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)

中央农村工作会议系列解读⑮健全主产区利益补偿机制 夯实粮食安全根基******

　　作者：辛翔飞 中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　2022年中央农村工作会议强调“保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事”,“要健全种粮农民收益保障机制，健全主产区利益补偿机制”。现阶段，主产区在国家粮食安全保障中的根基性地位愈加凸显，但其区域经济社会发展尤其是粮食生产的可持续发展面临诸多困境。健全主产区利益补偿机制，对于夯实我国粮食安全根基具有重大战略意义。

　　我国粮食安全保障对主产区依存度显著升高

　　自20世纪70年代末以来，我国粮食产销区域格局发生了重大历史性变化，主要特征是：主销区粮食自给水平显著降低，产销平衡区粮食产需缺口持续加大，主产区成为我国粮食安全保障的主体支撑。以当年全国人均粮食产量为自给标准计算，1978-2021年主销区粮食自给率由93.57%降至19.91%，粮食产需缺口由297万吨增至11800万吨；产销平衡区粮食自给率由87.29%降至78.40%，粮食产需缺口由851万吨增至3200万吨；主产区粮食自给率由106.65%升至139.33%，商品粮调出数量由1280万吨增至15000万吨。主销区和产销平衡区巨大的粮食产需缺口均高度依赖于主产区的生产供给。

　　主产区经济社会及粮食可持续发展面临诸多困境

　　多年来，虽然国家不断加大对主产区发展的支持力度，但由于粮食生产对区域经济社会发展的贡献度低，主产区大多数省份仍处于“粮食大省、经济穷省”的窘况之中。较为突出的表现在：一是经济发展相对滞后。1980-2020年，主产区GDP增长204.14倍，成就显著，但明显低于主销区286.66倍和产销平衡区234.96倍的GDP增幅。二是地方财政收入增长偏慢。自1994年税收制度改革至2020年，主产区地方财政收入增长38.64倍，明显低于主销区48.49倍和产销平衡区42.20倍的地方财政收入增幅。三是地方财政支出能力偏弱。1994-2020年，主产区人均财政支出能力与主销区和产销平衡区的差距均显著扩大。1994年主产区财政人均支出水平为269.3元，比主销区和产销平衡区分别低337.0元和32.6元；2020年主产区人均财政支出增长至13477.8元，但与主销区和产销平衡区的差距分别扩大到4022.0元和2686.8元。四是粮食生产促进农民收入增长的功能弱化。改革开放后，在国家政策支持下，粮食生产发展在农民收入增长方面发挥了重要促进作用。2010年，主产区13个省份中有6个省份农民人均可支配收入高于全国平均水平。此后，受国内外粮价倒挂冲击，粮食生产的增收作用减弱。2020年，主产区中仅有山东、辽宁、江苏三个省份农民人均可支配收入高于全国平均水平，黑龙江、吉林、河北等产粮大省的农民人均可支配收入由高于全国平均水平转变为低于全国平均水平。五是人口吸引力偏弱。1980-2020年，主产区人口增长了29.01%，明显低于主销区103.20%和产销平衡区43.64%的人口增幅。尤其是进入21世纪后，随着主产区人口的大量流出，劳动能力较强的中青年人口和男性人口占比下降，劳动力较弱的老龄人口和妇女留守人口占比增加。上述方面问题的存在，均不同程度影响着主产区粮食生产可持续发展根基的稳固，亟须通过健全主产区利益补偿机制加以解决。

　　健全主产区利益补偿机制的思路

　　健全主产区利益补偿机制，应加强顶层设计，明晰政策目标，坚持贡献与补偿相匹配，加大补偿力度，完善补偿保障机制。

　　加强顶层设计。健全主产区利益补偿机制，涉及中央和地方、主产区和非主产区、生产和消费、市场与政府等方方面面，需坚持一体设计、统筹协调、综合推进，确保政令一致，防止顾此失彼或政策内耗。

　　明晰政策目标。从国家粮食安全利益、区域经济社会发展利益和区域生态利益等多维度综合评估主产区粮食生产的贡献价值，坚持贡献与补偿相匹配、补偿与粮食根基巩固相适应的原则，确立明晰的政策目标和时限，力戒将“合理补偿”“尽快实现”类政策原则虚化为政策目标。

　　健全中央和地方共同承担机制。现阶段，仅靠中央财政难以实现让主产区种粮不吃亏、得实惠的目标，必须建立由中央和受益地区共同负责的补偿机制。在补偿总体目标确定下，明晰划分中央财政和受益地区各方应承担的补偿责任。对于中央财政所承担部分，由国家通过健全资金保障机制，确保补偿资金足额到位。同时，对存在粮食产需缺口的地区，由国家按受益规模确定补偿标准和统一归集补偿资金，按贡献度对主产区进行补偿。

　　健全主产区经济发展助推机制。主产区粮食生产根基的巩固，以及其经济社会发展滞后状况的改变，既要靠利益补偿机制“输血”，也要靠其经济提速增效增强自身“造血”功能。国家应在健全主产区利益补偿机制的同时，加大力度健全主产区经济发展助推机制。一是支持主产区率先建成农业强省。鼓励主产区加强现代农业建设，进一步夯实粮食生产根基，并利用粮食等农产品生产优势，加快一二三产业融合发展，做强产业链，提升价值链，在建设农业强国中走在前列。二是支持主产区加快经济转型升级。鼓励主产区“弯道超车”，抢占新技术应用制高点，大力发展节地节水高效集约的现代制造业和服务业，形成后发优势。三是支持主产区提升现代基础设施建设水平。加大对主产区现代基础设施体系建设的支持力度，增强区域发展吸引力和竞争力。