大數據與隱私安全

我們對于日常生活中的各種“推薦”早已是習以為常。比如每天打開電子郵箱時，難免會收到各種商品推薦的郵件。我過去在網上買書比較多，郵件中當然是以某購書網發來的新書推薦居多。再比如每次登錄YouTube，總會在網站的主頁看到系統推薦給我的一系列視頻片段。不論推薦的是圖書還是視頻，大概都能和我最近喜歡看的內容合拍。但是，每一次享受這種方便的同時，我也會感到一種隱約的不安：在這些推薦的背后，是誰在做出決定呢?

用一個流行的詞匯來概括，替我做出決定的應該并不是某個人或一群人，而是所謂的“大數據”(BigData)概念。每一次的上網購物，哪怕是對網上內容的瀏覽，都在不知不覺中形成了一種屬于我獨有的數據。這些數據記錄著我的行為習慣、個人愛好以及種種涉及隱私的訊息，如今卻都被互聯網公司巨細無遺地捕捉、收集進入他們的云端數據庫，作為向我推送商品的參考依據。說實話，這些精準的推薦收到得越多，我心里的不安感反而越有所增加。原因在于，我發現這些推薦的準確度越來越高，這意味著我個人的數據泄露越多，仿佛內心已經逐漸被“大數據”看穿，連我想些什么都有被精準預測的可能。

看似無所不能的大數據引起了不少人的警覺，例如國際網絡安全專家施奈爾(BruceSchneier)。他在《隱形帝國》一書里寫道：“臉書(facebook)只是根據按贊的動作，就可以推測一個人的種族、個性、政治意識形態、感情狀態和藥物使用情形……行銷人員不斷地在尋找一些能代表某人即將花大錢的模式?！毙枰貏e指出的是，這些能夠讓顧客更愿意掏錢買東西的行為數據，其實也不是什么新東西，過去早已有之，只不過，其用途卻并不在于商業。

早在二戰期間，數據分析便是同盟國勝利的關鍵因素之一。同盟國數據分析活動著名的案例，就包括破譯Enigma密碼避免德軍潛艇攻擊、使用噴火式戰斗機拍攝的2D軍事照片重構3D圖像等等。而二戰結束后，原本是軍用的數據采集和分析方法開始被大規模使用在平民百姓身上。在麥卡錫時代，美國政府曾經利用政黨登記、雜志訂閱，以及朋友、鄰居、家人和同事的證詞來收集一個人的資料。施奈爾認為，和今天的差別在于，現在的監控能力比以前更強，個人數據收集更精確完整，而科技已經進化到了可以利用電腦做復雜分析的程度。也就是說，復雜數據分析可直接給出一個準確度很高的結論：關于一個人的信用度、收入、習慣、生活狀況等等。這些分析對商業機構來說當然是極有價值的。

大數據的完備和海量反過來恰好說明了我們這個社會對人的監控和操縱已經到了何其深的程度。以至于我們在做每一個行動之前最好都三思而行，以免給自己帶來麻煩，反為“大數據”所傷。事實上，有不少外國的數據公司已經開始用數據軟件分析人們在臉書(facebook)等社交網絡媒體的行為習慣，來判斷此人的信用評價、判斷此人的信用風險，個人行為成為網上征信的重要手段。而中國國內亦開始有公司在對用戶在本土社交網站點贊等等的行為進行分類統計，用以預測用戶偏好。因此，即使是發一個朋友圈狀態以及在別人的朋友圈里點贊時，也要意識到這些行為其實也會被記錄到個人的數據庫里。但人們往往會忽略這一顯而易見的事實。

在我們注冊使用的各種社交網站、郵箱、門戶、商業網站等等的時候，我們其實都過于輕易地同意把自己個人行為的記錄和數據提供給了商業機構。這些商業機構在“合法”獲取了個人數據之后，又會將數據賣給其他的商業網站或者政府機構。據新聞報道，美國的一個汽車網站在獲得用戶行車的詳細記錄之后開始動起了數據的腦筋，他們決定將數據賣給政府交通部門，因為數據詳細記錄了用戶在不同時段和路段的車速和車況，對之進行分析，顯然有利于交通部門更準確地預測車主在哪些地段容易超速，方便交通警察開罰單。

隨著“大數據”的迅速發展，類似的個人信息數據被越來越多的監控、統計、分析，并且被商業機構和政府買賣分享。了解到一個人開車的車速詳細數據已經并不奇怪，在現實中，更有海量的個人隱私數據在被暗中監控統計，而這些涉及個人方方面面隱私的數據都沒有得到人們事實上的允許，因此也是不合法并且不合理的。這也就是我為什么一直對于“大數據”這個看似時髦的詞匯始終持保留意見的原因。

誰來監控監控者?這是一個沒有人能回答的問題?，F在，人人似乎都是“大數據”的受益者，而其帶來的問題卻尚未充分展現出來。但我們一定不能忘記大數據的觀測、產生、統計、使用，事實上都對于個人的自由和隱私構成了一種侵害。施奈爾向我們描繪了一個頗為可怕的未來場景：“對我們有些了解的人，能對我們有某種程度的控制。知道我們所有事情的人，能對我們進行完全的控制。監控有助于控制?！憋@然，商業機構和權力部門要想實現這種“數據控制”，前提就是要通過各類機構來監測、收集人們海量的日常數據。如此看來，大數據的背后，意味著未來人類自由和隱私權新的威脅，我們當引起足夠的警覺并以切實的行動防患于未然。