◎每經實習記者 吳若凡

　　人們重視隱私的保護，但同時也相信未來是一個由數據推動的時代。不過，大數據使用的普及必然會涉及到侵犯隱私的問題，這聽起來的確是相互矛盾的事情。

　　不可否認，大數據是座金礦，通過數據挖掘，人類所表現出的數據整合與控制力量遠超以往。但大數據又是把雙刃劍，國家和企業因大數據獲益的同時，個人隱私保護的話題卻變得曖昧不清，也使業內外對隱私保護的爭論延綿不絕。

　　大數據打破寧靜

　　説到個人隱私，有這樣一個段子：一個客戶打電話訂購比薩，客服人員馬上報出了他的電話和家庭住址，推薦了他喜歡的口味，報出他最近去圖書館借過什麼書，信用卡已經被刷爆，了解他房貸還款金額，知道他丈母娘剛動過心臟搭橋手術，甚至還準確定位出他正在離比薩店20分鐘路程的地方騎著一輛摩托車……

　　分散在各個系統中的海量數據乍一看價值不大，但如果把它們深入整合、挖掘，就能知道一名消費者的性格、愛好以及消費習慣等資訊，這些資訊對商家非常有價值。但對消費者來説，你的寧靜生活卻從此被打破。

　　數據如果是在相同業務範圍內使用，沒有必要去界定隱私；但業內人士也承認，在大數據交易過程中，用戶的隱私存在洩露風險。一旦形成大數據模式，各個系統之間産生的數據就會互聯互通，數據被用於他途，用戶隱私洩露的可能性就會加大。

　　直接過濾掉個人資訊，是否就能防止資訊洩露？有業內人士認為，大數據在涉及交換、分析、挖掘時，個人資訊是無法直接過濾的。

　　此外，不同商家的所謂資訊共用也會讓你的隱私資訊有被整合、挖掘的“危險”。這些個人隱私數據散落在仲介、銀行、保險、航空公司等機構間，危險性可能不大，但如果被共用之後，又被系統整合、相互印證的話，消費者的個人基本資訊，甚至性格、愛好以及生活軌跡等資訊將被他人一覽無余，很多普通人在他們面前將變成“透明人”。

　　隱私保護應跟上步伐

　　大數據系統與傳統數據系統不同，區別在於，前者包含了很多外源性數據，這些數據本身存在價值。比如你在淘寶購物創造了一個數據，這個數據對於淘寶而言就是外源性的。當無數外源性的數據整合併被分析之後，便構成了大數據系統。一旦形成大數據模式，各個系統之間産生的數據就會互聯互通，從而産生極大價值。因此，傳統數據時代的“隱私”與大數據語境下的“隱私”，無論是內涵還是外延，均有極大不同。

　　一般而言，人們對於隱私的定義是：一種與公共利益、群體利益無關，當事人不願他人知道或他人不便知道的個人資訊。其本身並不涉及公共、群體利益。業界有一種聲音認為，隨著大數據時代的深入，這個社會對隱私的定義一定會逐漸改變，考慮到技術的發展，眼下認為是隱私的資訊，或許幾年後就不再敏感。

　　在監管層面，由於現階段《民法通則》沒有完整的關於“隱私”的概念，國家也無明文規定來規範大數據交易市場，諸如雲計算和大數據應用都或多或少在灰色地帶遊走。

　　上海杜躍平律師事務所律師杜躍平向《每日經濟新聞》記者表示，可以從源頭上抓起，即默認禁止狀態，未列舉的內容默認為不被允許。

　　美國目前仍在使用的是1970年就通過的《公平信用報告法》(TheFairCreditReportingAct)，旨在對大型主機侵犯人們的隱私進行防護。該法案允許信用諮詢公司收集個人財務資訊，但收集所得資訊只能用在三個方面：信用、保險以及就業。

　　很顯然，美國的法律在大數據時代滯後了。我國關於個人隱私的保護，也未跟上大數據技術的發展步伐。

　　杜躍平指出，許多網站和電子商務平臺對用戶進行行為習慣分析，然後推送相關商品資訊，這本身已涉嫌侵犯用戶隱私。解決辦法是，網站必須盡告知義務，“網站在採集資訊前應告知和徵詢消費者，消費有權授權或不授權。”即使在授權之後，電商平臺也不能將消費者行為資訊用於商業用途。