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編輯導語：如今的信息時代，人與人之間的距離突破時間與空間的限制，信息逐漸變得透明化。本篇文章聚焦數據的安全性，為生活在大數據時代下提供一些保護自己的新思路，一起來看看吧！

《3·15晚會》昨晚落幕，今年共曝光13起事件。低配的兒童智能手表成行走的偷窺器、免費WiFi暗藏漏洞、瀏覽網頁就能泄露手機號……每個事件的背后真相都讓人瞠目結舌。3·15晚會總導演尹文之前就透露過，今年晚會將重點關注網絡信息安全和兒童互動產品的信息安全。

無論有意還是無意，精確還是粗放，真實還是摻假，我們每天都在產生大量的社交數據，而數據科學家將人們的偏好與傾向一一解碼，甚至能夠描繪出完整的人物畫像與社交圖譜，其商業價值不言而喻。

不過，美國亞馬遜公司前首席科學家安德雷斯·韋思岸（Andreas Weigend）卻從消費者角度提出，每個人都需要考慮如何讓數據最好地為自己所用，在分享信息的同時也讓自己充分受益于數據財富。

為此，“數據素養”是這個時代的消費者必須具備的技能。最終，人們的生活不應由數據來驅動，后者的作用是幫助我們做出各種正確的決策。同時，身處數據革命的轉折點上，更需要新的游戲規則的制定，以及新的權利關系的建立。

如今大數據仿佛已經成為一種信仰，不管是互聯網公司、科技公司還是變革中的傳統企業都是言必談之。大數據是一種對數據海量集合的統稱，對其來源并沒有特別的劃分，比如來自飛機渦輪發動機的大數據傳輸回終端之后，能預測其損傷以便及時維護，進而降低風險。不同于大數據，社交數據“取之于民”，是由人們產生和分享的，其中包括你本人的信息，運動、行為、興趣，以及你與他人、地點、產品甚至意識形態之間的關系。

社交數據更不是僅適用于社交媒體。如果我們正在使用地圖軟件定位自己的位置，事實上就已經產生了社交數據，我們是在知情并且自愿的情況下去讓軟件獲取我們的地理位置，以便獲得更好的服務；還有些情況下，社交數據是被動分享的。不管如何，其總量是呈指數級增長的，你可以想象一下：2000年全年產生的數據總量在如今只需要一天就完成了，而預計到2020年，不到1個小時就能產生等量的數據。

事實上，許多商業形態正是因為社交數據而存在的。在中國，許多人可能以為大眾點評僅僅是一個應用產品，然而其核心是一家數據提煉公司，它從用戶那里獲得數據，并將之提供給用戶，方便后者做出決策。

數據的價值在于，該數據在多大程度上影響了人們的決策。即便知道了今天的PM2.5是多少，如果我原本也沒打算外出，這個數據就沒有任何價值。而對于一個準備外出的人來說，PM2.5數據就十分重要。在日常生活中，已經有許多決策活動十分依賴于社交數據了，甚至選擇伴侶、工作地點與工作方式、藥物治療方案、學習方式和學習內容也離不開它。

“數據素養”是一種能力，它體現在電子商務公司會用數據預測我們的行為，銀行用數據來評定我們的信用等級，雇主通過數據決定是否雇傭我們，但作為個體的我們卻還沒有充分從數據財富中受益。

每個公民都必須具有數據素養，我對此深信不疑。就像一個不懂中文的人在中國很難做任何決定一樣，現在其實更多的人并不具備數據素養。

首先，許多人可能并不知道數據本身的用途不大，只有經過數據服務商的收集、分析、比較、過濾呈現出的數據產品和服務才有真正的價值；人們還需要意識到，曾經留下的所有信息和痕跡，想要徹底刪除都是完全不可能的，一定會被儲存在什么地方。如果人們對此嚴肅以待，就會對各種公司對數據的處理有所準備。作為消費者，你就可以更加聰明地做決定。

現如今，數據服務商的推薦意見和分析結果對大多數的決策都有引導作用，所以必須摒棄被動型“消費者”的陳舊形象，就像傳統意義上的推銷狂人已經退出歷史舞臺、被數據科學家取代那樣，我們更應該變成積極的社交數據創造者，了解數據服務商的工作機制，知道哪些參數可以改變或者不能改變，了解不確定因素，善于改正錯誤并且預測分享社交數據可能帶來哪些結果。

具有數據素養，還意味著消費者做任何決定時都要在風險和回報之間做出取舍。雖然大數據可以將不確定性降低，但要做出選擇的是你自己，所以能夠更多更好地利用數據是一項必備技能。

現在人們在互聯網上的每個行為都會留下數字痕跡，一方面我們可能正在享受社交數據帶給決策過程的便利，另外一方面又會感覺無處藏身，隱私成為一種焦慮和緊張的來源。

隱私權是技術于不久之前催生的一個概念，至少在當下的世界里，它并不是為生活在社交數據時代的人提供保護。任何義無反顧投入隱私權保衛戰的行為都是不可取的。

20多年前，《紐約客》雜志曾經發表過一幅漫畫，題目是“在互聯網上，沒人知道你是坐在電腦前面的一條狗”。而今天的題目應該是：“在互聯網上，所有人都知道你是一條狗，戴著藍色項圈，對貓感興趣。你的主人正在度假”。為了免費又及時地聯系親朋好友以及遠方的陌生人，我們甘愿把自己的生活公之于眾，而社交數據平臺為我們展示自己提供了前所未有的良機。

你可以去詢問消費者，如果公開自己的數據能夠得到更好的回報——更多有助于決策活動的個性化精煉數據——他們一定愿意放棄所謂的隱私。如果你提供的數據不正確，那么得到的產出可能就毫無用處；如果你希望多一點隱私權，就要付出效用降低的代價。舉個簡單的例子，想要亞馬遜送貨上門，就必須提供正確的姓名和送貨地址等個人信息。

因此，在社交數據泛濫的世界里，舊有規則已經不再適用了，數據帶來經濟效益，也需要我們搭建新的框架，確定新的思想。隱私權不能夠理想化，在數據稀缺、社區本地化和交流成本居高不下的時代也許可以做到，但現在更明智的做法是對當下的現實和未來制定規則。

數據公司其實并不能確保有關你的數據和你分享的數據都能為你所用，因此我們需要獲得主動性，自由地決定數據服務商怎樣使用我們的數據，這包括四個方面的掌控力：修正數據的權利、對數據進行模糊處理的權利、運用數據展開實驗的權利和自主導入和導出數據的權利，而根據這四項開發相應的工具將改進數據服務商的信息產品與服務。

如果數據可能對你產生危害，那么修正數據的權利就變得特別重要，何況未來數據還會超出掌控范圍，比如安裝在公共場所的攝像頭可以幫助評估你是否符合申請職位或貸款資格，你無法阻止這些數據產生，但你有將個人數據與之綁定的權利，并且無論你的數據是什么都應當有權修正，例如反駁、解釋或者否認。

當然用戶也有對數據模糊處理的權利，雖然數據越模糊，從數據服務商那里獲得服務的個性化程度就越低，但人們依然有權提出條件，在不同時間和地點選擇適合自己的個性化程度。就像叫外賣的時候，你肯定希望外賣能夠送到你的家中而非其他人家里，因此會毫不猶豫地分享自己的精確位置，但是在其他情況下卻不一定如此。

運用數據展開試驗，就像數據服務商能夠不斷地對自己的設計、設置、排名和算法開展試驗那樣，能決定產品與服務對用戶的顯示排序，這些設置并不對用戶開放，但用戶需要擁有使用與調整現有設置的權利。

自主導入和導出數據的權利也是為了提高用戶的主動性。你必須有能力解讀自己的數據，可以要求數據服務商提供你數據的副本。個人的數據不應該被鎖在數據服務商的數據庫內，如果你能將其他來源的數據放在一起合并、比較、對比，就能從中獲得更大的價值，而當這些數據涉及可信度與聲望時，尤為顯著。

最終，還是要讓人類做人類擅長的事情，計算機做計算機擅長的事情，而非混為一談。這些權利其實是讓數據服務商的工作更加透明，讓我們保持對重要問題的掌控——我們需要知道數據是怎樣影響自己的決定的，而且我們有權獨立做出每一個決定。

無論是在亞馬遜、谷歌還是在其他成功的科技企業中，都遵循著這樣一個方法論：PHAME——也就是問題（Problem）、假設（Hypothesis）、行動（Actions）、度量（Metrics）、試驗（Experiment）。這里面沒有數據的影子，為什么？因為數據已經像空氣一樣無處不在了，而優秀的公司能夠通過數據解決自己的問題。

我出生在德國黑森林地區，很久以前，如果那兒的旅店中有水龍頭就是一件了不起的事情，值得花大價錢放一塊廣告牌在路邊大肆宣傳，現如今已經沒人這么做了，因為水龍頭已經是一個基礎設施。什么時候大數據、社交數據真正實現其價值？那就是當我們停止談論它們的時候。

柏拉圖在《理想國》中的有個洞穴故事：在長長的洞穴一樣的地下室，被捆住手腳不能轉頭也不能走動。在他們的背后有燃燒著的火把，在火把和人之間，又有些別的人拿著各式各樣的假人和假獸，在一堵墻的背后做出動作，而這些囚徒只能看到投射在墻壁上的影像，便將它們當做真實的東西了。

而現在我們的世界與那個洞穴并沒有什么不同。有人已經提出像臉書或者谷歌對社會產生的影響，它們擁有的數據可以影響情緒，從而改變人們的決策。谷歌和臉書就是我們的光源，在瀏覽器上看到的東西就像是映在墻壁上的影像，雖然有些是真實的，但那仿佛已經是許多人能夠見到的所有了。你可以選擇相信，也可以認為自己被操控了，這完全都是個人意見。

一個例子就是美國的總統大選，有人指責這些硅谷的巨頭，認為正是因為詆毀希拉里的謠言在這些平臺上散布，導致了一位“不受歡迎”的總統的當選。不能否認的是，這些公司的確影響了人們對于這次美國總統大選的看法。當然了，在硅谷還有一些人在指責扎克伯格為什么沒有在這次大選中好好運用臉書的影響力。試想，如果他為了支持他青睞的候選人而這樣做了，有人有辦法阻止他嗎？

作者：劉婕，微信公眾號：中歐商業評論

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