摘要：大数据是继云计算、物联网之后学术届的又一研究热点，其与我们的生活息息相关。但是，随之而来的用户隐私问题阻碍了大数据的发展。本文梳理了大数据、隐私以及隐私权等相关理论，在此基础上，分析了大数据时代用户隐私问题所面临的具体挑战，从三个角度对该问题的应对策略进行归纳总结，并提出了自己的建议。
关键字：大数据；用户隐私；隐私权
中图法分类号 DOI号
Research Problem about User Privacy in the Age of Big Data
虚拟演播室系统方案Abstract: Big data becomes another hot topic after cloud computing and the Internet of things in academic field, which is closely related to our lives. However, issues about user privacy偶极子天线 hinders the development of big data. This paper combs some related theories about big data, privacy and privacy right. On this basis, it analyzes the challenges big data face in the era of big data and summarizes the coping strategies of the problem from
左右摇头摆three points of view. At the same time, the author puts forward his own suggestions.
Key words: big data; user privacy; privacy right
1引言
物联网、云计算、移动互联网等技术催生了惊人的数据量，大数据时代翩然而至。英国人迈尔-舍恩伯格和肯尼斯·库克耶写的《大数据时代》认为，一个大规模生产、分享和应用数据的时代正在开始，大数据时代的口号是“一切皆可量化”。据统计，平均每秒有200万用户在使用谷歌搜索，Facebook用户每天共享的东西超过40亿，Twitter每天处理的推特数量超过3.4亿。2012年12月，国际数据公司(IDC)发布的《数据宇宙研究报告》称，2012年人类所产生的数据量为2.8ZB(1ZB=1万亿GB)，2020年全球将拥有40ZB的数据量[1-3]。 在美国，很多学者认为“Date is the new oil”(数据就是石油)，意思是正如炼油所具备
的巨大经济价值一样，数据只要进行适当的分析，也可以产生出巨大的价值。为此，2012年3月，美国政府宣布对大数据运用相关的研究开发投放2亿美元的巨额资金。不仅是美国，世界上的其他国家也随即加入大数据的热潮中，英国、澳大利亚等政府开始了大数据
开放的进程，截至目前，全世界已经正式有35个国家和地区构建了自己的数据开放门户网站。在我国，2012年中国通信学会、中国计算机学会等重要学术组织先后成立了大数据专家委员会，为我国大数据应用和发展提供学术咨询。
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“大数据时代”的到来，毫无疑问会给人们带来空前便利，享受着最新的信息存储和利用方式，人们甚至可以实现“足不出户、洞察天下”。当人们开始为对海量数据进行深度挖掘获得的收益而欢欣雀跃时，与大数据爆发携手而来的隐私问题也开始困扰着我们。近年来，多次重大隐私泄露事件不断刺激着这个充满数据的世界，2013年的“棱镜门”[4-5]更是再次把信息安全推上了风口浪尖，我们的信息无时无刻都在被泄露、被盗用、被出卖、被收买，个人隐私无处遁形。因此，有人说，“大数据时代，人类正在被到一个无隐私的真空世界”。 基于此，本文旨在分析大数据时代用户隐私问题面临的具体挑战，总结了各学者以及世界各个国家做出的应对措施，并对在大数据时代加强隐私权保护提出建议。
2大数据相关理论
在2012年的IT业界，“大数据”成为了关注度不断提高的关键词之一。其最早应该起源于2010年2月出版的《经济学家》杂志中的一篇题为“the date deluge”的文章。但大数据这个关键词，最早是来自美国麦肯锡全球研究院于2011年5月发表的一篇名为“Big date: The next frontier for innovation, competition and productivity”的研究报告。本部分将就大数据的相关理论分别从其来源、特征、应用目标及意义等四个方面进行梳理与总结。
2.1大数据的来源与特征
目前对大数据还没有标准的定义，较早提出大数据概念且以数据管理技术见长的EMC公司将大数据工作定义为“数据集或信息，它的规模、发布、位置在不同的孤岛上，或它的时间线要求客户部署新的架构来捕捉、存储、整合、管理和分析这些信息，以便实现企业价值。”而著名IT咨询公司Gartner则认为“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的海量、高增长率和多样化的信息资产。美国麦肯锡全球研究院在发表研究报告中认为大数据是指数据规模与复杂性超过了传统关系数据库处理能力的数据[6]，成田真琴热转印印刷机[7]认为所谓大数据，就是用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合。冯登国等[2]人认为，大数据是指规模大且复杂、以至于很难用现有数据库管理工具或
数据处理应用来处理的数据集。的定义是：大数据又称海量资料，是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
根据来源的不同，大数据大致可分为如下三类：
(1)来自于人。人们在互联网活动以及使用移动互联网过程中所产生的各类数据，包括文字、图片、视频等信息；
(2)来自于机。各类计算机信息系统产生的数据，以文件、数据库、多媒体等形式存在，也包括审计、日志等自动生成的信息；
(3)来自于物。各类数字设备所采集的数据，如摄像头产生的数字信号、医疗物联网中产生的人的各项特征值、天文望远镜所产生的大量数据等。
碳浆关于大数据的特征，一般用3V来描述[7]。
(1)Volume(容量)
目前来说，大数据基本上指的是从几十TB到几PB这样的数量级，随着技术的进步，这个数值也会变化。例如，5年后，也许只有几EB数量级的数据量才能够称得上是大数据。
(2)Variety(多样性)
除了传统的销售、库存等数据，现在企业所采集和分析的数据还包括像网站日志数据、呼叫中心通话记录、Twitter和Facebook等社交媒体中的文本数据、智能手机内置的GPS所产生的位置信息、时刻生成的传感器数据，甚至还有图片和视频，数据的种类和几年前相比有了大幅度的增加。
(3)Velocity(速度)
数据产生和更新的频率，也是衡量大数据的一个重要特征。Oracle公司将其解释为数据产生的速度极快，IBM公司则将其理解为需要快速地对数据进行处理。例如，整个日本的便利店在24小时内产生的POS数据，电商网站中由用户访问所产生的网站点击流数据，高峰时高达每秒7000条的Twitter推文等，每天都在产生着庞大的数据。
除3V之外，IBM公司和Oracle公司还指出大数据的特征还应该包括第四个V[8-9]：价值(Val
ue)，意指大数据蕴含着重要的经济价值和社会价值。
2.2大数据的应用目标及意义
大数据被广泛应用于商业、科学、医药等多个领域中，其在各个领域中的用途迥异，但应用目标相似，主要有：
1）信息获取和预测[10]
通过对现有数据进行分析、挖掘，可以及时获取有价值的信息。这些信息的挖掘有助于人们透过现象看到事物本质，进而更好、更快地把握住其发展规律，实现对事物发展趋势的预测。比较典型的案例是Google公司的Google Flu Trends网站。它通过统计人们对流感信息的搜索，查询Google服务器日志的IP地址判定搜索来源，从而发布对世界各地流感情况的预测；又比如，人们可以根据Twitter信息预测股票行情等。
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