13日6时对其停止编号。
据统计，超强台风“利奇马”是1949年以来登陆我国大陆地区强度处第五位的超强台风，共造成浙江、山东、江苏、安徽、辽宁、上海、福建、河北、吉林9省(市)64市403个县(市、区)1402.4万人受灾，因灾死亡66人，失踪4人，紧急转移安置209.7万人；1.5万间房屋倒塌，13.3万间不同程度损坏；农作物受灾面积1137千公顷，其中绝收93.5千公顷；直接经济损失515.3亿元。
2.6月上中旬广西、广东、江西等6省(区)洪涝灾害
2019年6月6日至13日，江南、华南北部等地出现持续强降雨天气过程。其中，湖南中南部、江西、浙江南部、福建、广西北部、广东中东部等地累计降雨超过100毫米，广西桂林和柳州，江西吉安、赣州、抚州和上饶，浙江衢州，福建南平、三明和龙岩，广东广州、河源、韶关等地部分地区250~400毫米，其中广西桂林最大降雨量832毫米，江西吉安758毫米。此次强降雨导致广西、广东、江西、浙江、福建、湖南等地遭受洪涝、风雹、滑坡、泥石流等灾害，造成上述6省(区)45市(自治州)249县(市、区)577.8万人受灾，91人死亡，7人失踪，42.1万人紧急转移安置，18.2万人需紧急生活救助；1.9万间房屋倒塌，8.3万间不同程度损坏；农作物受灾面积419.4千公顷，其中绝收60.2千公顷；直接经济损失231.8亿元。
3.贵州水城“7·23”特大山体滑坡灾害
2019年7月23日21时20分许，贵州省六盘水市水城县鸡场镇坪地村岔沟组发生一起特大山体滑坡灾害，滑坡方量约200余万方，造成近1600人受灾，43人死亡，9人失踪，700余人紧急转移安置，600余人需紧急生活救助；100余间房屋倒塌，2300余间不同程度损坏；直接经济损失1.9亿元。
4.四川“8·20”强降雨特大山洪、泥石流灾害
2019年8月19日至22日，四川盆地西部累计降雨量50~200毫米，成都、雅安及阿坝州、乐山、绵阳等部分地区达250~400毫米，成都大邑县和邛崃市、雅安芦山县局地418~567毫米。此次降雨时间持续较长，雨量较为集中，导致部分地区暴发山洪、泥石流灾害。灾害造成阿坝、雅安、乐山等9市(自治州)35个县(市、区)44.6万人受灾，26人死亡，19人失踪，7.3万人紧急转移安置，4.7万人需紧急生活救助；1000余间房屋倒塌，1.5万间不同程度损坏；农作物受灾面积14.8千公顷，其中绝收2.2千公顷；灾区部分公路、水利、电力等基础设施受损严重，直接经济损失158.9亿元。
5.7月上中旬长江中下游洪水
2019年7月3日至17日，长江中下游地区连续遭受2轮强降雨袭击，其中，7月3日至10日，南方出现入汛以后最强降雨过程，江西萍乡(497.3毫米)、峡江(461.4毫米)、湖南耒阳(396毫米)、衡东(348.4毫米)4站连续降水量突破历史极值。长江干流九江至大通河段和鄱阳湖、洞庭湖以及多条支流发生超警戒水位洪水，其中湘江发生超过50年一遇的特大洪水。灾害造成安徽、江西、湖北、湖南4省31市(自治州)196县(市、区)1031.9万人次受灾，37人死亡，3人失踪，114.9万人次紧急转移安置；2.1万间房屋倒塌，2.2万间严重损坏，7.4万间一般损坏；农作物受灾面积776.9千公顷，其中绝收171千公顷；直接经济损失324.3亿元。
6.南方地区夏秋冬连旱
2019年5月份以来，受持续高温少雨天气影响，土壤失墒严重，江汉、江南部分地区发生夏秋冬连旱，尤其是7月下旬以来，湖北、江西、安徽平均降水量较历史同期偏少六成以上，湖南累计降雨较历史同期均值偏少5成以上。据统计，干旱灾害造成浙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南6省67个市(自治州)387个县(市、区)3263.5万人受灾，677.6万人因旱需生活救助，其中295.3万人因旱饮水困难需救助；农作物受灾面积3310.1千公顷，其中绝收475.1千公顷；饮水困难大牲畜11.2万头(只)；直接经济损失189.9亿元。
7.四川长宁6.0级地震
2019年6月17日22时55分，四川省宜宾市长宁县(北纬28.34度，东经104.9度)发生6.0级地震，震源深度16千米。此后又相继发生4次5级以上余震。地震灾害造成四川省宜宾、乐山2市16个县(市、区)35.9万人受灾，13人死亡，9.5万人紧急转移安置，3500余间房屋倒塌，22.3万间不同程度损坏，直接经济损失56.2亿元。
8.四川木里“3·30”森林火灾
2019年3月30日18时26分，四川省凉山州木里县发生森林火灾。3月31日下午，四川森林消防总队凉山州支队指战员和地方扑火队员共689人在海拔4000余米的原始森林展开扑救。扑火行动中，受瞬间风力风向突变影响，突发林间可燃气体爆燃，造成27名森林消防指战员和4名地方干部群众牺牲。
9.山西乡宁“3·15”滑坡灾害
2019年3月15日18时10分许，山西省临汾市乡宁县枣岭乡卫生院北侧发生山体滑坡，致卫生院一栋家属楼(6户)、信用社一栋家属楼(8户)和一座小型洗浴中心垮塌，造成100余人受灾，20人死亡，100余人紧急转移安置，近100间房屋倒塌，直接经济损失2100余万元。
10.青海玉树等地雪灾
2019年初，青海省玉树州连续出现12次明显降雪过程，降雪量、强降雪天数达到当地历史同期最多，降雪日数为历史最多年，造成持续性积雪，最大积雪深度达22厘米，造成大量牲畜死亡，玉树、果洛部分乡镇道路中断。雪灾造成玉树、果洛、海西3自治州13个县20.7万人受灾和需紧急生活救助，5.3万头(只)牲畜死亡，直接经济损失2.1亿元。(总台记者 崔世杰)
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