摘要：大数据技术自诞生起就不断向公共服务、商业等各个领域渗透,而其中互联网企业更是大数据技术应用最早、最深入、影响最大的领域。就互联网企业中存在的大数据技术应用的商业模式进行研究和分析,并对大数据应用产生的负面效应,特别是可能存在的公民个人隐私安全问题进行了探讨,并就大数据应用引发的相应问题提出了相应的政策建议。

关键词：大数据应用;隐私安全问题;互联网企业;

随互联网和物联网的迅速发展,产生了海量的数据,大数据应运而生。研究机构Gartner给出了这样的定义:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。由此,大数据需要特殊的技术,以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术,包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统等。

1大数据技术的应用现状概况

大数据技术自诞生起就开始向各个领域渗透。大数据不但在国民服务、政府管理等各个方面可以发挥重要作用,同时在商业领域也发挥着很大作用。一方面,许多传统企业开始由传统商务模式向电子商务模式转型,以应对新的商务大环境的变化。如湖南电信通过分析掌握电信市场动向、针对性定制营销计划。利用IBM大数据专家Pure Data,湖南电信实现了通过分析掌握市场整体经营情况、快速制定市场策略以及加强客户经理营销体系的高效执行。Pure Data for Analytics作为湖南电信本地数据集市建设工程重要组成部分,高效整合了湖南电信旗下各本地网数据,为进一步分析创造先机。

另一方面,商业领域中,互联网企业更是大数据技术应用最早、最深入、影响最大的领域,其应用就包括了个性化内容的推送、广告的精准投放、数据标记分类与整合、搜索引擎精准推送与处理等等许多方面。例如,在广告的精准投放方面,微软SQL Server助力雅虎提高广告投放效率。雅虎公司经营着世界上最受欢迎的网站之一,同时拥有并运营为广大客户提供的在线广告服务。通过将其庞大的存储在Apache Hadoop开源框架中的数据整合到微软SQL Server当中,雅虎成功地帮助客户提高了广告投放的效率,并成功地让广告商们增加了在雅虎网站的广告投放费用。在个性化内容的推送方面,淘宝将大数据技术应用于对商家与用户进行标记分类,并进行精准推送,供用户个性化筛选,将这种技术命名为“用户画像”。帮助用户筛选更有针对性的商品,使得顾客在使用淘宝购物时更为顺畅。

但不可否认的是这种对于用户的特征进行数据分析具有一定的特殊性,对于这些特征数据的分析与收集实际上在一定程度上造成了对用户隐私信息的侵犯。并且这种大数据应用引起的用户隐私信息泄露的负面效应已经引起了一些恶性社会事件。因此,本文就大数据在互联网企业中的应用加以分析阐述的同时,对大数据应用的负面效应也进行了一定的分析和总结。

2大数据应用和负面效应案例分析

大数据技术自诞生之日起,便在一系列互联网企业中大放异彩。一些互联网企业通过个性化内容的推送、广告的精准投放、数据标记分类与整合、搜索引擎精准推送与处理等不断改良着自身提供的服务质量,还有一些互联网企业本身高度依赖大数据技术来运转其商业模式。本文选取了国内外最富代表性的两家企业,即滴滴出行和Facebook进行分析。二者都是大数据应用领域的佼佼者,并且也都因为大数据应用在一定程度上导致了用户个人信息泄露而产生了严重的负面影响。

2.1滴滴出行中大数据应用及负面效应分析

由于中国庞大的车密度,单纯以增加车辆的方式来平衡供求关系是不能解决广大消费者的出行需求不能满足的问题。出行需求能否被满足的关键在于投入车辆转化成载人车辆的比率。如果能将交通信息,车辆信息,以及乘客的信息相整合,这样不仅增加了车辆的载客率还可以一定程度上缓解交通拥堵、增加载客效率。

滴滴出行在分析出问题的根本后并不急于立即投资实施抢占市场,因为解决这些问题所需的数据分析技术对专业的运算算法有极大的依赖性。如果分析解析技术达不到要求,实际上对于原有交通运行方式来比并不能体现出什么明显的作用,根本没有多大竞争力。而想要让这项技术足以解决现有问题就得不断优化算法,并大量收集数据。为了收集大量信息以及完善数据分析算法,滴滴出行做了一项大胆尝试:基于出租车庞大的基数以及优秀的运力资源,将其大数据分析技术做以应用,出台了一款打车APP。这款APP出台的初衷并不是为了盈利,于滴滴而言他们这一做法只是先测试和完善他们的技术,其次为了占领一部分市场并立下一定口碑。对于出租车司机来说解决了他们原本空载好久都拉不到客的问题。而且滴滴平台还可以通过APP自带的导航系统为司机实时播报路况信息以避免拥堵。而对于乘客来说原来好久都打不到车,现在出发前提前预约就可以出门就上车,还能避免司机故意绕路等等。此后滴滴对其算法进行了进一步的优化以及并对数据不断进行进一步收集。除了出租车这一领域外,开始做自己的专车服务,提供时间快,费用少,服务好的优质体验。基于其强大的硬核算法,滴滴已经可以做到在3秒内规划三条路线以上并为乘客推荐附近待命的滴滴司机,行程结束后甚至会为乘客推荐附近好玩的好吃的等等。甚至对于取消订单都可以快速分析出是乘客的责任还是司机的责任。

但随后,滴滴为了使其服务更加“人性”又进行了一项升级计划,“用户画像”的数据收集,通过乘客,司机间的相互评价,以及对于乘客常去地点的统计分析对用户进行标签化区分。近似的分析出用户的性格特征,诸如喜好、兴趣,甚至长相等等都会记录在你的个人信息中。这样就可以在订车时为乘客推荐有共同爱好等等的司机,甚至利用女性优势等吸引许多男司机。真正做到投其所好,成功守住市场。然而对于这部分数据的收集却并没有经过用户个人的同意,也就是说实际上这就已经对用户构成了个人隐私信息侵犯,对于滴滴用户特别是女性用户而言其安全必定会受到威胁。此后也正是发生了此类事件:一名空姐深夜乘坐滴滴顺风车遇害。据推测嫌疑人正是看到大家对这位空姐的评价才特地接单。不能否认的是,这种恶性事件的发生,与滴滴大数据应用之下,泄露乘客隐私信息是脱不开关系的。

2.2Facebook中大数据应用及负面效应分析

Facebook作为社交平台中的元老级代表,其在社会化媒体企业中的影响力也是举足轻重的。它之所以能成为社会化媒体企业的领头羊,与其经营理念有密不可分的联系。Facebook主张“to a more open and connected world”(致力于一个更加开放和连接的世界)这使得对于它而言“用户”才是重头戏。而为了将用户了解的更透彻无疑会用到大数据技术。

在Facebook上每天会产生100亿条信息、45亿次“喜欢”按钮点击和3.5亿张新图片。对于大部分人而言这些照片毫无用处。但Facebook借助大数据技术将他们织成一张网,包括每个用户的关系链、喜好等等信息。而Facebook获取用户信息的方法不仅仅是存储、记录、分析这么简单。它甚至会通过你在浏览器上的浏览记录。如果你在登录Facebook的同时使用浏览器,它便能跟踪你所访问的站点,从而获取你的信息。只要是一丁点经过Facebook的数据都会被注意,存储,分析。而这便总会被公众将其与隐私问题一起推到风口浪尖。正是因此Facebook在用户管理方面做得很细致,Facebook的核心商业价值主要依赖对于用户信息的管理与挖掘。用户只要完成注册,系统就会自动帮你生成你的社交图谱。Facebook可以针对用户的海量信息进行分析,列出用户的喜好与倾向,随时了解用户目前的状态,这也是Facebook实现货币化的关键所在。

Facebook的盈利是以广告来源为主,基于他庞大的用户基数,在Facebook上投放广告会更有效果。同时,Facebook也开发虚拟货币为用户提供虚拟产品买卖。而作为它平台战略的一部分Facebook也会为其他领域提供用户平台,比如对于游戏开发商可以帮助其贩卖游戏道具,或从其他游戏平台上的玩家收取提成等等。

由上述分析可以看到,Facebook上大量用户信息是盈利来源的基础,同时这种信息的暴露也给一些投机分子留下了可乘之机。例如,Facebook近来也曾陷入选举案风波,英国剑桥分析通过Facebook给予的用户特征数据可以分析理解选民心理等等,并通过推送诱导性信息最终达到选民为政治候选人投票的目的。英国政治咨询公司“剑桥分析”前首席执行官尼克斯曾表示,剑桥分析能通过数据分析出美国每个成年人的性格和心理活动。具体来说,他们会邀请Facebook用户在其社交账户中暴露的性格信息及在线心理测试结果,政治竞选顾问对每一位选民的性格进行分析,之后通过Facebook和电子邮件投放不同的政治竞选广告。对性格随和的用户,他们主要投放能否体现竞选人和蔼可亲的一面的信息;对于缺乏安全感、对经济形势十分关注的选民用户,主要推送能够体现竞选人经济治理能力的信息;而对于担心自身安全的选民,则主要推送竞选人未来对民众安全事项的考虑信息。这一具体而精准的选举宣传手段效果惊人,并且某种程度上已经超出了竞选宣传。这在被英美媒体曝光后Facebook也面临了美国国会与日俱增的压力。Facebook的首席执行官扎克伯格被要求解释为何纵容第三方公司以研究的名义非法索取、搜集用户信息,侵犯用户隐私。

3隐私安全问题及政策建议

由以上两个案例分析,我们已经意识到大数据应用这把“双刃剑”带来的隐私安全问题隐患。在本节,我们从用户画像精准性、互联网企业保护不当、传播方式复杂化、不法分子有意泄露四个方面对大户局带来的用户个人隐私安全问题进行了分析。并且进一步,就如何保障用户个人隐私问题,从法律层面、技术层面以及社会层面提出了政策建议。

3.1大数据应用带来的隐私安全问题

3.1.1用户画像精准性和专一性

互联网运营商通过大数据AI对用户进行精准数据分析从而造成的个人隐私安全问题。部分互联网运营商为了使收集到的数据更加精准,用大数据分析AI对用户的零散标签式数据进行分析并整合成“用户画像”。虽然它可以更加完善用户信息,为用户提供个性化服务,但是这种对用户的深入研究实际上已经对用户个人隐私造成了侵犯。而另一方面,由于“用户数据画像”对于用户的强制关联性以及“用户数据画像”的精准性与专一性,如果数据泄露,其对于个体的绑定效应会对个人隐私信息造成极大威胁。

3.1.2互联网企业对信息保护不当

互联网企业对“用户画像”的保护不当造成的个人隐私安全问题。由于目前移动互联网的算法与存储问题,以及其为了达到快捷、高效的目的并不能支持大型防护墙的在线运行。部分运营商为了快捷甚至直接将用户信息存储在用户终端,这种行为极易被不法分子入侵造成大规模个人隐私泄露。

3.1.3信息传播方式过于复杂

由于互联网信息传播方式复杂迅速而造成的个人信息泄露。由于“用户画像”具有精准性、专一性等等的特点,再加之互联网传播速度迅速、传播方式多样,在这种情况下如果造成个人隐私泄露将会造成巨大危害且具有严重的不可逆性。如同覆水难收。

3.1.4不法分子贩卖信息牟利

部分不法分子以贩卖个人信息盈利而造成的个人隐私安全问题。由于“用户画像”对于大数据处理技术的依赖性,不少运营商由于达不到制作或购买大数据处理AI的能力,于是转向单纯对用户信息的收集。在这种趋势的推动下,有一部分不法分子开始以贩卖个人数据信息为目的大规模统计个人数据信息并出售,从而造成个人隐私安全问题。

3.2保障用户隐私安全对策和政策建议

3.2.1法律层面

由于移动互联网飞速发展,现行法律的许多界限变得模糊,传统意义上的个人隐私信息所涵盖的范围与实际不符。加之法律法规修改、执行的滞后性,造成了许多漏洞,极易造成个人隐私信息泄露。而由于移动互联网传播的复杂性,就使得一旦个人隐私信息泄露,便会造成极大的损失且不可逆。基于此便使得完善法律机制成为了当务之急。

3.2.2技术层面

主要是从技术方面加强对于用户个人隐私数据的保护。由于现行网络保护机制还不够完善,以保护措施不当为原因导致的用户个人隐私信息泄露的现象时有发生,单纯技术层面的加强也是当务之急。如:可对防护墙进行加固、对于数据的多次加密等等。

3.2.3社会层面

隐私信息保护归根结底还是要从社会道德方面入手,一方面自我防范意识提起来,知道要保护自己的隐私信息,日常的网络生活中多加小心;另一方面从基本道德入手,不去故意侵犯他人隐私信息,不以他人隐私信息为盈利的道德底线要树立起来。只有多加防范,不去侵犯,才能真正做到个人隐私信息安全。

4结语

大数据技术的应用使得很多互联网服务越发智能化、越发贴合用户心理,但不可否认的是,这是在用户个人隐私在一定程度上被泄露而换来的。不过,技术发展的洪流不会停歇,我们也不能因噎废食,要尽力完善法律机制、加强技术保护、构建良好的社会道德底线,在用户隐私得到充分保护的前提下尽享大数据应用带来的方便和快捷。

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