信息源与风险源:大数据时代个人信息安全困境及应对*

■ 鲁佑文 马亚鑫

大数据是指没有办法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、处理、管理的数据集合。①常规办法想要把它分析出来是很难的。技术界普遍认为大数据起源于谷歌,谷歌工程师在 2003 —2006 年先后公开发表了几篇有关“大数据”的论文,引发脸书(Facebook)等互联网公司的注意,直接导致目前应用最为广泛的开源大数据框架 Apache Ha-doop 的诞生。②中国国内大数据开发也紧随其后,互联网巨头如百度、腾讯、阿里巴巴等纷纷加入到大数据技术开发与应用的行列中去。

虽然大数据从诞生至今只有十余年时间,但它作为本世纪最为智能的技术之一,已经深深渗透到各行各业,影响着社会的方方面面。当人们行驶在路上,导航通过卫星定位及数据库的推算为人们推荐最佳行驶路线,当去医院就诊时,各大医院建立的病例数据库及智能分析,增强了确诊病因的准确率。可以说,大数据通过汇聚各类信息,成为一个巨大的信息源,为人们的日常生活带来诸多便利。但同时,个人信息作为大数据技术信息源中的一种,在个人信息获取、使用等方面也引发诸多争议。

本文首先阐释大数据时代个人信息的新内涵,通过理论思辨的方式分析大数据技术和个人信息作为信息源和风险源的两面性,否定单纯唱衰或者肯定“大数据”和“个人信息”的一元视角。针对目前真实存在的个人信息安全风险,从市场、法律、技术三重逻辑出发,分别讨论在维护个人信息安全方面遭遇的困境,并在此基础上提出可行性应对措施。

一、大数据时代个人信息内涵

个人信息在传统媒体时代主要指个人的姓名、年龄等基本信息。由于技术环境的变化,个人信息的内涵在大数据时代有了新的拓展,故有必要先对此概念本身进行重新界定。

大数据时代,个人信息可分为表层个人信息和深层个人信息两大类。表层个人信息主要指直接获取、未经大数据算法处理的部分,具有低价值密度特点。个人信息按信息来源类型划分，主要包含四个方面:第一是社会性信息,包括姓名、年龄、身份证号码等个人基本信息以及社会关系信息如家庭成员信息、工作信息等；第二是设备性信息,主要是指个人使用的计算机终端设备及移动终端内储存的各类信息,既包含CPU信息、操作系统版本等基本设备信息,也包含设备内储存的通讯录、通话记录、聊天记录、账号密码等隐私信息；第三是用户行为信息,如各种网站浏览记录、网页搜索记录、商品购买记录等；第四是深层个人信息,指经大数据算法技术处理过后对具有较高信息价值密度的用户画像,这些信息能够对以后的用户行为进行较为准确的分析预测。

为不产生概念上的争议,对与“个人信息”相关的两个概念,也做简要说明。首先,个人信息不等于个人隐私,个人信息中包含隐私性和非隐私性个人信息；其次,个人信息等同于个人数据。个人信息是在法律层面的习惯用语,而在技术层面经常被称为个人数据,二者本质上指的是同一种事物。本文在论述时,对“个人信息”和“个人数据”的说法都会予以运用。

二、大数据和个人信息:信息源与风险源

观点决定态度,态度决定行为,如何看待“大数据”和“个人信息”对于人们在实际生活中的运用有着直接影响？实际上应该辩证地看待“大数据”和“个人信息”,认识到它们可作为“信息源”又可演变为“风险源”的两面性。

(一)媒介环境视阈:技术造福人类的过程也是引发风险的过程

媒介环境学派强调传播技术对社会生活的重要性,代表人物有哈德罗·英尼斯、马歇尔·麦克卢汉等。他们认为,虽然技术的发展最早始于人类的相关需求,但是随着技术的不断深入,技术会逐渐超出人们的控制以及预设范围,转而遵从其本身的内在逻辑,从而呈现出一种失控的状态。技术变更逐渐辐射到其他社会因素,最终社会的方方面面都会臣服于技术的统治,以技术为“重要意志”发生改变。他们的这些观点,被后来的研究学者称为“技术决定论”。这一学派过度放大了技术变量,忽视了在现实世界中同时发生作用的其他因素力量,具有一定局限性,但是也勾勒出技术在造福于人类的同时也会带来许多始料未及的问题的真实情景。

1.个人信息安全风险表征贯穿于大数据操作过程

大数据技术的初衷是大量搜集虚拟世界的低价值信息,通过算法程序的过滤处理,将其转化为可利用的高价值信息,这在提升整个社会的信息处理效率方面具有重要作用。但正是在这一过程中,个人信息安全风险也如影随形,贯穿始终。在收集信息时,企业会利用其强势地位,获取用户设备中的大量个人信息,侵犯用户隐私；在信息生产时,用户会大量上传个人信息,成为个人信息泄露的源头；在信息储存时,各种企业建立的大数据库,由于汇集了诸多信息,也成为遭受黑客攻击的重点对象；在信息传播时,易获取的个人信息成为不法分子实施网络犯罪的工具,使人们蒙受巨大的人身与经济损失；在信息分析、预测时,大数据库生成的用户画像使得用户再也逃离不开精准的营销大网,受到电话骚扰、邮件骚扰的几率大大增加。

2.以技术为中心的生活方式:大数据正常运转是信息源,遭遇故障是风险源

大数据时代,人们越来越仰仗技术提供给人们便利的生活,逐渐形成了以“技术”为中心的生活方式。在这种生活方式中,人们把许多本属于人的决策权交给技术,这就使得大数据正常运转时可以为社会提供便利,而一旦遭遇故障,整个社会都会成为风险的承担者。

以交通为例,人们出行越来越仰仗各类导航产品推荐的最佳行驶路线。不可否认,各类导航产品通过卫星定位,获取用户设备上的个人位置信息，算法智能推算最优行驶路线,这的确方便了人们的出行生活。但是,一旦中间的技术环节出现故障,就会给个体乃至社会带来风险。如个人地理位置信息获取错误,就会导致推荐路线出错——媒体新闻中就报道了很多司机根据导航规划路线行驶反而到达错误目的地的事件。放大来说,如果导航发生大规模的技术故障,在严重依赖科技的当下,整个社会的交通秩序都会遭受重大影响。

(二)传播边界视阈:传播界限难以确定,个人信息作为信息源随时可转化为风险源

大数据依托扁平化的互联网,使得信息更加自由流通。通过网线的连接以及简单的复制粘贴,信息几乎可以零成本传播到世界的任何角落、任何地方。但是很多情况下,传播是需要边界的,信息只在一定范围内流通才能确保安全。学者桑德拉·佩特罗尼奥就对此提出传播边界管理理论,其认为公共领域和私人领域之间存在着界限,在边界的一边,人们不披露私人性信息；而在边界的另一边,人们愿意在与他人的社会关系中披露某些私人性信息。③桑德拉着力强调了个人信息需要在传播空间上划分边界,因为在边界的一方,个人信息处于安全且易受保障的境地,而在边界的另一方则容易遭受危险。据此,在大数据时代,个人信息安全不仅仅是传播空间上,还在传播目的等边界难以划分,这使得个人信息在充当信息源的同时也变成风险源。

1.传播空间:私人空间是信息源,公共空间是风险源

随着互联网的不断发展,网络空间中的私人空间和公共空间边界日益交融,很难再找到绝对意义上的公共空间或是私人空间。以微信朋友圈为例,用户大都把朋友圈当作私人性空间使用,经常会在其中发表含有个人信息的相关内容。诚然,这些个人信息在用户的绝对性私人空间传播时,充当了信息源的作用,有利于维护用户在现实或虚拟空间中发展的社会关系。然而,一旦用户的朋友又把含有该用户个人信息的有关内容转发到自己的朋友圈时,那么,朋友的朋友圈相对于该用户来说,又成了一个相对意义上的公共空间。此时,这些个人信息就容易被陌生人窥探或利用,演变成风险源。

2.传播意图:正向用途是信息源,负向用途是风险源

大数据时代,在使用个人信息方面,个人信息既可以造福整个社会，也可以对社会中的每个个体产生威胁。以医疗产业为例,各国现在都在拓展“大数据+医疗”的模式,以提高确诊率及治愈率,缓解当今医疗资源稀缺、不平衡的现状。但需要指出的是,病例中含有大量基本性个人信息及隐私性个人信息。一旦这些病例信息被使用在最初意图之外的其他领域,就会对病人的正常生活产生风险,如病人不断遭受医药公司的骚扰,一些患有传染性疾病的患者遭受社会歧视、排斥等。

总的来说,大数据技术和个人信息作为客观事物,本身不具有积极或消极属性,而决定其发挥效果的还是使用它们的人类。

三、大数据时代维护个人信息安全的困境

针对大数据和个人信息具有“信息源”和“风险源”的两面性特点,有必要发挥人的主观能动性,对大数据下的个人信息安全加以维护,引导其发挥正向作用。但在实际行动中,人们却遭遇了诸多困境,这可从市场层面、法律层面和技术层面分析维护信息安全的具体困境。

(一)市场逻辑中的用户与企业:用户免费使用的背后,个人信息成为企业的盈利筹码

随着大数据的不断普及,大数据技术已经深入到了社会的各个层面,遍及教育、交通、医疗、金融、IT等各个重要行业或领域。各类企业通过搭建互联网平台,并在其中嵌入大数据技术,为用户提供免费产品或服务。

企业作为市场中的生产者,提供免费服务对企业健康发展而言不是长久之计,其最终目的仍是获取经济利益。美国著名未来学家阿尔文·托夫勒在《第三次浪潮》一书中曾预测,21 世纪是信息的时代,信息要素的作用将极大凸显。大数据时代,信息的商业价值越发凸显,企业既可以通过个人信息寻找到潜在消费者,进行精准营销,也可以将所掌握的信息作为“商品”转卖给其他有需要的企业。哪些企业掌握了更多的信息,就意味着有更多资源、财富。因此,受市场思想支配的企业认定,大数据时代用户个人信息是一种有价值的“生产原料”或“商品”,通过为用户提供较等值的产品或服务以换取用户信息是有利可图的,从而大量收集用户个人信息,毫不考虑个人信息作为商品流通对个人带来的不利影响及其中的伦理问题。

用户作为市场的消费者,却一直沉浸在企业编织的“免费”美梦中,既希望企业能持续提供免费服务又选择性忽略企业的盈利问题,在对个人信息的认知方面,更具有“双标”行为。德国消费调研公司(GFK)的多国在线调查问卷结果显示,与其他国家相比,中国的网络用户更愿意为获得折扣等优惠透露个人信息。④在今年的中国发展高层论坛上,百度董事长兼CEO李彦宏也表示:“中国人对隐私问题的态度更开放,也相对来说没那么敏感。如果可以,他们愿意用隐私换取便利、安全或者效率。”⑤当个人信息的处置权把握在自己手里时,用户愿意将部分个人信息当作一种“商品”去交换短期利益。而当企业捕捉这些遗留在平台上的个人信息时,用户又会否认个人信息的“商品”特性,将个人信息完全等同于个人隐私加以保护,不愿意看到企业任何的个人信息获取行为。对个人信息本质理解的差异性,形成了市场逻辑下企业和用户“同床异梦”,最终从市场层面为维护个人信息安全制造障碍。

(二)法律逻辑下的政府与公民:强调个人信息控制力的政府与个人信息控制力较差的公民

中国关于个人信息保护的相关法律,主要采取的是“隐私的自我管理模式”(Privacy Self-management),该模式注重个人对其数据信息的控制和管理能力,并赋予个人一系列相应的权利。⑥以2017年6月1日出台的《中华人民共和国网络安全法》为例,其第40至42条详细规定了网络服务提供者在业务活动中收集、使用信息的一系列法律要求,主要包括明示、同意、目的明确、安全保障等原则,概括来说就是,企业对个人信息的任何操作都要首先告知个人信息主体,取得同意。

虽然,这种“隐私的自我管理模式”通过法律赋权的形式增强了个体力量,有利于公民控制信息流通来保护个人信息安全。但是,受制于主客观因素的影响,中国公民的个人信息控制能力总体较弱,造成现有法律无法起到预期效果。

从客观层面来讲,信息不平衡造成中国公民无法准确判断企业实际将会获取哪些个人信息、如何运用个人信息。一方面,在确定是否“同意”企业获取信息时,公民只能通过掌握到的有限信息,如企业信誉度等做主观判断,并不利于发挥法律条款的实际制约作用。另一方面,企业也会采取许多措施,削弱公民的个人信息控制能力。如《中华人民共和国网络安全法》中明确规定了网络运营商应提供《隐私政策声明》,以增加公民在企业获取、使用个人信息方面的了解程度。但是,根据2019年上海交通大学对于500家网站的实证分析结果来看,“在主页有隐私政策声明的四类网站中,绝大部分的隐私声明发布于网页底部。仅有 3% 的隐私声明出现在商业类网站主页顶端,9%的隐私声明出现在主页中部”⑦,企业就以降低隐私政策声明可见度的方式,削弱了公民信息控制能力,其他类似手段还有很多。

从主观层面来说,中国公民整体法律素质较低,总体个人信息控制能力较差。具体表现为以下两方面:首先,公民不知道如何确保个人信息免遭侵害。2016年封面智库发布的《中国个人信息安全和隐私报告》显示:“由于对个人信息泄露渠道的不了解,虽然大多数人意识到个人信息泄露的严重程度,但相当高比例的人群并不知道如何防范个人信息侵害,在使用个人信息的载体时疏忽大意或不知如何采取防范行动。”⑧其次,个人因隐私意识薄弱成为信息泄露的源头。人们在社交平台上传的内容中含有个人信息的现象屡见不鲜,“晒幸福”“秀恩爱”甚至成为了一种文化现象。

总体来说,个人信息保护意识薄弱、反个人信息侵害能力低下以及企业的干扰使得中国公民个人信息控制能力总体较低,这无形中制约了法律在维护公民个人信息安全方面发挥重要效用。

(三)技术逻辑下的人类与大数据:人类一时难以适应大数据技术所创造的新时空观念

大数据的内涵,绝不仅仅是单纯的海量数据规模,更为重要的是它分析处理数据的能力。大数据通过捕捉散落在网络平台中的数据碎片,将规模巨大但价值密度较低的普通数据,以智能化过滤等方式,最终生成量少且具有较高价值的优质数据并长久储存。而在这个操作过程中,技术创造出一个新的时空观念。

时间层面,大数据技术的发展使得个人信息的时间属性大大削弱。在获取个人信息时,无论多久以前的个人数据,只要其元代码没有被彻底消除,大数据都有办法获取捕捉到。而在信息储存方面,数字化代码的存储方式以及易获取性,使个人数据获得了技术层面的“永生”。但对个人数据所有者的人类来说,却还停留在传统的时间观念中。人们已经习惯了时间对个人信息带来的时效限制与遗忘功能,人们希望某些个人信息会随着时间的流逝而被遗忘。维克多·迈尔·舍恩伯格在他的《删除:大数据取舍之道》一书中就谈到,信息技术的发展带来一种数字化记忆。“可访问性和持久性这两者的结合,使得人类再也不能成功逃离他们的过去。”⑨无法消除以前发布的信息,让人们面对人肉搜索等网络暴力事件时感到束手无策。

空间层面,大数据技术则突破了虚拟空间与现实空间的壁垒。在大数据技术出现以前,人们往往把虚拟空间与现实空间当作两个相对独立的空间对待。个人虽然也会在虚拟空间留下一些指向现实空间的个人信息,但这些信息往往是碎片化的、无序的。对于人类传统的信息处理能力而言,并不能把这些沉淀在海量信息中的信息碎片挑选出来,整合为一个完整的、指向现实空间的个人信息导图。而大数据技术却具有这种能力——通过整理个人在虚拟空间遗留下的信息碎片,分析出个人信息所有者的现实情况,并且把虚拟世界和现实世界中的个人完美融合。因此,虚拟空间和现实空间的壁垒正逐渐消亡,人类多年来形成的既有空间观念正在被打破。而与此对应的是,人们并不能清楚自己在虚拟空间发布了哪些信息,可能成为帮助大数据技术窥探现实情况的“帮凶”。

大数据技术所创造出的新时空观念,使得人类在传统时空观下创造出的有关个人信息保护的行为规范不再具有指导作用,但是新的行为规范至今却仍未建立,这也是造成个人信息维护出现困境的重要原因之一。

四、应对措施

(一)政府发挥主导作用,调和市场矛盾

市场逻辑下,由于企业和用户对于“个人信息”本质属性的不同认识以及企业盈利需求和用户免费使用需求之间的矛盾,导致双方在市场逻辑下无法对话,不利于维护个人信息安全。政府作为市场中的最高管理者,可以利用宏观调控的手段,有效化解两者矛盾。

1.政府给予行政补贴,鼓励企业发挥正外部性功能

政府可以利用行政手段,通过给予企业补贴的方式,激发企业维护个人信息安全的积极性。“外部性”是一个经济学概念,由马歇尔和庇古在20世纪初提出,其意为“那些生产或消费对其他团体强征了不可补偿的成本或给予了无需补偿的收益的情形”⑩。外部性分为“正外部性”和“负外部性”,当企业发挥正外部性时,有益社会共享经济发展成果。

大数据时代,企业纷纷建立数据库。在此过程中虽然产生了一些泄露用户信息、倒卖用户个人信息等不良行为,但对于改善用户体验,提升全社会的信息处理效率,促进人类生活智能化等方面也做出了巨大贡献。企业作为经济实体,在建立大数据库、维护大数据库的安全运行方面的确付出了大量人力、物力和财力,给企业正常运营带来一些经济压力。而这些经济压力只有找到有效的缓解方式,才能使企业自觉放弃将个人信息当作无差别的商品在市场流通时所带来的好处。

考虑到企业建立大数据库的成果,最终可以被全社会共享,政府可以给予企业一些行政补贴,以鼓励企业自觉维护用户个人信息安全,补偿企业由维护个人信息安全所产生的费用或损失的经济耗损。如此,不仅可以充分调动企业作为市场生产者维护用户个人信息的积极性,规避生产者和消费者之间产生矛盾,同时也利于引导企业发挥正外部性功能,促成全社会共享大数据技术发展带来的好处。

2.政府利用法律手段,建立用户和企业对于个人信息的新观念

对个人信息本质认识的不同,使得企业和用户在维护个人信息安全方面无法同向发力。

纵观国外,对个人信息本质认识及其使用方面的法理观念,总体有两种倾向。一种是以欧盟为代表,将个人信息当作隐私权加以保护,呈现出限制使用个人信息的态势；一种是以美国为代表,将个人信息置于财产权理念之下,认为个人信息是个人财产的一种,个人作为财产所有人有权决定个人信息如何使用。因此在欧盟,未经本人同意,企业将获取的个人信息提供给第三方是违法的；而在美国,企业则可以将获取的用户个人信息进行公开或出售给其他方。

在中国,个人信息的认定偏向于“隐私权”的范围,但这种法理观念已经不能有效调节大数据时代的现实问题——大数据企业将个人信息作为生产原料的现实需求及用户保护个人信息中涉及个人隐私的迫切需要。因此,政府有必要利用法律手段,建立个人信息的新法理观念,引导用户和企业在对“个人信息”的认识上达成共识。

法学学者吴伟光提出了将“个人信息”作为“公共产品”的新观念。吴伟光认为,将“个人信息”视为“公共物品”既可以从公共利益角度出发,为用户共享个人信息以及企业使用个人信息找到合理的出发点,也可充分调动作为公权力代表的政府在保护个人信息安全方面发挥作用,有效缓解处于弱势地位的用户背负的沉重安全负担。政府可以从这一角度,构建关于个人信息保护的法律体系,避免企业和用户之间因维护各自利益所引发的互损行为。

(二)公民自我赋能,发挥现有法律框架的应有效果

中国关于个人信息保护的现有法律和草案如《中华人民共和国网络安全法》《个人信息保护法(草案)》等,都十分强调公民个人的数据信息保护。所以,公民应从加强个人信息保护意识、了解个人信息泄露渠道等角度出发,加强个人对数据信息的掌控能力,以发挥现有法律在保障个人信息安全方面的应有作用。

1.公民加强个人信息保护意识,掌握保护信息安全的主动权

大数据时代,公民应加强个人信息保护意识,增强自身的信息掌控能力。公民应深刻了解“个人信息”在信息时代所具有的价值,在维护信息安全方面,不应完全依赖于技术、企业和政府等外部因素,而应更多地从自身出发,建立大数据时代下的个人信息保护观念。公民要减少在网络空间发布隐私性个人信息,从源头防范重要个人信息被不法获取和利用,成为保护个人信息安全的第一道防线。

2.公民了解个人信息泄露渠道,增强反侵害能力

大数据时代,涌现了诸多获取个人信息的新形式,这些信息获取方式往往打着“趣味”等幌子,具有隐蔽性,不易被人们察觉。因此,公民应广泛了解个人信息泄露渠道,增强反信息侵害能力。

以企业推出的年度总结系列为例。2017年,支付宝率先推出“支付宝年度账单”,账单中除了网购总支出、商品购买类型等数据信息外,还会给用户趣味化的关键词总结,如“颜值正义”“小确幸”“才华”等。人们出于对自己关键词的好奇心,纷纷加入账单生成队伍,并将自己的账单结果分享于社交平台之中。而这一简单的生成账单、分享账单过程,就存在两次个人信息泄露行为。首先,在制作账单时,用户需要勾选《芝麻服务协定》,同意第三方获取自己的个人信息。但此协定字体很小、位于页面最下方,并且已经呈现出“勾选”状态,用户一般不会注意到。随着点击确定生成账单,第三方“芝麻”就获取了用户的个人信息。其次,账单里含有大量消费行为方面的个人信息,用户在各大平台分享账单时,无疑给陌生人和平台的数据库捕捉个人信息提供机会。其他较为隐蔽的信息泄露渠道还有使用“Wi-Fi万能钥匙”,参与各种网络投票、测试等。

(三)企业对大数据技术做出调整

企业作为大数据技术的直接掌控者,应对现有技术框架做出改善,以化解人类在大数据技术开创的新时空观下没有有效方式维护个人信息安全的尴尬处境。

1.企业通过技术路径,建立可遗忘的“数字化记忆”

IBM架构师史蒂芬·沃特(Stephen Watt)曾提出,在大数据生态系统模型中,将大数据技术划分为数据生成、数据存储、数据处理、数据分享、数据检索、数据分析和数据可视化等 7 个部分(如图)。为了有效缓解大数据时代由于个人信息时间属性削弱而引发的一系列问题,可从大数据生态模型的具体环节入手,建立可遗忘的“数字化记忆”。

在数据储存环节,建立个人数据选择性销毁机制。大数据技术的基础就在于储存大量的信息。人们虽然可以在个人终端上删除、撤回已发布的个人信息,但是元数据却仍然储存在数据库之中,无法消除。不仅仅是发布的信息,用户曾经遗留下的种种数据化足迹,如搜索记录、网购记录等也都被数据库完整地保存下来。为此,企业在数据储存时,应建立相应的选择性销毁机制,并将销毁的决定权交给信息所有者。信息所有者可通过销毁元数据的方式,使个人信息不再出现在他人的视野中。

无限制的检索和分享也使得个人信息一次次回归于人们的记忆中。在数据分享和数据检索环节,则可采取限制个人信息访问次数或时间的方式,增加个人信息的时效性。企业可以将所掌握的个人信息分为三级:一级是基本性个人信息,对此类信息可允许所有人接触访问,访问时间也可不加以限制；二级是隐私性个人信息,其他人要想访问需取得信息所有者的授权,访问时间方面也要相应限制；三级是涉密性个人信息,如银行、账号密码等,这类信息要杜绝任何人进行访问。

通过对数据储存、数据检索和数据分享等环节的具体调整,最终建立一个可遗忘的大数据生态系统。

2.在技术框架中嵌入实时反馈机制,将个人信息决定权交还给个人

大数据技术下,个人无法预知在虚拟空间发布的哪些信息会成为指向现实自我的“证据”,有效维护个人信息安全沦为一句空谈。据此,人们可从整个大数据生态系统模型出发(如图),通过嵌入实时反馈机制的方式,让个人重新掌握个人信息的主导权。

大数据生态系统模型

目前,受法规要求,企业虽然已经开始设置反馈渠道,对获取、使用个人信息的情况向信息所有者给予说明，但是这种反馈机制只存在数据生成前,个人对于大数据生态中的每个环节企业究竟如何处理、运营个人数据仍一无所知。所以,为确保个人能真正掌控个人数据,企业应在大数据生态系统中的每个环节设立实时反馈机制。

在数据生成前,要对获取的个人数据给予说明,并取得用户同意；在数据储存时,要对数据储存的位置、时间、保护方式等给予说明,让信息所有者决定是否储存；在数据处理结果生成后,要及时向所有者进行信息反馈,让其决定数据是否要被分享、检索和利用等。只有将这种反馈机制细化到大数据中的每一个环节,才有可能真正确保个人有效维护其信息安全。

注释:

① 邬贺铨:《大数据时代的机遇与挑战》,《求是》,2013年第4期。

③ [美]理查德·韦斯特、林恩·H·特纳:《传播理论导引:分析与应用》,刘海龙译,中国人民大学出版社2007年版,第132-154页。

④ 新浪财经,http://mini.eastday.com/mobile/170131072640526.html#,2017年1月31日。

⑤ 包雨朦:《百度李彦宏:多数情况下,中国人愿意用隐私交换便捷性,他们没那么敏感》,澎湃新闻,http://www.sohu.com/a/226406966_617374,2018年3月26日。

⑦ 邵国松、薛凡伟、郑一媛、郑悦:《我国网站个人信息保护水平研究——基于〈网络安全法〉对我国500家网站的实证分析》,《新闻记者》,2018年第3期。

⑧ 中国青年政治学院互联网法治研究中心、封面智库:《个人信息安全和隐私现状白皮书发布》,《中国信息安全》,2016年第12期。

⑨ [英]维克托·舍恩伯格:《删除:大数据取舍之道》,袁杰译,浙江人民出版社2013年版,第98页。

⑩ [美]萨缪尔森、诺德豪斯:《经济学》,于健译,人民邮电出版社2013年版,第245页。