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避重就轻遮遮掩掩，推卸责任毫不含糊，民进党败选检讨没提蔡英文******

　　【环球时报特约记者 陈立非】民进党“九合一”败选检讨报告终于出炉，罗列了疫情、通胀、论文案、“黑金”以及“抗中保台”失灵等败选原因，认为民进党在青年与中间选票上的流失是这次地方选举挫败的主要原因。但报告通篇没有提蔡英文和台“行政院长”苏贞昌，被批根本就是避重就轻。

　　“抗中保台”牌失效归咎俄乌

　　民进党败选检讨报告共10549字，摘要版3843字。据台湾《联合报》29日报道，检讨小组召集人郑文灿称，在疫情方面，内需型中小企业、观光旅宿业、一般商家受冲击最大，当局通过纾困振兴方案在前两年虽发挥作用，但第三年的补助金额及适用对象是否忽略最基层产业、商家需求及民众感受，可能成为纾困振兴成效未能彰显的主因。与此同时，购买境外疫苗、自产疫苗、疫苗分配等议题也成为在野党抨击重点，无形中让民众结合生活经验，从疫苗攻防的混乱情况获得较多对民进党不利的信息，进而影响选战。关于“抗中保台”牌失效，郑文灿归咎于俄乌冲突，称台湾民众对安全关注度提高，引发兵役期是否改变的热烈讨论，难免会让在野党顺着“抗中保台”口号负面操作，制造“票投民进党，青年上战场”的恐惧，且俄乌冲突造成国际通胀，影响到人民生活感受。他还声称，选战过程中“黑金”议题扭曲了民众对民进党的印象，也冲击选情。

　　值得关注的是，前新竹市长林智坚的论文抄袭事件，蔡英文要全党力挺，但检讨报告根本未出现“蔡英文”3个字或“党主席”字眼以及她须负的责任。郑文灿对此未回答，仅表示检讨报告中已把这些诚信问题等标示清楚，包括采取立场有哪些不足及停损点设定、对选票造成影响等。林智坚28日晚在脸书发文称，败选检讨报告中他是唯一被具名提及的人，他愿意承担责任，也再次向民众与支持者“表示最深切的歉意”。

　　“抓一些稻草人来打”

　　“绿营败选检讨报告笑死人”，国民党“立委”赖士葆29日称，这份报告没有诚挚究责，甚至还检讨起了在野党，变成一篇不痛不痒的剖析报告，完全不见政治责任，也不敢碰触蔡苏。他嘲讽说，报告“抓一些稻草人来打”，简直是今年年终最大的政治笑话。国民党文传会副主委林家兴表示，民进党败选至今行政部门竟然仍未改组、苏贞昌仍未下台，令人感受不到其反省的决心。民众党“立法院”党团总召集人邱臣远直言，这份败选检讨报告避重就轻，并未深入探究原因且反省，像是给民进党支持者和同温层看的。

　　就连绿营内部也不认同。民进党“立委”何志伟29日称，这份检讨报告只是走个形式，民进党应该思考未来要做些什么，未来的展望是什么。民进党前副秘书长、“台湾民意基金会”董事长游盈隆称，从蔡英文时隔745天才允许记者提问，在回应要不要为处理林智坚“论文门”道歉时大打太极就看得出来，她根本无意检讨，更别说道歉了，“民进党真能写出像样的败选检讨报告才怪”。

　　民进党前“立委”沈富雄29日直言，若他是审查者，这份报告他会直接退回，不打分数，因为“党团、媒体、侧翼，都没点名”，也不敢动蔡苏。他更形象地以“验尸报告”的方式，分析这份败选报告。沈富雄说，败选的民进党就像一具尸体，郑文灿是要厘清“死因”的病理科医师，“解剖死者”后所写的验尸报告就是这份检讨报告。结果报告发现，“死因”是跌倒造成的大腿骨骨折没接好，“死者”自己也没注意，最后引发并发症去世，却没有追究医院救治的责任以及为何在这么多人中偏偏是“死者”出意外。

　　蔡英文难辞其咎

　　不少岛内网民大骂“完全不提全党挺抄袭，检讨个鬼……这报告一点用都没有”，还有人说，“不敢检讨蔡英文，这份报告就是废文一篇”。

　　《联合报》29日称，“九合一”惨败一个月后，民进党检讨报告出炉，虽然点出“黑金”问题严重，却不见党内哪些人是其中代表，列出“论文门”是败选主因之一，却对于党内最高层级、被舆论视为罪魁祸首的蔡英文和苏贞昌的责任只字未提，“如此自缚手脚的检讨报告，真的切中要点了吗？”文章称，蔡英文虽然在开票当天辞去党主席，但她的责任岂可随辞职而一干二净？更遑论苏贞昌至今留任，到底为无感施政负了什么责，对忽视民众感受负什么责？民进党若在大败之后仍执意捍卫蔡英文，恐怕写再多检讨报告也难拾民心。

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　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。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）