（精）心得体会：大数据时代个人信息使用的合法利益豁免（最新）
随着大数据时代的到来，要求取得数据主体知情同意的信息使用机制已无法适应大数据二次利用产业模式的多元性和复杂性。合法利益豁免机制因无需取得数据主体同意而有可能成为大数据产业使用个人信息的重要合法依据。该机制有利于平衡个人信息保护和信息自由流动，因而已为世界主流立法所采用。近期欧盟还专门出台相关的指导意见，提高合法利益豁免机制的可执行性。遗憾的是，我国相关立法目前尚未引入合法利益豁免机制，这导致我国个人信息保护制度过于僵化，甚至有可能比一向主张严保护的欧盟相关立法更为严格。本文试图对合法利益豁免进行分析，为我国未来个人信息保护制度的构建提供借鉴。
一、合法利益豁免的适用意义
合法利益豁免指的是，当数据处理为实现数据控制者或第三方的合法利益所必需时，数据控制者可通过一个平衡测试证明其使用利益高于数据主体利益，使其无需取得数据主体同意也可对数据主体个人信息进行处理。合法利益豁免是处理个人信息的合法依据（legalground）之一。
处理个人信息须有合法依据。以影响广泛的欧盟为例，欧盟相关立法规定了处理个人信息的六个合法依据：（1）取得数据主体的同意；（2）履行与数据主体的合同；（3）履行数据控制者应承担的法定义务；（4）保护数据主体或另一个自然人的重要利益；（5）执行公共利益所需或官方机构要求的任务；（6）实现数据控制者或第三方的合法利益。除征得数据主体同意这一合法依据以外，第2－5个未经同意的合法处理依据所列举的情形是特定的，难以进一步扩大解释。但第六个合法依据“合法利益”则范围广泛，并引入了动态的平衡测试，通过个案衡量方式为数据保护留下了灵活的操作空间，是个人信息保护与促进信息流动之间的重要平衡器。在大数据时代，由于知情同意机制的局限性，合法利益豁免具有更广泛的适用意义。
（一）知情同意机制的局限性
传统个人信息保护制度以知情同意机制为核心。然而在大数据时代，大量的隐私协议导致数据主体无暇阅读，大数据技术的复杂性也导致数据主体无法真正理解其隐私风险而可能做出非理性选择。数据控制者取得的用户同意往往不是真正的同意，知情同意机制沦为一纸空文。
为此，欧盟2018年5月生效的《通用数据保护条例》（GeneralDataProtection Ｒegulation，GDPＲ）对知情同意机制进行了强化和修复，如要求在隐私条款中必
须明确具体收集目的；用户如同意条款则必须明确做出主动性行为（如主动勾选而非默认勾选）等。我国相关部门监管实践以及2017年12月颁布的首个关于个人信息保护的国家推荐性标准《个人信息安全规范》也同样试图通过提高获得同意的标准、细化征得同意的操作规定来增强点击同意的有效性。然而，这些措施虽然在一定程度上缓解了知情同意机制的困境，但却不能从根本上解决问题。隐私协议的海量化和数据处理的复杂性仍是同意机制失效的症结所在。并且，由于多数情况下用户与数据控制者并非处于平等协商的地位，因此即使用户点击同意，也很难被认定为是真正意义上的自由选择。
再者，提高获取同意标准与大数据产业的发展趋势并不相符。大数据产业需要海量的数据分析，注重数据价值的二次利用。有专家便指出，强化知情同意机制要求收集目的明确具体，导致数据控制者不再能够通过列举广泛的收集目的方式来获取数据主体同意，大数据产业将无法获取足够的分析材料。且大数据二次利用模式的多元性和流转性也使数据控制者难以追踪回原数据主体并寻求他们的同意。在复杂的数据收集处理情形下，同意并非是最为合适的处理数据的合法依据。个人信息保护制度是为了在数据保护与使用之间取得平衡，而仅仅依靠同意机制是无法实现平衡各方利益的最终目的。
（二）合法利益豁免的必要性
合法利益豁免可为传统同意机制与大数据产业之间的冲突提供一个平衡路径。在大数据时代，由于传统知情同意机制限制了大数据产业的发展，从收集阶段转向使用阶段的风险监管路径成为颇受提倡的个人信息保护新路径。合法利益豁免无需取得用户同意，并通过使用阶段中的平衡测试进行风险监控，与风险路径的新保护理念相契合。就如同知识产权一般，个人信息保护权并非是一个绝对权，而是一个受限制的权利。并非所有的数据使用都必须取得用户同意，当使用利益高于用户个人利益时，可以让渡用户利益。
据此，英国信息专员公署（InformationCommissioner’sOffice，以下简称ICO）在2017年9月《大数据、人工智能、机器学习和数据保护》报告中便指出，鉴于大数据时代背景下取得数据主体同意存在某些困难，合法利益豁免可为数据处理提供另一种可供选择的路径，从而在商业和社会利益与个人权利之间取得平衡。有立法报告甚至主张，合法利益豁免可被视为大数据信息处理的默认适用路径。
为提高合法利益豁免的可执行性，欧盟29条工作组2014年专门发布了关于合法利益的指导性意见（以下简称“29条工作组意见”），试图为合法利益豁免提供一个清晰可行的执行框架，以此减轻知情同意机制的实施压力。该意见明确了合法利
益豁免的法律地位，指出合法利益豁免并非是同意机制的补充，而是并列选择，企业可以在同意和合法利益两个合法依据之中任选其一。合法利益豁免突破了同意机制的固有限制，强调信息使用价值的实现。我国应引入该合法利益豁免，为大数据产业提供发展空间。
二、合法利益的界定
引入合法利益豁免机制应先对合法利益进行界定。欧盟将合法利益规定为“数据控制者或第三方的合法利益”。对于合法利益的范围，欧盟相关实践曾产生争议，有严格解释说和宽泛解释说两种路径。
（一）严格解释说：法定权利
严格解释说认为，合法利益仅限于法律上予以规定和认可的权利，即法定权利。当立法所赋予的数据控制者或第三方的法定权利与数据主体隐私权及个人信息保护权产生冲突时，有必要对其进行平衡。欧盟基本权利宪章也明确规定，对于数据主体的基本权利的限制须以另一个法律规定的权利作为依据。
29条工作组意见将有可能与数据主体的隐私权和个人信息保护权产生冲突的权利归纳为：表达和信息自由、艺术和科学自由、访问资料权、人身自由与安全权、思
想信仰和宗教自由、从商自由、财产权、获得有效救济和公正审判权以及无罪推定和抗辩权等。
法定权利之间的冲突平衡已形成一系列的判例实践。例如2012年西班牙法院判决，言论自由是合法利益，公司有权公布涉嫌违法活动的教授在该公司网站上所注册的个人信息，教授个人信息的权利并没有高于公司的言论自由权利。欧洲法院2010年判决，基于透明性要求的公众知情权高于隐私权，2014年判决为保护财产、健康和家庭生活可在房子周围安装监控摄像头。在2014年29条工作组发布合法利益意见后，2017年欧洲法院在其代表性案件“拉脱维亚路交通事故案”中裁定涉案私人财产权高于个人信息权。该案中，一个计程车乘客打开车门造成巴士的损害，巴士公司向警方要求提供该乘客的姓名、ID号码和地址，但警方拒绝提供。欧洲法院认为保护私人财产是合法利益，并对该案进行利益平衡，指出财产损害赔偿的民事诉权应高于数据主体的个人信息权，警方应提供乘客个人信息。
法定权利平衡已形成较为成熟的判例法，能够提供清晰的指引。主张法定权利说的学者担心，如若将合法利益扩大至其他非法定利益的情形将引起法律适用上的不确定性，造成立法漏洞。
（二）宽泛解释说：未违反法律规定的利益
宽泛解释说则认为，合法利益不仅限于法定权利，还应包括法律上未规定的不违法的利益。大至公共利益，小至企业私人利益，只要不违反法律规定，均可属于合法利益。
1.公共利益或广泛群体的利益
公共利益或广泛群体（widercommunity）的利益包括多个方面，例如进行历史、科学、统计、市场等研究，防范欺诈、服务滥用或洗钱，进行政治活动或慈善活动筹款，维护信息技术和网络安全，披露有关犯罪活动或对官方机构造成安全威胁的信息等。举例而言，慈善组织可为了医学研究目的而使用病人信息，非营利组织可为了提高对政府腐败的认识而处理相关数据。
同时私人商业活动也可能涉及公共利益，例如金融机构打击金融诈骗，服务提供商防止数据主体滥用服务（如版权盗版或逃避付款等）。认可公共利益或广泛群体的利益有利于发掘大数据分析中的有价值的用途。当大数据分析用于以上用途时，则可适用合法利益豁免。
2.私人利益
合法利益并不限于公共利益，数据控制者的私人利益也可包括在内，例如公司可以基于安全或管理的目的对员工进行监控，为评估员工表现而记录员工工作情况，为
制作公司通讯录而使用员工的联络方式信息，也可直接利用客户数据分析预测有可能流失的客户量的总百分比；律所可以为提供客户账单并发放律师奖金而统计律师的工作小时等。
商业信用信息共享便曾被认定为私人合法利益豁免。如借贷公司向第三方信用评估机构提交客户的个人金融信息，以便评估借贷风险，意大利信息保护官方机构认为可属合法利益豁免。英国信息专员公署也认为，借贷方拥有了解情况后做出借贷决定的合法利益。该观点也获欧洲法院的间接认可。再如谷歌分析用户信息进行服务维护升级和产品改进等，29条工作组虽然认为谷歌未采取所有必要的保障措施，但仍认为服务维护升级等属于合法利益。同样，德国相关个人信息保护部门主张，在侵犯公司利益的行为性质较为严重时，公司可适用合法利益豁免而设立检举揭发制度。直接营销也属私人合法利益。
直接营销向数据主体发送商业广告，是常见的大数据商业利用模式。随着大数据技术的引入，数据控制者可以在了解顾客偏好的基础上，进行个性化推荐，为顾客提供更契合需求的产品和服务。欧盟《通用数据保护条例》绪言37条便明确指出直接营销也可视为合法利益。
（三）路径选择
相较于严格解释说，宽泛解释说更能发挥合法利益平衡机制的作用。由于合法利益豁免为目前惟一现行有效的灵活性平衡机制，若将其限定于法定权利将导致其适用范围过于局限，无法充分平衡数据保护与使用之间的冲突。
欧洲法院就曾表示不应对合法利益范围进行不合理的限制。在2011年ASNEF 案中，欧洲法院判决，西班牙法律对合法利益豁免进行限制是违反欧盟指令的。在2016年Breyer案中，欧洲法院认为，维护网页服务的顺利运行虽非法律规定的权利，但可属合法利益。
为解决宽泛解释所带来的模糊性问题，欧盟2012年的立法提案曾采用较为僵化的界定路径，将合法利益豁免修改为列举式的情形，并附上了一个描述性的详细列表，全面列举了合法利益适用的具体情形。该提案遭到产业界强烈反对，认为列举式模式将带来新技术和商业模式的悲剧。欧盟数据保护监督机构指出，合法利益豁免的意义在于提供一个灵活的平衡机制，如局限于特定的列举情形，将丧失了其本身的意义。
欧盟29条工作组2014年意见最终未采纳该提案，仍保留对合法利益的宽泛解释，并针对宽泛解释说所带来的法律适用模糊性问题，专门出台相关的平衡测试操作指引。合法利益的宽泛界定可为大数据发展提供较为宽松的空间，符合大数据二次利用的产业趋势。
三、平衡测试的构建
欧盟没有在源头上对合法利益加以限制，而是通过平衡测试来限制合法利益豁免的适用。数据控制者必须进行一个平衡测试，证明其使用利益高于数据主体利益，方可获得合法利益豁免。平衡测试的可行性是落实合法利益豁免机制的关键所在。但在以往实践中，平衡测试的个案衡量方式因缺乏清晰的指引而未能得到有效适用。29条工作组2014年专门出台的相关意见详细规定了如何进行平衡测试，并列举了一系列示例加以指引，值得借鉴。
（一）平衡测试的内容
29条工作组意见将平衡测试解构为：1．数据控制者合法利益的评估；2．对数据主体的影响；3．一般义务上的平衡；4．数据控制者为防止对数据主体造成过度影响而采取的额外保障措施。
1.评估数据控制者合法利益。合法利益应是真实且现实存在的，而不是假设的；合法利益的陈述应足够清晰具体。合法利益的客观性要求是为了后续平衡测试能够对其进行准确评估。在客观性前提之下，评估合法利益的性质和重要性。若合法利益重要性较高，如为公共利益所需等，则通过平衡测试的可能性较高；若合法利益重要性较低，如企业私人利益，则须对数据主体的影响很低时才有可能通过测试。
2.评估对数据主体的影响。“影响”是比“损害”更为广泛的概念。影响还包括情感上的影响，例如厌烦、害怕和沮丧等负面情绪。因为证明数据主体受到具体损害并获赔偿往往是比较困难，因此重点应是预防监管对数据主体的影响。衡量风险有两个方面：（1）引发风险的可能性高低。数据处理规模越大越容易引发隐私风险。并且，风险高低跟使用场景有关。如果使用场景是连接到互联网，与外部站点进行数据交换，与其他系统互连等，那都可能成为黑客攻击的漏洞，有可能增加因数据整合而产生负面影响的风险。相反，未与互联网相连的稳定系统中的数据整合风险则较低。（2）风险引发的后果的严重性。后果严重性可以是比较低的，如使数据主体产生心理上的不适；也可能是非常高的，如犯罪分子有可能利用个人的位置轨迹信息进行犯罪活动而导致受害者失去性命。儿童数据及敏感数据引发的后果严重性也较高，应着重予以保护。在可能引起高风险的使用场景中可引入业已成熟的隐私影响评估机制（PrivacyImpactAssessment）加以判断。
3.衡量是否已达到一般性义务上的平衡。数据控制者须遵循一般性的数据保障义务，例如遵循比例原则和透明化原则，尊重数据主体的合理预期等。如数据控制者完全遵循了这些义务，则更有可能通过平衡测试。当然，遵循一般性义务并不意味着一
定能够通过平衡测试，否则合法利益将会变成有机可乘的立法漏洞，导致个人信息使用的其他合法依据不再具有适用意义。
4.平衡存疑时，可考虑数据控制者是否采取了额外保障措施以减少对数据主体的影响。保障措施可以是匿名技术、隐私增强技术、隐私设计、隐私影响评估、增加透明度、无条件退出机制等。依据个案情况，可采用相应的额外保障措施。例如为未成年人提供药品滥用、意外怀孕、酗酒等敏感信息咨询的非政府组织的网页搜集访客的信息后应立即进行匿名化处理，将个人信息转成统计数据。再如，各个医院为控制药品供应而共同建立了药品瘾君子的黑名单，由于毒瘾为个人敏感信息，医院应采取额外的保障措施，严格确保个人信息不会被泄露和不当利用。在科研方面，研究父母离婚失业对儿童教育所产生的影响及儿童肥胖症等，需要进行个人信息假名化处理和采取防止信息泄露的安全性保障措施。
（二）平衡测试应遵循的原则
虽然工作组提出了平衡测试的内容框架，但仍需采用个案分析方式进行测试。个案分析方式无法预设结论，需依据案例情况的不同进行分析。总体而言，平衡测试必须遵循以下几个基本原则。
1.必要性原则
必要性原则是衡量可否对个人信息基本权利进行限制的基本原则。欧盟《通用数据保护条例》中的合法利益豁免条款明确规定，个人信息的使用程度必须是为实现合法利益所必需（necessary）。具体而言，必要性可归纳为两个规则。
首先，信息使用程度应以最小化利用为限。例如报纸可能有必要公布某些涉嫌参与腐败的高级政府官员的消费习惯细节，但不应该一揽子允许媒体公开所有不相关的公众人物私人生活细节。再如，APP开发商希望能够收集其APP用户的整个通讯录，但收集通讯录上他人的手机号码一般需经号码本人的同意。对此APP可以采用对比后删除的方式，先获取用户的通讯录，以确定其他人以前是否已经授权APP开发商获取其手机号码，之后立即删除未征得同意的他人手机号码。该获取后立即删除的方式也体现了使用的程度仅以必要性为限的原则。
其次，处理个人信息的方式应是影响最低的方式。因此，衡量必要性还需考虑是否有其他影响更低的替代性使用方式。例如公司设置隐藏摄像头以监控员工和访客吸烟就违反了必要性原则，公司可采用更合适的方式，比如设置吸烟监测器和明显禁烟的标志来禁止吸烟。再如，为检查员工是否在工作时间内过度浏览无关网页，公司收集了其员工浏览网页和下载文件的记录信息。由于公司可以采用其他较为不侵犯隐私
的方式（比如限制某些网站的访问权限）来达到管理目的，因此不太可能通过平衡测试。
在判例Breyer案中，虽然德国政府的网站拥有防止黑客攻击的合法利益，但是记录访客IP地址不一定是影响最低的使用方式，且没有在一定期限内删除所记录的IP地址，有可能违反必要性原则。
2.目的限定原则
工作组意见特别指出，平衡测试还需遵循目的限定原则。目的限定原则是指，数据的后续使
用方式应与原先的收集目的“相称”（compatible）。欧盟《通用数据保护条例》绪言第50条指出，衡量相称性应考虑后续使用目的与原先目的之间的关联性、数据收集的场景及该场景下的数据主体的合理预期、数据的性质、后续使用产生的后果及现有的保障措施等。可见，相称性是对以上因素进行综合考量后得出的判定结果。尤其是在大数据产业下，数据机构对数据的二次利用往往跟原先目的没有关联性，但这并不意味着一定不相称。后续使用方式如果符合用户的合理预期，则有可能符合相称性要求。
用户合理预期是用户基于其与数据控制者之间关系所产生的预期。该概念源于欧洲人权法院判例所确立的合理预期规则，是隐私基本权利内涵的体现。在以往的实践中，用户的合理预期便是衡量相称性的因素。为了回应平衡测试不清晰的问题，欧盟新颁布的《通用数据保护条例》更是将“数据主体的合理预期”明确纳入立法之中。条例绪言第47条规定，平衡测试应将数据主体合理预期纳入考量范围之内。数据控制者除非能够证明其合法利益足够重要（compelling），否则应避免数据使用方式超出数据主体的合理预期。
数据主体的合理预期应置于具体的使用场景中进行具体考量。29条工作组意见对数据主体合理预期进行示例解释，指出竞选候选人使用公民注册时的资料发送其未来竞选活动的日程表，符合个人的合理预期；而某非营利组织通过收集用户浏览其网站的痕迹，例如点赞、分享或定期浏览该网站的某些类型的消息，然后根据用户的画像向用户发送与该类型相关的消息，则不太可能符合用户的合理预期，应征得用户同意更为合适。再如披萨零售店将其顾客的订单数据卖给保险公司，保险公司通过食品订单数据建立健康状况模型，以确定该顾客投保保费金额的高低，这显然超出了该顾客的合理预期。英国ICO大数据政府报告也指出，大数据分析能够对投保风险进行
更精准的评估，但对于需要支付更高额保费的高风险投保人而言，这个评估过程意想不到且令其“毛骨悚然（creepy）”，不符合用户合理预期。
总而言之，大数据分析有可能以数据主体意想不到的方式重新利用数据，使用复杂的算法，对数据主体进行特征分析，产生预期以外甚至是不良的影响。在大数据时代，数据机构仍需要考虑大数据应用中数据主体的合理预期。
3.比例原则
合法利益豁免并非禁止对数据主体产生任何负面影响，而是应将产生的影响控制在符合比例的范围之内。直接营销便是体现比例原则的典型例子。由于直接营销属于私人商业利益，本身的重要性较低，使用所产生的影响是否符合比例对平衡测试的结果起着决定性的作用。
简单的直接营销可通过平衡测试。例如，披萨店储存了购买披萨顾客的地址和信用卡信息，向顾客家中信箱邮寄了披萨店类似商品的打折券，并提供了简易的拒绝营销的退出机制，符合比例原则。
但直接营销若涉及大数据分析的精准营销，对数据主体带来的负面影响程度有可能变高，则有可能不符合比例原则。例如某定向行为广告公司不仅仅使用顾客的地址和信用卡信息，还使用了披萨店近期的订单历史（例如过去三年）和该顾客在披萨店
所属的总公司旗下其他在线超市商场的购买信息。该公司通过定期信件，电子邮件以及顾客登录的网站等线上和线下各种渠道发送基于顾客偏好而形成的各种广告。此外，公司还追踪顾客的位置信息，当顾客搬至富人区时则无法享受折扣优惠，导致顾客无法享有公平待遇。该定向行为广告公司在信息使用程度和规模上超过必要合理的限度，且违背公平对待原则，因此无法通过平衡测试。直接营销能否通过平衡测试跟其使用的程度和规模有关。库勒（Kuner）教授指出，大规模的数据收集和使用不太可能符合比例原则。由于在线追踪有可能对隐私形成威胁，研究也表明人们普遍认为在线追踪过度侵犯用户的隐私，欧盟不少专家认为，对于跨网页追踪用户浏览痕迹的定向行为广告不能适用合法利益豁免，单个网页内的定向行为广告才可适用，比如网上书店可使用用户在书店网页上的浏览记录推荐图书，但不能追踪用户在其他网站上的浏览记录进行综合推荐。综上所述，是否通过平衡测试应具体情况具体分析，结合使用场景中的各个因素（如合法利益的重要性、使用所产生的负面影响、可采取的保障措施等）进行综合考量。数据使用程度应为实现其使用目的所必需，符合比例原则，并尊重用户合理预期。
四、平衡测试的监管
不少专家质疑，合法利益豁免有可能成为企业规避法律的漏洞。合法利益豁免避开了取得用户同意的环节，将风险控制交由数据控制者负责，容易导致数据控制者的权限过大，滥用个人信息。该问题可以通过对数据控制者加以必要的监管来解决。
（一）数据主体拒绝权和退出机制
合法利益豁免虽然不用经过数据主体同意，但并不意味着架空数据主体的选择权和控制权，用户可以通过行使拒绝权（即退出机制）来监督数据控制者的数据使用。退出机制与同意机制的区别在于，同意机制采用择入（opt－in）方式，在数据主体在点击同意后方可使用；而退出机制采用择出（opt－out）方式，在数据主体点击退出后才不可使用。
个人信息权是自主决定权，因此数据主体拥有拒绝使用其信息的权利。欧盟《通用数据保护条例》第21条确立了数据主体拒绝权，并在第21条第1款指出，数据主体对基于合法利益豁免的数据使用享有拒绝权。数据主体拒绝权主要体现在以下两个方面：
当使用利益属于足够重要的利益（如为公共利益或广泛群体利益所需），但数据主体提出拒绝时，数据保护机构或法院可以基于数据主体的拒绝理由对利益平衡进行重新评估。除非数据控制者能够证明其合法利益达到足够重要的程度（compelling）
且高于数据主体的利益，否则数据控制者不能再使用该数据。数据主体拒绝权是对平衡测试的再补充。
当使用利益属于私人商业利益等其他非重要利益时，数据主体可以无条件拒绝使用其个人信息。在这种情况下，数据控制者必须提供易于操作的用户退出机制。《欧盟通用数据保护条例》第21条第2款特别指出，当个人数据用于直接营销时，数据主体任何时候均可拒绝，其中包括数据主体画像的直接营销。直接营销属于私人利益，相较于公共利益，重要性较低。对于大数据营销，29条工作组意见还特别指出，随着大数据带来的隐私风险的提高，数据控制者更加难以通过平衡测试。以数据主体画像为基础的大数据预测分析通过复杂的机器自动处理技术进行全面追踪和分析，容易纳入敏感信息，高度介入个人隐私。因此，平衡测试的天秤将往个人基本权利倾斜，数据控制者如要通过平衡测试则需有足够的保障措施以恢复天秤的平衡。因此当涉及商业营销时，数据主体可以无条件拒绝。
基于拒绝权的用户退出机制是大数据实践的重要保障措施。欧洲数据保护监督机构建议，在大数据利用的情形下，如果难以在机构的合法利益与数据主体的权益之间取得平衡，数据主体退出机制则可成为取得权益平衡的有效手段。29条工作组意见也指出，除同意机制外，一个完善可行的退出机制也可在数据主体权利保障方面发挥
重要作用。退出机制越容易操作，越有利于控制者通过平衡测试。此外，数据控制者还应遵循透明化原则，公布相关信息使数据主体能够清楚了解数据使用方式，保证用户退出机制的
（二）平衡测试的问责机制
平衡测试的判定方曾在欧盟各成员国形成不同的实践，或由控制者判定，或由国家监管机构判定。欧盟《通用数据保护条例》最终将平衡测试交由数据控制者执行。有专家担心，数据控制者为利益相关方而非中立方，不合适作为判定者，交由数据控制者执行将成为数据控制者规避监管的法律漏洞。且平衡测试需要专业的法律意见加以评判，有的数据控制者未必具有专业经验，由法院或政府官方机构判定更为合适。尽管如此，政府部门和法院实际上并无足够的精力一一审查。因此，欧盟最终规定，平衡测试由数据控制者进行记录和证明，并由法院或政府数据保护机构加以监管。谷歌2012年便是因不当适用合法利益豁免而被29条工作组要求整改。谷歌为维护升级系统而使用个人信息。29条工作组认为谷歌无法通过平衡测试，理由如下：（1）谷歌并未尽充分告知义务，未告知用户其信息使用的目的和类型；（2）谷歌将各类服务的数据进行合并处理，但未能证明收集如此大的数据库是为其使用目的所必需的，且未能符合比例原则；（3）谷歌未能提供其收集的数据的保留期限，未能在一
大数据时代如何保护个人隐私
大数据时代如何保护个人隐私 前瞻产业研究院指出大数据的四大特征：海 量的数据规模(vast)、快速的数据流转和动态的数据体系(velocity)、多样的数据类型(variety)和巨大的数据价值(value)。仅从海量的数据规模来 看，全球IP流量达到1EB所需的时间，在2001年需要1年，在2013年仅需1天，到2016年则仅需半天。全球新产生的数据年增40%，全球信息总量每两年就可翻番。 大数据时代促进信息的自由流动和共享是政府管理、商业发展和技术创新的需要。与此同时，海量个人信息的收集、处理、利用和共享又会对公民的个人信息安全尤其是隐私和其他一些敏感信息的安全带来巨大威胁。如何处理好促进信息自由流动与保护个人信息安全之间的关系，是信息社会不可回避的问题。我国如果不及早和国际接轨建立个人信息保护制度，必将在国际贸易中受到排挤，国际企业和组织大量采集我国公民个人信息的行为得不到有效规制也会对我国经济社会安全带来威胁。欧盟法院近日宣布欧美间的“安全港”协议立即失效值得我们警醒。下面就完善我国个人信息保护制度提出六点建议： 信息社会中的个人信息保护具有不同于传统社会隐私保护的特征，需要兼顾数据的利用价值与保护之间的平衡。信息的自由流动和开发利用对社会进步具有重大作用，而一国对数据利用和保护的法律制度的宽严程度又会对该国数据技术的创新带来影响。美国加州大学戴维斯分校教授Chander研究发现：美国法律制度对中间平台的保护更为有力，在美国属于创新范畴的活
法，但由于既没有细分领域或行业，也不是自下而上由行业自身制定，无法发挥行业自律的核心优势。要发挥行业自律的作用，必须遵循其核心要素：一是由行业主导的自下而上制定模式，政府可以指导或引导，但绝非主导;二是根据行业特点结合企业自愿予以行业细分，而不是试图用一个自律性规范涵盖所有行业。结合我国具体情况，建议先由政府主管部门倡议并引导在几个典型行业开展行业自律，例如银行业、电信业、互联网服务业、电子商务平台等，然后逐步扩展至餐饮业、快递业等行业。行业自律规范应主要由行业组织中具有相当的业务和法律知识的人制定，并广泛征求行业成员意见。一旦某一企业书面作出遵守某一行业自律规范的承诺，则该自律规范成为该企业和消费者之间合同的组成部分。同时，法院在司法程序中也可对自律规范的合法性予以审查，排除其中违法或者明显不合理侵害消费者权益的条款的适用。 本文作者：余水工（） 本文来源前瞻网，转载请注明来源！
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相关的数据。同时Google的预测与政府数据的相关性高达97%，这 也就意味着Google预测数据的置信区间为3%，这个数字远远小于传统统计学上的常规置信区间5%!而这个数字就是大数据时代预测结果的相对准确性与事件的可预测性的最好证明!通过这一事以及其他的 案例，维克托提出了在大数据时代“样本=总体”的思想。我们都知 道当样本无限趋近于总体的时候，通过计算得到的描述性数据将无限的趋近于事件本身的性质。而之前采取的“样本 接下来，维克多又通过了IBM追求高精确性的电脑翻译计划的 失败与Google只是将所有出现过的相应的文字语句扫描并储存在词 库中，所以无论需要翻译什么，只要有联系Google词库就会出现翻译，虽然有的时候的翻译很无厘头，但是大多数时候还是正确的，所以Google的电脑翻译的计划的成功，表明大数据时代对准确性的追 求并不是特别明显，但是相反大数据时代是建立在大数据的基础住上的，所以大数据时代追求的是全方位覆盖的数字测度而不管其准确性到底有多高，因为大量的数据会湮埋少数有问题的数据所带来的影响。同时大量的数据也会无限的逼近事物的原貌。 之后，维克托又预测了一个在大数据时代催生的重要职业—— 数据科学家，这是一群数学家、统计学与编程家的综合体，这一群人将能够从获取的数据中得到任何他们想要的结果。换言之，只要数据充足我们的一切外在的与内在的我们不想让他人知道的东西都见会
大数据时代读后感精选多篇 科学家的治学态度是严谨的，而人文学家更具有想象力。一些对大数据不甚了然的人往往夸大了它的作用，甚至把它神化。舍恩伯格认为大数据的核心是预测。大数据不是要教机器像人一样思考。相反，把数学算法运用到海量的数据上来预期事情发生的可能性。[iii]舍恩伯格甚至不回避大数据所产生的负面影响，他在第七章里谈到让数据主宰一切的隐忧。我觉得这是实事求是的科学态度。在量子力学里有一个测不准原理：一个微观粒子的某些物理量( )，不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。它是解释微观世界的物理现象，信息社会中的大数据会不会也有类似情况呢?如果我们再把凯文凯利的《失控》对比来读的话就更有意思了，这样我们对整个物质世界及至人类社会就有了更全面更深刻的洞察，从物理王国到生物世界，再到信息社会。从公共卫生到商业应用，从个人隐私到政府管理，大数据无处不在。与此同时，从哪个角度探讨用什么方法研究，舍恩伯格都不会忘记大数据服务人类造福人类的终极目的和价值所在。大数据并不是一个充斥着运算法则和机器的冰冷世界，其中仍需要人类扮演重要角色。人类独有的弱点、错觉、错误都是十分必要的，因为这些特性的另一头牵着的是人类的创造力、直觉和天赋。偶尔也会带来屈辱或固执的同样混乱的大脑运作，也能带来成功，或在偶然间促成我们的伟大。这提示我们应该乐于接受类似的不准确，因为不准确正是我们之所以为人的特征之一。[iv]用中国话来说就是人无完人，人类在收获大数据带来的红利的同时也要承受它带来的危害。这不
是对立统一的辩证唯物主义?我把它看作带着欧洲批判学派色彩的科学发展观。 问题是研究的价值基点，大数据不是舍恩伯格研究的问题，而是研究对象，他研究的是数据处理和信息管理问题，同时也讨论信息安全和网络伦理问题，还引发哲学上的思考，哲学史上争论不休的世界可知论和不可知论转变为实证科学中的具体问题。可知性是绝对的，不可知性是相对的。大数据之所以为大是因它引发人类生活、工作和思维的大变革，从这个意义上来看，《大数据时代》的意义不仅在于它讨论了若干重大问题，而且对研究者开出了一个问题清单，从而引发更多人来探讨这些有趣的问题。 《大数据时代》实际上主要是一本讨论数据挖掘的书，数据挖掘与数据分析是不同的概念，数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统( )和模式识别等诸多方法来实现上述目标。而数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。数据挖掘主要运用计算机来进行处理，而数据分析既要用计算机也要人工分析，是计算机科学与人文价值判断的统一结合。换言之，《大数据时代》并不是一本讨论大数据所有问题的书。 《大数据时代》也是一本讨论互联网发展的书，从数字化到数据化，同时有浓厚的未来学色彩。当文字变成数据，我们进入
大数据时代个人隐私保护策略 大数据时代个人隐私保护策略 周军虎 摘要：大数据技术越来越深刻地影响着人们的生产生活方式，但与此同时，人们的个人隐私安全问题也日益严峻，甚至威胁到人们的人身安全和财产安全。因此，探析大数据背景下的个人隐私保护问题显得尤为迫切。 关键词：大数据个人隐私保护策略 随着信息技术的迅速发展和应用，大数据、云计算、人工智能等信息技术正越来越深刻地改变着人们的生产生活方式。无论是个人出行前的交通路线查询，还是网络平台购物，日常信息沟通，我们无时无刻不在享受着大数据带来的便利。然而，大数据所引起的个人隐私安全问题也越来越被人们关注。大数据时代，我们时刻暴漏在“第三只眼”下，我们访问各类网站所留下的个人数据信息被爬虫技术抓取并保存，用以分析我们的购物习惯、社交关系、个人活动轨迹等，这些一旦信息被非法机构和恶意分子利用，就会对我们正常的生产生活造成影响，甚至会威胁到个人人身安全和财产安全。 一、大数据时代个人隐私安全问题 （一）用户个人隐私保护意识不强 网络用户具有多重身份，既可能是个人隐私信息的拥有者，又可能是传播者。用户的个人隐私保护意识不强主要表现在三个方面。首先是有些用户随意在手机和电脑上浏览或点击非法网站，扫描商家二维码，通过非正规途径下载安装不正规软件，将病毒带到了个人电子设备中，被黑客攻击。其次是用户在微博、微信、QQ、论坛、推特等社交软件上随意公开个人照片、工作单位、联系方式和地址、社交朋友圈等信息，将个人信息泄露在了网络上。最后是有些用户随意转发和传播他人隐私信息，有意或无意地泄露了他人隐私信息，并被不发分子窃取、售卖，给他人的正常生产生活带来麻烦，甚至造成人身安全威胁或财产损失。 （二）互联网企业对个人隐私滥采滥用 就国内来说，互联网企业对个人隐私的滥采滥用主要表现在对个人信息进行过度采集。目前，几乎所有的APP软件都设置了很多访问权限，用户若要安装并使用，就必须对个人相册、邮箱、摄像机、通讯录以及地理位置等个人信息进行
《大数据时代》心得体会 由咸阳市组织、厦门大学承办的为期一个星期的“三五”人才综合素质培训已经结束，这次培训让我感触颇深，受益匪浅。信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。针对这个话题，我从以下几个方便谈一下自己对于大数据的浅薄认识。 一、大数据的概念 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述事物的符号记录，是可定义为意义的实体，它涉及到事物的存在形式。它是关于事件之一组离散且客观的事实描述，是构成信息和知识的原始材料。数据可分为模拟数据和数字数据两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。 在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。
大数据时代读后感范文 本书《大数据时代》出自维克托·迈尔-舍恩伯格，是最早洞见大数据时代发展趋势的数据科学家之一，也是最受人尊敬的权威发言人之一。舍恩伯格教授在《大数据时代》中提出：“大数据是指不用随机分析法这样的捷径，而采用所有数据的方法。”阐述大数据是一个比较的概念，它是在人类过去运用小数据库随机抽样获得分析结果比较而来，它的关键是在“大”，数据存储量越大，价值越显著。大数据的核心作用在于“预测”，引申出“规划”与“解决方案”，也就是我们说的“算法”。书中展示了谷歌、微软、亚马逊、IBM、苹果、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们最具价值的应用案例。 在现今的社会，大数据的应用越来越彰显他的优势，它占领的领域也越来越大，电子商务、O2O、物流配送等，各种利用大数据进行发展的领域正在协助企业不断地发展新业务，创新运营模式。有了大数据这个概念，对于消费者行为的判断，产品销售量的预测，精确的营销范围以及存货的补给已经得到全面的改善与优化。就我个人体会。大数据产生最直观的价值：一是时间，二是金钱。要知道“时间就是金钱，效率就是生命。” 大数据带给我们的三个颠覆性观念转变：采样数据向全部数据转变；精确制导向方向引领转变；因果关系向相关关系转变。 1.不再局限随机样本，而是全体数据：在大数据时代，我们有更
多的数据可以分析，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样，这也是通过大数据打通的传统壁垒。 2.不再局限精确性数据，而是混杂性数据：以前需要分析的数据很少，所以我们必须尽可能精确地量化我们的记录，随着数据的积累，数据库的完善，我们不再需要对一个现象刨根问底，只要掌握了大体的发展方向，适当忽略微观层面上的精确度，会让我们在宏观层面拥有更好的洞察力。 3.不再局限因果关系数据，而是相关关系数据：在大数据时代，我们无须再紧盯事物之间的因果关系，而应该寻找事物之间的相关关系，相关关系虽然不能准确地告诉我们事件发生的原因，但是它会提醒我们事件的发生。 思考：大数据在农业领域建设。近年来，我国数字农业发展方兴未艾，从北大荒千里沃野的无人驾驶农机作业，到浙江乌镇的刷脸入住农家乐、西安阿里的智慧大脑，数字农业正在悄然地助推传统农业发展。从理想状态来说，我认为数字农业就是有一块地，你种什么，种多少，施什么肥，打什么药，卖给谁，都用数据来表达，以大数据来支撑决策，通过信息化、数字化提供全程社会化服务。具体讲，数字农业是指以数据为关键要素，以数字技术与农业融合发展为重点，以数字产业化、产业数字化为路径，实现农业生产过程及全产业链数字化表达、数字化设计、数字化管理的新兴农业形态。 当前，我国已进入加快发展数字农业的新时期，发展数字农业有条件、有需求，恰逢其时，势在必行。人类社会经历了农业革命、工
毕业大学生培训心得体会 毕业大学生培训心得1 我参加了沙坪坝区中小学心理健康教师培训班。此次心理健康培训的时间虽然仅7天，但在我的心理却激起了层层涟漪。我相信这次培训给与我的东西决不止心理学的理论知识，它会有一种延续性，影响我的生活，影响我的工作，影响我的人生……它会让我更为自信更为坦然地接受一次次的挑战!心理健康教育我还处在初步的学习、摸索阶段，但我相信它肯定能帮我解决工作中遇到的很多难题。只要我不懈地努力，一定会迎来学校心理健康教育灿烂明天! 在培训学习中，聆听了教授与从事心理工作一线老师的讲座，他们都以鲜活的案例和丰富的知识内涵及精湛的理论阐述了心理健康这门学科的魅力所在，给了我强烈的感染和深深的理论引领，并且通过理论学习、小组讨论、自我剖析等让我们意识到心理健康教育是一门提高学生心理素质的基础教育，同时也让我们知道，加强对学生的心理教育，可以减少甚至杜绝学生心理问题的发生。通过培训我还意识到要实现提高学生素质，促进学生的人格健全发展的目标,教师的作用是无可替代的，尤其是班主任。所以在这几天的培训学习中，我都认认真真地上好每一节课，做好笔记，学好心理健康方面的知识，帮助学生学得更好，生活得更好!
在培训学习中，每一天都能感受到思想火花的冲击;结交了一群优秀的同行朋友探讨了疑惑。在一次次的感悟中，颇感自己的责任重大、知识贫乏。通过这次培训，收获颇丰、感想颇深：眼界开阔了、思考问题能站在更高的境界，许多疑问得到了解决或者启发。对我的教育有了一个新的认识。 毕业大学生培训心得2 此次培训，我了解到广州市非公和社会组织党建工作始终坚持实处用力，实处见效，特色鲜明，适用性强，使我开阔了视野，拓展了思路，受益匪浅。 始终坚持以党建为统领。体制机制的建立，是我们做好非公和社会组织党建工作的前提和保障，广州市构建了市—区—街道(园区)—社区四级联动齐抓共管工作机制，同时建立行业、协会等条块管理工作体系，呈现了较强的科学性和实效性，充分发挥党建统领的作用。广州社会组织党建“红苗工程”从红种子-红树苗-红树林的红色生态链，切实保证社会组织的正确发展方向，突出社会组织在营造共建共治共享社会治理格局上的积极作用。 始终坚持以需求为导向。广州非公和社会组织党建工作坚持分类指导、务实管用的原则，充分诠释了只有适合才是的，党建工作紧紧围绕非公企业和社会组织以及广大群众的需求来开展。南村商会为企业搭建平台，凝聚思想共识，助力企业发展，推动社会进步;三元里社区把群众最为关心的环境卫生脏乱差，社区黄赌毒治理作为检验党建工作成效，真正做到群众需要什么党组织
大数据时代，保护个人隐私至关重要 随着互联网技术的升级，大家无时无刻的使用着互联网，人们在其中留下的痕迹也越来越多。但在如今的大数据时代，这些痕迹足以威胁到现实生活中的我们的个人安全。到底互联网对我们的隐私造成了怎样的影响?我们该如何保护? 一、保护互联网个人隐私至关重要 随着移动互联网发展，各种数据成井喷状态，今日你在微博上分享生日party心情如何?明日又发表要考试了心里紧张等，这些数据实际上都包括了你的各种信息，这让各种隐私无处可藏。 这些隐私数据看似无关重要，实际上却价值连城。商家利用这些数据，可以对消费者的喜好进行判断，预估用户的需求，从而提供一些比较独特的个性化服务。但事物总是两面性，以上只是好的一面。在这些人性化的背后，是隐私安全。你在互联网上分享出来的各种信息，很有可能会在明天成为黑客攻击你的最后一根稻草。 如果这些数据都是某个人产生的，而不法分子的目的也是针对这个人的，那这个人的过去以及未来，所有信息都掌握在不法分子手中，这样的结果你想要吗?而会有什么样的结果你能预料到吗? 大数据是好的时代，也是坏的时代：如果免费检测基因的公司拿到了个人的健康隐私数据，就能精准地推销医药产品，建立点对点的商业模式，这对公司是一个黄金时代。但如果大数据被污染了，也就是说，数据被人为操纵或注入虚假信息，据此作出的判断就会误导人们。 二、大数据时代，如何保护个人隐私 周鸿祎指出，大数据时代可以不断采集数据，当看起来是碎片的数据汇总起来，“每个人就变成了透明人，每个人在干什么、想什么，云端全部都知道。” 他据此提出了大数据时代保护个人隐私的三原则。 第一，这些数据应该是用户的资产，这是必须明确的，就像财产所有权一样，以后个人隐私数据也会有所有权。 第二，利用万物互联技术给用户提供信息服务的公司，需要把收集到的用户数据进行安全存储和传输，这是企业的责任和义务。 第三，如果要使用用户的信息，一定要让用户有知情权和选择权，所谓“平
大数据时代心得体会集团标准化小组：[VVOPPT-JOPP28-JPPTL98-LOPPNN]
《大数据时代》心得体会 信息时代的到来，我们感受到的是技术变化日新月异，随之而来的是生活方式的转变，我们这样评论着的信息时代已经变为曾经。如今，大数据时代成为炙手可热的话题。 信息和数据的定义。维基百科解释：信息，又称资讯，是一个高度概括抽象概念，是一个发展中的动态范畴，是进行互相交换的内容和名称，信息的界定没有统一的定义，但是信息具备客观、动态、传递、共享、经济等特性却是大家的共识。数据：或称资料，指描述的记录，是可定义为的，它涉及到事物的。它是关于事件之一组且客观的描述，是构成和的原始材料。数据可分为和两大类。数据指计算机加工的“原料”，如图形、声音、文字、数、字符和符号等。从定义看来，数据是原始的处女地，需要耕耘。信息则是已经处理过的可以传播的资讯。信息时代依赖于数据的爆发，只是当数据爆发到无法驾驭的状态，大数据时代应运而生。 在大数据时代，大数据时代区别与转变就是，放弃对因果关系的渴求，而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”，而不需要知道“为什么”。数据的更多、更杂，导致应用主意只能尽量观察，而不是倾其所有进行推理。小数据停留在说明过去，大数据用驱动过去来预测未来。数据的用途意在何为，与数据本身无关，而与数据的解读者有关，而相关关系更有利于预测未来。大数据更多的体现在海量非结构化数据本身与处理方法的整合。大数据更像是理论与现实齐头并进，理论来创立处理非结构化数据的方法，处理结果与未来进行验证。大数据是在互联网背景下数据从量变到质变的过程。小数据时代也即是信息时代，是大数据时代的前提，大数据时代是升华和进化，本质是相辅相成，而并非相离互斥。 数据未来的故事。数据的发展，给我们带来什么预期和启示？金融业业天然有大数据的潜质。客户数据、交易数据、管理数据等海量数据不断增长，海量机遇和挑战也随之而来，适应变革，适者生存。我们可以有更广阔的学习空间、可以有更精准的决策判断能力这些都基于数据的收集、整理、驾驭、分析能力，基于脱颖而出的创新思维和执行。因此，建设“数据仓库”，培养“数
《大数据时代》读后感 《大数据时代》是由英国作者维克托麦尔〃舍恩伯格等所著，由胜杨燕和周涛翻译。这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革。本书作者舍恩伯格在大数据领域是最受人尊敬的权威发言人之一。他二十多年来一直致力于网络经济、信息与创新、信息监管、网络规范与战略管理方面的研究，从维也纳大学到哈佛大学，从新加坡国立大学到牛津大学，世界上最著名的互联网研究学府都留下了他的足迹。开阔的学术视野与系统的学术造诣，更让他不断为企业与商业应用提供强大的理论支持。他的咨询客户包括微软、惠普、IBM、亚马逊、facebook、twitter、VISA等大数据先锋们，所以在《大数据时代》一书中，他将掌握的最前沿的大数据应用案例给予充分的分析，并对大数据的价值链与角色定位给予清晰的预见。 文中作者清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样=全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 本书观点掷地有声，作者观念高屋建瓴，从很多实例和经验中萃取普适性观念。例子详实丰富，囊括了进百个学术和商业实例。 引言提出了大数据将给生活、工作于思维带来重大的变革。一个例子是2009年H1N1流行病毒背景下谷歌通过检测检索词条，处理了4.5亿个不同的数据模型，通过预测并与2007年、2008年美国疾控中心记录的实际流感病例进行对比后，确定了45条检索词条组合，并将其用于一个特定的数学模型后，预测的结果与官方数据的相关系数高达97%。按照传统的信息返回流程，通告新流感病毒病例将有一到两周的延迟。对于飞速传播的疾病，信息滞后两周是致命的。而谷歌运用大数据技术，以前所未有的方式，通过海量数据分析得出流感所传播的范围，为世界预测流感提供了一种更快捷的预测工具。此外，我联想到原淘宝董事
大数据时代个人信息保护模式需改变在当今信息化时代,个人信息不再是隐私权的客体,也不是人格权衍生出的财产权的组成部分,而成为国家、企业和个人共享的数据资源。因此,关于个人信息的立法不应再狭隘地局限于个人利益或私权保护,应侧重规范信息资产合理开发中个人利益和社会公共利益的平衡,应更好地发挥个人信息在促进个人全面发展和推动社会进步中的公共产品作用。 个人信息作为传统法律上人格权的客体,一直处于静态而稳定的法律关系之中。然而,近十年进入大数据时代以来,个人信息的法律保护制度在全球范围内正经历着一场重大变革。这一变革的根本原因:随着社交时代的到来,数据量激增,云计算普遍运用,物联网雏形逐渐显现等,数据资产在政治、经济活动和社会结构中的核心地位愈发凸显。与在传统隐私权
或人格权保护中个人居于主导地位不同,在大数据、云计算与人工智能时代,单个主体作为大量信息流的一个末梢,其可识别性的符号化特征在以关联关系为核心的大数据要求的全样本分析中,已经成为模糊的信息加工客体。 个人信息不是纯粹的私法权利客体,享有与使用它而产生的利益不能仅从私权保护的角度进行狭隘的思考。就个人信息的范围而言,在个人提供的信息产生的信息产品与信息服务中,既有个人所创建的信息,又有他人参与创建或主要由他人创建的信息(如信用信息和信誉信息等),故而,已经不能完全从隐私权或人格权的私有化属性方面进行边界厘定。 在大数据时代,单一性个人信息的价值越来越不明显。个人信息对经济和社会发展的微观效应,迅速让位于大数据时代全部样本的信息挖掘产生的分
析价值和预测效用。个人信息保护方式必须向此种经 济和科技运行模式妥协,由此构建新型的个人信息公 开化和可利用化的法律规范。个人信息经过数据企业 的批量或整体性加工,变成符合一定目的的数据资产。在一定程度上,这种数据资产作为深度把握社会财富 流动、维护社会秩序、节约社会资源、预测及避免重 大系统性风险的公共数据。 一些国家或地区的最新立法已逐步放弃个体对 个人信息的绝对控制权理论,使个人信息权从绝对性 的私法性权利或基本人权,向具有公共产品属性的公 共信息财产转化。个人信息相关的法律规范,在世界 范围内多因信息技术的发展,以及消费者与数据企业 关系的变化,而由特别法实时进行调整与更新。在这 个大的社会发展趋势之下,静态的、以个人隐私的绝
大学生课程培训心得体会 导读：本文大学生课程培训心得体会，仅供参考，如果能帮助到您，欢迎点评和分享。 进入电大后，开始学习管理学。以前对于管理只接触过一些断断续续的概念，不是很全面了解。经过半年的系统学习下来，我有了不少收获，以前工作中接触过的一些管理培训思想都通过逐步学习而全面一一对应起来。 通过学习，我发现这门学科涉及面非常广。而有效的管理，是没有一种固定模式的。首先摆在第一位的必须是结合实际，对不同的情况，不同的目标，都会有很多个管理的选择，而我们则要从中选择出一种最有效，最节约，又或是最易实现的办法。于是，我们必须要首先明确一个最核心最本质的目标。对于企业管理，那就是投入最小成本换取最多的回报，而工作和人是管理的两个重要部分。 对于工作，所有的企业都是由无数人来担任无数职位然后形成的，因此所有的企业都有一定的组织结构和工作方式。同时每一个职位的人，不论是管理者、技术人员、工人，他们需要完成的工作也是在一定的计划内的，这些都是企业在运作前需要设计规划好的内容。因此管理的第一项也是最重要的任务便是把这些工作的结构和内容计划安排好。单从工作的角度看，如果一个企业的组织结构达到了最合理最科学，而企业中每个人的工作也是最恰当最精准，那么这个企业就能做到已最少的投入换回最多的回报。现实中这是不可能的，因为永
远找不到一个最完美的工作方式，同时实际情况也是变化万千，现实的要求在不断改变，如果要“最完美”，那就必须不停的改变，这对于管理者来说也是极不现实的。因此管理学家只是致力于更大地提高工作效率，而非求一个“最完美”。在这方面，20世纪初出现的科学管理思想有着很大的成就。泰勒提出的科学管理思想，包括确定合理的工作标准、工作方法标准化、合理配备工人、实行有差别的计件工资制、实行职能工长制。这些理论本身对有效管理起了很大作用，同时也使人们更加重视对工作的科学设计和改造，从而提高效率。每一个管理者都应该从科学管理思想中收获更本质的内容，那便是通过科学有效的管理，使人们的工作效率不断提高。泰勒在这一方面只是为人们开了个头，后来的管理者需要发挥创造力，面对各种情况，科学理性地设计组织结构、工作方式等，从而使效率达到最大。这便是对于工作的一部分，当然不只是科学管理思想对其有积极作用，但最终目标还是通过调整工作，来使效率达到最大。 第一部分无疑是管理中最重要的部分，然而如果没有第二部分的话，第一部分无疑会大打折扣。 这第二部分是对于人。如果说对于工作的设计和调整是属于比较固定和硬性的话，那么对于人的工作是充满弹性和不固定因素的。因为人和工作工具是不同的，人的心理和生理上的各种因素会影响人工作的效率。如果想提高工作效率，对人的关注是绝对不能忽视的。如果不这样，光靠改善第一方面内容会使其效果大大降低。如果长久忽视对人的关注，则会产生更消极的影响。对于人，管理者要做到的是，
1.网盘是非常方便的电子资料存储流转工具。不仅不占用空间，而且在任何电脑上都能访问，下面这些使用网盘的做法中，哪一项会造成个人隐私信息泄露的风险?（）（单选题2分） 得分：2分 C.将所有信息保存在云盘，设置一个复杂的云盘密码，然后将密码信息保存在电脑D 盘的文件夹中 2.位置信息和个人隐私之间的关系，以下说法正确的是（）（单选题2分）得分：2分 C.需要平衡位置服务和隐私的关系，认真学习软件的使用方法，确保位置信息不泄露 3.你收到一条10086发来的短信，短信内容是这样的：“尊敬的用户，您好。您的手机号码实名制认证不通过，请到XXXX网站进行实名制验证，否则您的手机号码将会在24小时之内被停机”，请问，这可能是遇到了什么情况?（）（单选题2分）得分：2分 D.伪基站诈骗 4.我们在日常生活和工作中，为什么需要定期修改电脑、邮箱、网站的各类密码?（）（单选题2分）得分：2分 D.确保个人数据和隐私安全 5.浏览网页时，弹出“最热门的视频聊天室”的页面，遇到这种情况，一般怎么办?（）（单选题2分）得分：2分 D.弹出的广告页面，风险太大，不应该去点击 6.在某电子商务网站购物时，卖家突然说交易出现异常，并推荐处理异常的客服人员。以下最恰当的做法是?（）（单选题2分）得分：2分 C.通过电子商务官网上寻找正规的客服电话或联系方式，并进行核实 7.重要数据要及时进行（），以防出现意外情况导致数据丢失。（单选题2分）得分：2分 C.备份 8.我国计算机信息系统实行（）保护。（单选题2分）得分：2分 B.安全等级 9.当前网络中的鉴别技术正在快速发展，以前我们主要通过账号密码的方式验证用户身份，现在我们会用到U盾识别、指纹识别、面部识别、虹膜识别等多种鉴别方式。请问下列哪种说法是正确的。（）（单选题2分）得分：2分 C.使用多种鉴别方式比单一的鉴别方式相对安全 10.日常上网过程中，下列选项，存在安全风险的行为是?（）（单选题2分）得分：2
生活，工作以及思维的大变革 ——读《大数据时代》有感及所思 读了《大数据时代》后，感觉到一个大变革的时代将要来临。虽然还不怎么明了到底要彻底改变哪些思维和操作方式，但显然作者想要“终结”或颠覆一些传统上作为我们思维和生存基本理论、方法和方式。在这样的想法面前，我的思想被强烈震撼，不禁战栗起来。 本书从思维、商业、管理三个方面阐述了在大数据时代在下的变革，这些变革涉及到我们生活的方方面面，几乎其影响程度可以与两次工业革命相媲美。作者在第一部分提出了三个比较令人震惊的观点，也就是大数据的精髓在于我们分析信息时的三个转变，这三个转变将改变我们的理解和组建社会的方法。并且作者将生活，工作思维的大变革和这几个方面紧紧联系在一起。 第一个转变是，在大数据时代，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不再依赖于随机采样。也就是说样本等于总体；第二个转变是对研究数据不会追求精度，而且追求混杂性，小数据时代下，追求精确度是合理的，因为我们收集的数据很少，所以要越精确越好，包括如今仍然也在使用这种办法；但是在某些时代，尤其是在大数据时代背景下，快速获得一个大概轮廓和发展脉络，要比精确性重要得多，既然选择了整体性，肯定要忽视细节和确定性；第三个改变是不是因果关系而是相关关系，在大数据时代，我们更需要了解一个东西是什么，而不是为什么，要找到关联无，通过一个良好的关联物的相关关系可以帮助我们捕捉预测未来。 这三个方面是大数据时代所给我们带来的思维上的改变，所谓思路决定出路，思路有了创新，有了拓展，相应的社会也就会有很大的变化。紧接着第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力。第三部分则是阐述了大数据时代下的弊端以及在管理上的措施。个人认为本书的精髓部分是第一部分，第一部分的三个观点涉及的面很广，包括统计学、逻辑学、哲学等。后两个部分都是以第一部分这三个观点为基础展开阐述的。 这本书给我感触最深的就是这三个转变，或者说是三个观点，可以说是哲学上说的世界观，因为世界观决定方法论，所以这三个观点对传统看法的颠覆，就会导致各种变革的发生。首先是第一个，作者认为在抽样研究时期，由于研究条件的欠缺，只能以少量的数据获取最大的信息，而在大数据时代，我们可以获得海量的数据，抽样自然就失去它的意义了。放弃了随机分析法这种捷径，采用所有的数据。作者用大数据与乔布斯的癌症治疗例子说明了使用全部数据而非样本的意义，列举了日本“相扑”等来证明使用全体数据的重要性。这个观点足以引起统计学乃至社会文明的变革，因为统计抽样和几何学定理、万有引力一样被看做文明得以建立牢固的基石。我对这个观点还是比较认同的，如果真能收集到整体的数据而且分析数据的工具也足够先进，自然是全体数据研究得出的结果更令人信服。但是这个观点也过于绝对，就算是在大数据时代要想收集到全体数据还是不太可能实现的，因为收集全体数据要付出的代价有时会很大。比如说，你要检测食品中致癌物质是否超标，你不可能每一件食品你都检测一遍吧。 第二，要效率不要绝对的精确。作者说，执迷于精确性是信息缺乏时代和模拟时代的产物，只有5%的数据是结构化且能适用于传统数据库的。如果不接受混乱，剩下95%的非结构化数据都无法被利用。作者是基于数据不可能百分之百正确的考虑而做出这样的判断的，如果采用小数据一个数据的错误就会导致结
《大数据时代》读后感 《大数据时代》这本书主要描述的是大数据时代到临人们生活、工作与思维各方面所遇到的重大变革，从事信息的我们，更需要对这些先进的理念进行学习，并且学以致用，应用到我们日常的生活中去。 文中清晰的阐述了大数据的基本概念和特点，并列出明确的观点。不管对于产业实践者，还是对于政府和公众机构，都非常具有价值。作者将本书分为3个部分。第一部分提出了大数据时代处理数据理念上的三大转变：抽样等于全体；要效率不要绝对精确；要相关不要因果；第二部分作者从万事万物数据化和数据交叉复用的巨大价值两个方面，讲述驱动大数据战车在材质和智力方面向前滚动的最根本动力；最后一部分，作者描绘了大数据帝国前夜的脆弱和不安，包括产业生态环境、数据安全隐私、信息公正公开等问题。 文中提出的一个观点是，预测是大数据的核心。其实从过去的时代人们就利用掌握的数据进行各种分析，从而对经济等各方面进行预测、矫正。只是进入了大数据时代人们掌握的数据爆炸性的速度在增长，从而数据的存储和分析数据分方法成了释放大数据能量的关键。 作者同时也指出随着数据使用的越来越多，其得出的结果并一定能越来越精确，毕竟数据不能保证百分之百的正确，特别是大数据时代各种结构化与非结构化类型的数据聚集在一起难免导致结果的不太精确。大数据时代要求我们重新审视精确性的优劣。 大数据成为许多公司竞争力的来源，未来可能整个行业的结构会发生改变，大公司和小公司最有可能成为赢家。如今的核心竞争力在于快速而廉价地进行大量的数据存储和处理。当然公司要根据自己的情况进行调整。大数据向小数据时代的赢家以及那些线下大公司（如沃尔玛、联邦快递、宝洁公司、雀巢公司、波音公司）提出了挑战。同时，大数据也为小公司带来了机遇。大数据也将会影响国家竞争力。当制造业已经大幅转向发展中国家，而大家都争相发展创新行业的时候，工业化国家因为掌握了数据以及大数据技术，所以仍然在全球竞争中占据优势，但这个优势很难持续。随着技术的发展，西方世界在大数据技术的优势将会慢慢消失。对于大公司而言，好消息是大数据技术可以加剧优胜劣汰。一旦公司掌握了大数据，它不但可能超过对手还可能遥遥领先。
大数据时代用户个人信息保护策略：分级分类保护 “棱镜门”事件暴露出了用户网络行为可以被实时监控的现实。除却国家行为，互联网服务提供者跟踪、分析用户行踪的事件也是此起彼伏。网易邮箱挂马事件、安卓应用隐私泄露问题、快递员售卖快递单事件，不断刺激着广大用户脆弱的神经。互联网进入大数据时代后，个人信息对于互联网服务提供者而言具备了更多的商业价值，同时也面临着更大的安全威胁。大数据时代如何保护用户个人信息，是不得不解决的关系网络发展基础的问题。保护用户个人信息，必须立足互联网业务发展现实。对用户个人信息采用分级分类保护，是解决大数据时代用户个人信息保护的一种有效方法。 一、大数据时代用户个人信息商业价值进一步凸显 用户个人信息构成大数据的重要源泉。智能手机和可穿戴式设备的普及，个人的位置、行为，甚至生理变化，都成为可被实时记录并分析的数据资源。同时，社交网络兴起，发表和分享信息成为重要的网络活动，用户成为互联网上各类信息的生产者。 大数据商业应用深挖用户个人信息潜在价值。大数据在商业领域的典型应用体现为通过对用户行为的精准分析，提升用户体验，增强用户黏性，开展个性化营销。 区分个体变得十分重要，对一定规模的关联信息的聚合分析可以还原并预测用户生活全貌，为个性化业务提供数据支撑。互联网通过后向收费模式，将个人信息转化为商业链的价值节点之一。 技术发展为挖掘用户个人信息潜在价值提供条件。获取和存储成本的降低，使大规模信息的聚集变成可能。数据挖掘和数据分析技术，为用户个人信息二次开发提供了机会和条件，信息的潜在价值得到释放。 实践中，拥有丰富个人信息资源的社交、电商公司纷纷通过挖掘信息价值，创
大数据时代的个人隐私保护 【摘要】大数据是把“双刃剑”，在人们因大数据获益的同时，个人隐私的保护却由此变得更加艰难。个人隐私常常在毫无防备的情况下被人非法披露和商业利用，甚至是恶意利用。从目前情况看手机成为最危险的智能终端，暴露了用户的位置信息。随着可穿戴设备的兴起，隐私信息泄露将会越来越严重，完善保护个人隐私的相关法律法规成本高昂但势在必行。 【关键词】大数据用户隐私人肉搜索智能终端可穿戴设备 大数据本是一个技术词汇，现在却成为了社会热点名词。大数据具有4V特点，即：Volume （大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Val-ue（价值）。通过大数据挖掘，人类所表现出的数据整合与控制力量远超以往。但是，大数据是把“双刃剑”，在人们因大数据获益的同时，个人隐私的保护却由此变得更加艰难。 一、大数据是把“双刃剑” 在个人隐私方面，每当我们上网、使用手机或者信用卡，我们的浏览偏好、采购行为都会被记录和追踪，甚至在我们根本自己没有意识到的时候，智能设备在联网之中就已经把我们的相关数据悄然地发送到了第三方。 二、大数据时代给个人隐私保护带来的挑战 （一）窥视与监视 美国洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生，谷歌流感趋势利用搜索关键词预测禽流感的散布；而商家利用大数据可以对消费者的喜好进行判断，预估用户的需求，从而提供一些比较独特的个性化服务。这一块的应用，还包括百度利用搜索记录进行推荐，包括逐渐完善的Google Now。但是，在这些人性化的背后是令人战栗的隐私安全。 （二）隐私信息披露与未经许可的商业利用 大数据带来的不仅是各种便利及机会，同样也会让我们时刻都暴露在“第三只眼”之下。淘宝、京东、亚马逊网站监视我们的购物习惯，百度、谷歌监视着我们的网页浏览习惯，而微博窃取着我们的社交关系网。在各种机构搜集数据的同时，普通人的各种私人信息也会成为被收集的数据.当大数据应用软件细化并可以明确到每个人的数据时，企业就可以针对每个人的喜好来进行非常具体的营销。 （三）歧视 个人健康信息等隐私的泄露，会导致歧视的发生。大数据是好的时代，也是坏的时代：如果免费检测基因的公司拿到了个人的健康隐私数据，就能精准地推销医药产品，建立点对点的商业模式，这对公司是一个黄金时代。但如果大数据被污染了，也就是说数据被人为操纵或注入虚假信息，据此做出的判断就会误导人们。 四）隐私信息的恶意使用 个人隐私泄露的频繁发生会威胁到个人的生活安全，成为影响社会治安的重要因素之一，如：电信诈骗、个人或交友圈信息泄露后的身份冒充、购物信息泄露后冒充卖家诈骗等。隐私信息的泄露，其典型的案例就是人肉搜索。 我的看法：大数据时代其实才刚刚开始，如果仅计算手机，中国有20亿部手机，但到了万物互联时代，一个人身上可能就有五六部设备连接互联网，家里所有的智能电器，路上开的汽车等等，估计未来五年内有100亿~200亿智能设备连接互联网。这些智能设备在人睡觉的时候，也在工作，记录和产生数据。 大数据是好的时代，也是坏的时代：如果免费检测基因的公司拿到了个人的健康隐私数据，就能精准地推销医药产品，建立点对点的商业模式，这对公司是一个黄金时代。但如果大数据被污染了，也就是说，数据被人为操纵或注入虚假信息，据此作出的判断就会误导人
篇一:《大数据时代书面记录与心得体会》 大数据时代书面记录与心得体会 2015年5月12日，听取了大数据时代相关技术的技术讲座。当今，大数据的到来，已经成为现实生活中无法逃避的挑战。每当我们要做出决策的时候，大数据就无处不在。大数据术语广泛地出现也使得人们渐渐明白了它的重要性。大数据渐渐向人们展现了它为学术、工业和政府带来的巨大机遇。与此同时，大数据也向参与的各方提出了巨大的挑战。 大数据，其影响除了经济方面的，它同时也能在政治、文化等方面产生深远的影响，大数据可以帮助人们开启循“数”管理的模式，也是我们当下“大社会”的集中体现，三分技术，七分数据，得数据者得天下。“大数据”的影响，增加了对信息管理专家的需求。事实上，大数据的影响并不仅仅限于信息通信产业，而是正在“吞噬”和重构很多传统行业，广泛运用数据分析手段管理和优化运营的公司其实质都是一个数据公司。麦当劳、肯德基以及苹果公司等旗舰专卖店的位置都是建立在数据分析基础之上的精准选址。而在零售业中，数据分析的技术与手段更是得到广泛的应用，传统企业如沃尔玛通过数据挖掘重塑并优化供应链，新崛起的电商如卓越亚马逊、淘宝等则通过对海量数据的掌握和分析，为用户提供更加专业化和个性化的服务。大数据在个人隐私的方面，大量数据经常含有一
些详细的潜在的能够展示有关我们的信息，逐渐引起了我们对个人隐私的担忧。一些处理大数据公司需要认真的对待这个问题。例如美国天睿资讯给人留下比较深刻印象的是他的一个科学家提出，我们不应该简单地服从法 律方面的隐私保护问题，这些远远不够的，公司都应该遵从谷歌不作恶的原则，甚至更应该做出更积极的努力。 未来十年，决定中国是不是有大智慧的核心意义标准（那个"思想者"），就是国民幸福。一体现在民生上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在人与人关系上，做得是否比以前更有意义；二体现在生态上，通过大数据让有意义的事变得澄明，看我们在天与人关系上，做得是否比以前更有意义。总之，让我们从前10年的意义混沌时代，进入未来10年意义澄明时代。随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB0应用，如RSS、维基、博客等。大数据之所以成为时代变革力量，在于它通过追随意义而获得智慧。生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出去，就实现不了价值；只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。 篇二:《大数据时代读后感》