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国际锐评丨企图打“病毒牌”的美国政客应该听听科学理性的声音******

　　“这不仅不会对限制病毒传播产生多大影响，也无助于全面评估全球病例增加带来的影响。”6日，美国传染病学的权威机构——美国传染病学会（IDSA）在社交媒体账号上发表声明，就美国对中国游客入境设限表示了异议。

　　IDSA社交媒体账号声明截图

　　不仅IDSA，近一段时间以来，很多流行病学家齐声呼吁，没必要对中国实施旅行限制。比如，巴斯德研究所（上海）的丹尼尔·法卢什教授说：“经验表明，旅行限制在缺乏其他措施的情况下收效甚微。”牛津大学进化和基因学教授阿里斯·卡祖拉基斯指出，针对中国的旅行限制“毫无意义”。欧洲疾控中心等专业机构明确表示，对来自中国的旅客施加限制措施不合理。代表欧洲500多个机场的国际机场理事会欧洲分会，日前也谴责了针对中国的入境限制措施。

　　这些科学理性的声音，美国政客应该好好听听。美方企图打 “病毒牌”，结果被科学打了耳光，暴露了一贯的反智做派以及将疫情政治化的操弄。

　　与新冠病毒的斗争是一场科学之战。但美国针对中国游客的限制政策是反其道而行之。

　　从防疫措施看，人们记得，2020年疫情初期，美国就曾采取限制中国人入境的相关措施，结果是限制了个“寂寞”。由于忽视世卫等多方预警、消极懈怠防疫、搞党争内斗、热衷打政治牌等，美国疫情迅速暴发，沦为全球感染人数最多、死亡人数最多的国家。这足以证明，在不采取科学防疫措施的情况下，仅靠旅行限制对防疫没有作用。

　　从病毒分析看，目前在中国流行的主要毒株之前已经在世界各地传播。比如，中国在2022年9月底首次检测出BF.7变异株，而根据全球共享流感数据倡议组织数据库，BF.7最早于2022年1月的法国样本中检出；2022年5月底，中国报告首例境外输入BA.5变异株感染者，而BA.5最早于2022年1月在南非样本中检出。这表明，当前中国流行的绝对优势毒株属于输入型。

　　根据世卫组织1月4日发布的消息，中国国家卫健委提供的病毒基因数据显示，当前中国主要流行毒株同其他国家提交的中国感染旅客病毒基因序列一致，没有发现新变种或显著突变。《联合早报》报道说，全球共享流感数据倡议组织在中国当前疫情期间收集的病毒基因组序列显示，中国并未出现新毒株。美国卫生计量与评估研究所所长克里斯·默里表示，中国出现新变异株的风险“非常低”。

　　相比之下，美国当前超过40%新冠感染病例是由xbb.1.5毒株引起的，xbb.1.5已经成为头号流行新毒株。因此要说防新毒株，也是中国防美国带来疫情风险才对，中国才是受害者。

　　防疫最需要科学精神，反其道只会自食其果。人们记得，新冠疫情三年来，美国政客沉迷于政治私利、党派争斗，兜售“注射消毒剂可杀死新冠病毒”反智言论，打压说真话的科学家，将科学和理性精神糟蹋得体无完肤。

　　去年12月以来，美国面临呼吸道合胞病毒、新冠和流感三重疫情，医疗系统几近崩溃。对此，美国政府没有采取任何全国性行动，也没有实施“口罩令”，对民众生命健康一如既往漠不关心。但看到中国优化防疫政策，美国政府却突然来了精神，“甩锅”推责、抹黑遏制中国的意图昭然若揭。

　　那些沉迷于政治操弄的美国政客们不要忘了：三年来，反科学已经让美国人民付出惨重代价——超过1亿人感染、超过108万人死亡、25万新冠孤儿……与此同时，针对亚裔的种族歧视与仇恨被挑动，美国社会陷入更深撕裂。《纽约时报》5日指出，美国现在的做法与2020年初针对中国的旅行禁令如出一辙，是一种种族主义政策。

　　防疫一败涂地，美国政客还要继续掩耳盗铃、践踏科学吗？他们如果执意在反科学路上一条道走到黑，就是对美国人民的犯罪，也必会遭到科学的惩罚。

　　（国际锐评评论员）

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）