大數據時代下的隱私保護范文

導語：如何才能寫好一篇大數據時代下的隱私保護，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

篇1

>> 大數據時代個人隱私保護問題研究 大數據時代下的個人隱私保護 大數據時代個人隱私保護研究 保護大數據時代的個人隱私 大數據時代的個人隱私保護 大數據時代個人隱私的保護 大數據環境下的個人隱私保護技術 大數據時代中美保護個人隱私的對比研究 大數據時代如何保護個人隱私 大數據時代背景下大學生個人隱私保護探究① 大數據時代下個人隱私保護的調研分析 淺談大數據時代個人隱私權的保護 大數據環境下個人隱私保護機制 大數據背景下個人隱私保護 數字遺忘：大數據與個人隱私保護 大數據時代的隱私保護 大數據與個人隱私不是天敵 淺析大數據環境下的隱私保護問題 大數據時代下信息隱私問題的倫理考量 大數據時代個人數據隱私權的保護 常見問題解答 當前所在位置：l.劉念真.利用 Oracle 信息模型駕馭大數據.

[5]劉雅輝，張鐵贏，等.大數據時代的個人隱私保護[J].計算機研究與發展，2015，52（1）：229-247.

[6]柯臻軒，余露蕓，等.大數據時代下個人隱私保護的調研分析[J].經濟研究導刊，2015，02：299-301.

[7]涂子沛.大數據[M].廣西師范大學出版，2012.

[8]薛涌微博：http：///1173360372/zdMNu0XVX from=page_1005051173360372_profile&wvr=6&mod=weibotime&type=comment.

[9]2014 數據泄露調查報告：http：///DBIR/2014/reports/rp_Verizon-DBIR-2014_en_xg.pdf.

[10]李潔冰，康學亮.大數據時代的個人隱私保護問題[J].信息與電腦，2014，12：183.

篇2

>> 大數據時代下我國文化產業所面臨的機遇與挑戰 大數據時代企業所面臨的挑戰與應對 大數據時代下企業管理所面臨的挑戰與創新 大數據時代會計師事務所面臨的機遇與挑戰 大數據環境下政府統計所面臨的思考 大數據時代背景下人力資源管理所面臨的機遇分析 “大數據+”的學生管理面臨的困境與機遇 “大數據”時代：新聞業面臨的新震蕩 大數據時代政府統計面臨的機遇和挑戰 大數據時代醫學研究面臨的機遇與挑戰 大數據時代會計面臨的挑戰與出路分析 大數據時代面臨的信息安全機遇與挑戰 大數據時代企業面臨的機遇與挑戰 大數據時代物流企業面臨的機遇和挑戰 大數據時代下統計學面臨的挑戰 大數據時代高校教學面臨的機遇和挑戰 大數據的時代 CIO決策世界CIO面臨大數據架構的選擇困境 網絡時代下黨報所面臨的困境和出路 西部農村學校“后撤點并校時代”所面臨的困境 常見問題解答 當前所在位置：l？src=mv&ref=general.

[5] G.D.Karagiannopoulos，N.Georgopoulos，K.Nikolopoulos.“Fathoming Porter’s five forces model in the internet era”，info，2005，（6）：

66-76.

[6] Andrew Edgecliffe-Johnson，Gelles，D.，& Jopson，B.（2012，Apr 12）.Booksellers claim ebook ruling runs risk of amazon monopoly.

Financial Times Retrieved from http：///docview/993668054 accountid=11232.

[7] Trachtenberg J.A.，& Bensinger，G.（2014，Nov 13）.Amazon，hachette end publishing dispute；E-retailer，book publisher reach

multiyear pact for print，digital books.？Wall Street Journal （Online）Retrieved from http：///docview/1623516576

accountid=11232.

[8] 馮登國，張敏，李昊.大數據安全與隱私保護[J].計算機學報，2014，（1）：246-258.

篇3

關鍵詞 大數據；安全；隱私保護；探究

中圖分類號 TP3 文獻標識碼 A 文章編號 1674-6708（2017）184-0061-02

大數據時代中，數據與信息研究和分析工作更加繁瑣、復雜，整個過程也較難管理。根據大量統計數據表明，僅在過去3年時間內，全球范圍內所產生的數據量也超過了先前500年出現的數據量。隨著數據量的不斷增加，企業與個人對數據隱私性與安全性要求更高，大數據隱私與安全問題也更加的突出，如何應對在大數據背景下的數據安全問題，是全世界范圍內均應當積極思考的問題。

1 大數據概述

1.1 大數據來源與特征

根據大數據來源的不同，大數據可分為3類：其一是來源于人，人們在使用互聯網的過程中所伴生的各種數據，包含視頻、圖片、文字等；其二是碓從諢，各種類型的計算機在運行過程中產生的數據，以多媒體、數據庫、文件等形式存在；其三是來自于物。各種類型的數字設備在運行過程中所采集得到的數據，例如：攝像頭采集得到的數字信號等。

1.2 大數據分析目標

當前大數據在商業、醫藥、科學研究等領域應用較多。其用途較多，因此帶來的分析目標也比較多。

其一，推測趨勢與獲取知識。大數據中包含有很多重要信息，通過對大數據的分析工作可以更為深入地把握各種數據背后存在的問題與知識，實現對表層現象的深入挖掘。

其二，研究掌握個性化的特征。以大數據為基礎，通過多角度、長期的數據分析、對比工作，可以將用戶個性化特征分析出來。從而在得到用戶習慣的基礎上，對不同的用戶提供出更為針對性的服務。

2 大數據存在的安全問題

2.1 用戶隱私

若大數據在使用的過程中對用戶數據沒有做到較好保護，那么將直接威脅到用戶隱私與數據的安全性。按照保護內容不同，其可以分為標識符匿名、匿名保護及位置隱私保護等。

在大數據時代下，人們數據安全面臨的問題不僅僅是傳統的個人隱私問題，更多的是根據對人們數據的分析與研究，對人們狀態與行為的針對性預測，例如：零售商可以比家長更加了解自己的孩子的消費習慣等，從而郵寄相關廣告信息等。再如對用戶在網絡上發表的一些狀態內容等，能夠分析這個人的政治傾向、喜歡球隊、消費習慣等隱私信息。目前，很多企業認為對信息進行了匿名處理之后，標識符就會被隱藏，然后信息就能公布了，但現實情況為，僅采用匿名保護的方式并不能實現對隱私的有效保護。例如，某個公司在對3個月之內部分搜索歷史記錄進行匿名處理之后，供人們使用，雖然其中包含的標識信息經過了較為精心的處理，但是其中包含的很多記錄項內容還能夠被精確的定位。

2.2 大數據的可信性

人們普遍認為雖然數據可以在一定程度上說明一些問題，數據自身就是事實，但是現實情況為，若對數據不能進行有效甄別，人們也會被數據欺騙。

其一，不法分子可對大數據中的數據進行刻意編造與偽造，而大數據分析的基礎就是這些數據，錯誤的數據必然導致錯誤的結果。如果數據使用場景較為明確，部分人可能編造數據從而營造出對其有利的數據假象，從而導致人們得出錯誤的判斷。如，某些網站中包含的虛假評論，用戶在看到這些虛假的評論之后，非常容易去購買這些劣質的商品與服務。再加上當前互聯網技術的普及，這些虛假信息帶來的影響是不可估量的，使用信息安全技術對這些數據進行甄別難度也非常大。

其二，大數據在進行傳播過程中可能出現失真的情況，這里主要是由于人們在信息傳播過程中可能出現信息逐步失真的情況。

2.3 大數據訪問控制

因為大數據使用范圍較為廣，來源也較多，對數據設置訪問控制是非常必要的。但是在大數據下，需要對大量的用戶進行權限管理，但是用戶實際需求是未知的，這就導致對角色進行預設是較為困難的。

3 大數據安全與隱私保護對策

3.1 數據匿名保護技術

對大數據安全與隱私保護中，數據匿名保護的關鍵在于使用的基本手段與關鍵技術，現階段該項工作正處于不斷完善過程中。當前數據匿名保護技術仍舊較為復雜，大數據攻擊者能夠從多個方面獲得數據信息，而不單單是某一個數據源。因為匿名模型是對所有屬性集合而設定的，對某個具體的屬性并沒有給予其明確定義，這就導致在處理的過程中較易出現匿名處理不足的可能性，數據攻擊者就能夠將該屬性值確定。因此，應當對數據匿名保護技術進行完善，在具體實施時可以使用多樣化匿名，其優勢主要在于在可對每個匿名屬性數據進行多樣化處理，可使用裁剪算法方案與數據置換方案，從而將其中包含的敏感數據平均化，從而可大大增強數據匿名保護的效果，可有效預防數據攻擊者對數據進行的聯合攻擊，有效確保數據匿名特性。

3.2 社交網絡匿名保護技術

大數據的重要來源之一就是社交網絡中產生的數據。因此做好大數據匿名保護是非常重要的。但是在社交網絡中，其中通常包含有大量圖片，因此，若采用傳統的數據結構化匿名保護技術不能滿足社交網絡匿名保護需求。為了確保社交網絡數據安全性，在具體實施中，對圖結構應當從超級節點進行集聚與分割，例如，基于節點聚集的匿名方案、基于基因算法的實現方案、基于模擬退火算法的實現方案以及先填充再分割超級節點的方案。在社交網絡匿名保護當中，關系型預測方法的使用具有較多優點，例如其能夠準確從社交網絡中局部性連接增加密度增長，積聚系數增加進行有效防護。

3.3 數據水印技術

數據水印技術就是將數據中所含的標識信息，再方式嵌入的方式嵌入到其中，從而確保數據安全被使用，可有效解決數據存在的動態性、無序性特征。在具體實施中，可以將數據通過集合的方式嵌入到某一個固定的屬性中，這種方式可有效避免數據攻擊者對水印的破壞。另外，可采用將數據庫指紋信息錄入到水印當中，可以識別出信息的所有者以及被分發的對象，有利于在分布式環境下追蹤泄密者。此外，可采用獨立分析技術，能夠實現無密鑰水印驗證，進一步確保數據安全性。此外，這里還可以使用數據溯源技術，由于數據的來源多樣化，所以有必要記錄數據的來源及其傳播、計算過程，為后期的挖掘與決策提供輔助支持。

4 結論

綜上概述，我們在享受大數據時代給我們帶來便利的同時也應當應對其存在的數據安全與隱私保護帶來的挑戰，增強信息保護與信息安全。如要真正實現大數據時代下數據安全與隱私保護工作，必須對大數據存在的安全漏洞分析入手，充分應用各種類型的數據安全與隱私保護技術措施，同時構建其對應的法律法規，才能確保大數據安全與隱私保護。

參考文獻

[1]雷海.乘大數據東風 揚追越之帆――大數據時代提高航運服務業品質的理念及策略[J].水運管理，2014（5）：1-3.

[2]董楊慧，謝友寧.大數據視野下的數據泄露與安全管理――基于90個數據泄露事件的分析[J].情報雜志，2014（11）：154-158.

篇4

 

大數據以其數據收集整理與分析的高效性極大的推動了網絡的進步和社會的發展。這一現象引發了人們的廣泛關注。在學術界，圖靈獎獲得者JimGray提出了科學研究的第四范式，即以大數據為基礎的數據密集型科學研究;2011年《Science》也推出類似的數據處理專刊。在我國，2012年中國通信學會、中國計算機學會等重要學術組織先后成立了大數據專家委員會，為我國大數據應用和發展提供學術咨詢。

 

大數據以其數據收集整理與分析的高效性極大的推動了網絡的進步和社會的發展。但目前大數據的發展仍然面臨著許多問題，安全與隱私問題是人們公認的關鍵問題之一。單純通過技術手段限制對用戶信息的使用，實現用戶隱私保護是極其困難的事。當前很多組織都認識到大數據的安全問題，并積極行動起來，如何保護好社會網絡的個人信息安全是非常值得思考的一個問題。

 

1大數據概述

 

1.1大數據的定義

 

目前，對于大數據尚無統一解釋，普遍的觀點認為，大數據是指無法在一定時間內用常規軟件工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據集合。從信息安全的角度看，大數據是指規模和格式前所未有的大量數據，它是從企業的各個部分搜集而來，它們相互關聯，技術人員可以據此進行高速分析。

 

1.2大數據的特點

 

大數據的常見特點包括：數據量大(Volume)、類型多樣(Variety)、運算高效(Velocity)、產生價值(Value)。

 

1.2.1數據量大(Volume)

 

大數據時代，各種傳感器、移動設備、智能終端和網絡社會等無時無刻不在產生數據，數量級別已經突破TB，發展至PB乃至ZB，統計數據量呈千倍級別上升。據估計，2012年全球產生的數據量將達到2.7ZB，2015年將超過8ZB。

 

1.2.2類型多樣(Variety)

 

目前大數據不僅僅是數據量的急劇增長，而且還包含數據類型的多樣化發展。以往數據大都以二維結構呈現，目前隨著互聯網、多媒體等技術的快速發展和普及，視頻、音頻、圖片、郵件、HTML、RFID、GPS和傳感器等產生的非結構化數據，每年都以60%速度增長。預計，非結構化數據將占數據總量的80%以上。

 

1.2.3運算高效(Velocity)

 

基于云計算的Hadoop大數據框架，利用集群的威力高速運算和存儲，實現了一個分布式運行系統，以流的形式提供高傳輸率來訪問數據，適應了大數據的應用程序。而且，數據挖掘、語義引擎、可視化分析等技術的發展，可從海量的數據中深度解析，提取出所需的信息，是大數據時代對數據管理提出的基本要求。

 

1.2.4產生價值(Value)

 

價值是大數據的終極目的。特別是激烈競爭的商業領域，數據正成為企業的新型資本，企業都在追求數據最大價值化，在數據量高速增長的情況下，通過挖掘數據有用信息，從中獲得有價值的信息，對于企業至關重要。同時，大數據價值也存在密度低的特點，需要對海量的數據進行分析才能得到真正有用的信息，最終形成用戶價值。

 

2大數據面臨的挑戰

 

社會網絡的不斷發展將每個人都曝光在這種沒有個人隱私的環境下，大數據時代下的個人信息被各種網絡團體進行惡意泄露和傳播。個人信息處于非常危險的環境中，比如各種網絡論壇里對個人進行“人肉”，個人的各種信息都被迫公開，給當事人帶來了非常壞的影響。當前大數據時代下的社會網絡發展迅速，極大的豐富了人們的文化生活，通過互聯網能夠有效及時的獲取各樣各種的信息，并且能夠做到遠距離的及時交流。通過網絡能夠獲得一些自信和滿足感，但是大數據時代的個人信息安全性非常的低，個人信息極易被不法分子獲取用到不正當的途徑上去。

 

大數據時代下的社會網絡特征是非常明顯的，網絡中的信息呈現出非常多樣化的形態，各種信息數據以各種形態存在于網絡上，例如視頻形式、聲音形式、圖片形式、文字形式進行信息傳播與交流。網絡的方便快捷加快了社會的進步，各種社交平臺的出現，利用網絡進行購物并支付貨款等牽涉到個人的真實有效信息，這些個人信息被互聯網企業通過大數據進行整理與保存，某些不法分子會利用一些技術手段竊取用戶的個人信息用于商業行為，這些個人隱私對于用戶來說是非常重要的，比如好多人會收到各種莫名其妙的推銷電話，這就是個人信息被泄露的一個直觀現象。

 

2.1大數據中的個人隱私泄露

 

個人在網絡社會進行各種活動時最基本的一點就是要確保自己各種網站私人賬戶的安全，確保個人隱私不會被第三方企業或個人所獲取。大數據時代下的現代網絡促進了時代的進步，各種網站的出現將公民更多的投入到網絡社會中，現代社會的個人離不開網絡社會，通過各種賬號能夠實現用戶多種多樣的需求。用戶在申請個人賬號時往往都是通過自己的手機號或者郵箱賬號作為賬戶名進行關聯，這種數據之間的關聯雖然非常對用戶來說非常方便快捷，但是其風險是較高的，一個賬號被盜可能會引起其他賬戶信息的泄露，賬戶安全問題在大數據時代顯得更加嚴峻。大數據時代背景下用戶的個人隱私安全問題日漸突出。當今社交網絡的非常火爆，用戶通過各種各樣的社交軟件與外界進行溝通與交流。用戶通過分享自己的位置、照片等多種多樣的形式與其他用戶進行深度交流。這些信息都會被這些社交軟件進行數據化處理，形成各種數據存儲在云平臺里。雖然在社交網絡中分享自己的心情和照片能夠增加自己的愉悅感，但對于某些較為隱私的信息還是不想被他人獲取并到網絡世界中。當前情況下，一些大數據公司在進行數據的處理和分析過程中，并沒有根據用戶的具體隱私進行正確的分類，對于某些用戶的個人隱私進行整理并當成商品售賣給其他企業或個人，嚴重影響了用戶的隱私，給用戶造成了不同程度的困擾。因此，作為處理大數據的互聯網企業不能以任何名義去泄露用戶的個人隱私，要充分保證用戶個人信息的安全性。積極采取各種技術手段有效的保護好用戶的個人信息，保證用戶在網絡社會當中的合法權益。

 

2.2個人信息控制權弱化

 

跟傳統環境作比較用戶個人信息控制權弱化程度太高。互聯網社會的飛速發展，信息在這個世界的傳播速度超越先前的任何一個時代，互聯網社會的公民對于個人信息的控制程度達到了最低的限度，個人隱私非常容易被暴露到網絡社會當中。特別是大數據時代的發展，數據的處理能力得到了質的飛躍，公民個人的所有信息被整理成數據的形式存在于互聯網當中，數據公司通過對個人數據的合理分析能夠迅速的定位到個人，個人對于信息的控制權遭到了極大的削弱。

 

3大數據下個人信息保護對策

 

3.1數據匿名保護

 

大數據的匿名更為復雜，大數據中多元數據之間的集成融合以及相關性分析是的上述那些針對小數據的被動式保護方法失效，與主動式隱私管理框架相比，傳統匿名技術存在缺陷是被動式地防止隱私泄露，結合單一數據集上的攻擊假設來制定相應的匿名化策略。然而，大數據的大規模性、多樣性是的傳統匿名花技術顧此失彼。

 

對于大數據中的結構化數據而言，數據匿名保護是實現其隱私保護的核心關鍵技術與基本手段，目前仍處于不斷發展與完善階段。在大數據場景中，數據匿名保護問題較之更為復雜：攻擊者可以從多種渠道獲得數據，而不僅僅是同一源。對網絡用戶中的匿名技術以及對于大數據網絡下的數據分析技術和相關的預測技術對于網絡的營銷業務的發展都有著非常重要的促進作用，相關的企業還要進一步對匿名技術進行研究，保證用戶的個人信息安全以及數據之間的應用安全。

 

3.2加強數據的監管

 

海量數據的匯集加大了隱私信息暴露的可能性，對大數據的無序使用也增加了信息泄露的風險。在監管層面，明確重點領域數據庫范圍，制定完善的數據庫管理和安全操作制度，加大對重點領數據庫的日常監管。在企業層面，加強企業內部管理，制定設備尤其是移動設備的安全使用規程，規范大數據的使用流程和使用權限。

 

3.3建立和完善法律法規

 

在我國現階段個人信息安全法律法規與大數據技術同步跟進還是新生事物，行業內部仍在不斷地摸索中努力前進，在其發展的過程中也會有很多的挑戰，比如法律法規相對不夠健全，相關的用戶信息不能進行安全的保護等等。《信息安全技術公共及商用服務信息系統個人信息保護指南》作為個人信息、保護方面的最高國家標準于2013年2月1日開始實施，這項標準主要是在整個大數據的環境下對用戶個人信息的安全性以及合理利用性進行相應的標準規定，這就進一步保證了在對用戶個人信息處理過程中的規范性。所以，在目前我國大數據的背景下，如果想要進一步對個人信息的安全進行保護，就要對相關的法律法規進行相應的建立和完善。

 

3.4安全體系建設

 

在目前我國大數據環境下的社會網絡，要對網絡行業的相關規范標準以及相關的公約進行相應的建立，要想保證我國的社會網絡行業在目前我國社會經濟的發展背景下能夠進一步提升，在市場上能夠占有一定的地位，就要對相關的建立相應的安全體系，并且對用戶的信息安全進行進一步的保障，保證用戶能夠對網絡行業產生一定的信任，并且能夠在目前大數據的環境下能夠獲取一定的收益。

 

3.5提高個人安全意識

 

提高個人的安全意識是社會網絡用戶在大數據時代主動保護個人信息、安全的有力措施。如學習信息安全基本保護措施，加強對信息安全知識的拓展，不僅能夠幫助用戶對相關的網絡病毒特征進行了解，還進一步提升了自身的信息安全保護意識，進而保護其他用戶的個人信息安全。還要對用戶的信息進行及時的備份，提高用戶的信息安全保護的意識。

 

對于網站以及相關的網絡應用要進行相應的控制，保持其合理性的應用，在使用網絡的過程中要對各個方面進行考慮，不要將個人信息過多的放入到網絡中去，對于分享的照片以及地理位置等等個人信息要進行相應的控制，還要對陌生人進行相應的訪問權限設置，對于自己的個人信息要能夠把控住，保證自己信息的安全性。

 

在訪問網站時，會產生很多注冊的信息，在注冊的過程中要保證自己的個人信息不被透露。用戶還要進行定期的個人信息安全教育，根據相關數據表明，用戶信息在進行相關的安全教育之后，對于其個人信息的保護意識也就有所提升。在目前大數據的背景下，相關的用戶要對網絡中相關的隱私安全保護公約進行更多的了解，主動地進行自身信息安全的保護。

 

4結語

篇5

一、個人征信是大數據時代個人數字的“身份證”

互聯網技術快速發展和大規模應用，特別是在大數據時代，全球經濟一體化加速信用的數據標準化，由此個人信用評級成為大數據時代金融活動的身份證，大數據征信也是未來征信的發展趨勢。

“大數據征信”其直接表現就是采集數據的維度已經突破了傳統的“金融屬性”，從僅收集借貸人的金融信息，擴展到借貸人的生活信息，如社交數據、電商數據、生活服務數據等不具有金融屬性、缺乏驗證性、弱相關的互聯網全網大數據。

二、個人征信是大數據金融的“敲門磚”

傳統的個人借貸行為的風險無法得到很好的評估，商業銀行或者信貸機構對借貸者的還款能力和資金使用缺乏整理把控和綜合了解。通常來說，信譽較差的借貸者還款期限和還款金額得不到保證，這樣導致整個資金融通過程不可持續，而且導致這個融資環境惡化。形勢就要求個人征信有精確的、權威的、量化的、具體的數值來表征其高低。沒有量化、準確的信用評級，個人數字金融業務難以正常開展。

大數據時代下個人征信消融了“鋼筋和水泥”的信息來源的間隙，決定著個人線下經濟的正常表現，能夠獲得了較好的信用評級就等于拿到了線上金融的“敲門磚”，首先，優秀的個人征信分值將為其網上業務辦理和消費額度提供信譽支持和保證;其次，個人征信分值的高低與監管息息相關。在金融監管方面，個人征信分值與借貸人的透支范圍和透支渠道直接聯系，決定自然信用人的資本供給能力，將個人征信與金融業務整合起來的大數據時代，通過對個人在線上和線下經濟消費能力和消費偏好，為金融監管部門提供分析數據，大數據匯總、整理、挖掘、創新、再利用能夠對表征個人數字金融健康程度，為銀行信貸部門和其他金融機構提供數據參考。

三、大數據時代我國個人征信業面臨的嚴峻挑戰

（一）互聯網企業跨界個人信用評級業

傳統電商企業經過長時間的發展，積累了大量、復雜、分散、多樣的客戶交易數據，數據背后其實是現實社會中的人與人關系網絡的數據化表現形式，通過對數據的分析和重組，挖掘出數據背后信用數據，互聯網金融的核心要素是從海量、復雜的數據中分析出具有金融屬性的數據，數據分析和整合、應用是互聯網企業先天的優勢所在，互聯網企業跨界個人信用評級業也是時展的需要。

（二）大數據技術倒逼個人信用評級業務改革

大數據具大量、多樣、高速、價值等特點，將從以下三方面改革信用評級業務：

一是基于全樣本數據，評級結果精準。大數據的特性之一就是數據量增長極快、結構復雜多樣、時效強等特征的數據。截至2015年3月份，阿里巴巴和淘寶及其他電子商務平臺上龐大的客戶群體在線進行交易，實時產生大量交易數據，交易數據中隱藏著的個人信用參考數據，是個人信用評級分析賴以生存的基礎數據 。

二是信用評價指標體系多元化。在傳統金融信貸業務中，個人薪水、賬戶現金流、以往的信貸記錄等所能提供給銀行的信息有限，借貸雙方都存在著嚴重的信息不對稱。大數據時代，可以從個人社交網絡資訊、消費偏好等長期、穩定、動態的信息，預測和量化借方的風險指數。這些“非金融屬性”數據可以間接豐滿和豐富借款人的個人信息，從源頭上把握貸款風險，提高信貸業務效率和滿意度。螞蟻金服的“芝麻信用”分值背后是芝麻信用對海量信息數據的綜合處理和全盤評估。大數據技術將會導致能夠利用的信用評級數據類型更加豐富多樣，對傳統信用評級方法產生巨大沖擊。

三是信用評價動態、量化。大數據技術對客戶交易數據實時在線的監控，及時預測和察覺不正常情況的發生，減少或者避免信貸業務中壞賬發生率，從而實現信貸業務有序、良性、健康的發展。同時，從宏觀經濟學的角度看，通過對微觀金融實體經濟的探查，可以做到預測宏觀經濟形勢的走向，進而從根本上縮短信用評業務的周期性。

由以上可知，大數據技術將從根本上改善信用評級結果產生流程，評級結果的公布更加及時和準確，大大縮短評級結果審核所需的時間，使個人評級結果在社會上更具公信力。

四、大數據時展我國個人征信的政策建議

（一）推動信用大數據標準統一與類型多樣并重

數據能夠得以廣泛應用是以數據標準化為基本前提。《大數據白皮書》指出在大數據時代，海量數據存在很強的異構性和極大的復雜性，表現在：數據類型從以結構化數據為主，向結構化、半結構化、非結構化三者融合;數據利用者的多層次需求導致數據源在深度、廣度發生了根本性的變化;數據在線存儲技術和云端存儲設備的變化，大量繁雜、無序的數據需要新的存儲方式和分析方式，才能應對大數據的異構性帶來的數據收集、數據存儲和數據分析、數據應用的窘境。信用大數據在征信平臺從最初的流入到最后的流出，一方面要做到數據規范格式標準統一，做到數據管理精細化、統一化;另一方面要在盡可能保留數據本來意義的情況下，降噪和取精、保持數據的多樣性。同時，必須統一征信數據系統數據接入的標準規則，傳播數據，共享數據、應用數據。

（二）大數據利用與隱私保護并舉

首先，中央政府從宏觀層面制定信息產業發展政策和指導意見，積極鼓勵傳統金融服務機構和互聯網新興金融機構通力合作，做到互聯網技術分析人才和金融創新人才有序合理流動。其次，大規模應用大數據技術伴隨著個人隱私保護。要做到大數據利用與隱私保護并舉：一方面要建立多層次、寬領域、精細化的征信法律法規體系。對個人隱私保護的相關法律比較缺乏，特別在互聯網、大數據時代更是缺乏對隱私保護的相應法律。另一方面，從技術行層面來加強保護。各項技術的不斷發展，監管體系和機構也要適應時代的發展要求積極進行創新，協同行內金融專家設立行業技術標準和基本操作規范，從源頭杜絕隱私數據被采集和上傳，隱私保護需要監管部門和行業齊抓共管。

（三）完善個人征信業的監管體系

大數據時代來臨，監管機構要考慮個人征信的特點和性質，同時結合大數據技術的方法，切實改進服務理念，由單純的行業監管者向行業服務者轉變。政府部門還需要從制度設計方面，來規范和引導個人征信市場的健康發展。同時，國家對隱私法律的制定和實施需要與大數據技術同步。避免在保護個人隱私上與社會實際情況脫節;隱私相關法律和技術行業規范及頂層制度設計，互相促進、互相發展、三者融為一體，共同完善我國個人征信業的監管體系。

篇6

摘要：大數據技術給高校圖書館的移動化服務帶來了巨大的變化，這些變化涉及服務意識、服務方式以及服務能力等諸多方面。文章從數據資源整合、智能化服務平臺建設及知識推薦式獲取三個方面闡述了大數據對圖書館移動化服務的創新，并提出了大數據環境下讀者隱私保護的對策。

中圖分類號：G250文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2016）07-0043-03

1 背景

大數據（Bigdata），也稱為海量數據，它是在一定時間內用常規軟件工具無法進行抓取、管理和處理的數據集合。大數據技術具有從諸多類型的海量數據中快速獲得有價值信息的能力。最早提出大數據時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，在2011年5月，麥肯錫在《大數據：創新、競爭和生產力的下一個前沿領域》中首次提出了“大數據”的概念，并指出：“數據，已經滲透到當今每一個行業和業務職能領域，成為重要的生產因素。人們對于海量數據的挖掘和運用，預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。”IBM的研究稱，整個人類文明所獲得的全部數據中，有90%是過去兩年內產生的。預計到2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍。

在大數據時代，數據隨處可見，人們將置身于一個數據的海洋中，高校圖書館也不再是大學生讀者尋找信息資源的唯一途徑，它只是縱橫交錯的數據網絡中的一個結點。大數據的及時性、移動化將圖書館服務帶入新的時代。大數據下的圖書館移動服務，是指在大數據背景下，圖書館把相關大數據的數據存貯、數據處理、數據分析和數據挖掘技術，與以3G/4G通信技術為主導的移動技術相結合，為廣大讀者提供最新的移動信息服務。在此環境下，如何利用信息技術識別、分析、挖掘隱藏在讀者行為中有價值的信息，了解讀者閱讀檢索的偏好和習慣，制訂相應的個性規劃，為讀者提供更好的移動化服務，是高校圖書館亟須思考的問題。

2 大數據給高校圖書館移動化服務帶來的變化

2.1移動化服務現狀

高校圖書館移動化服務并不僅僅限于移動圖書館，它應該涉及所有能在移動終端上提供的服務，如：圖書的到期催還、預約到館等短信定制，新書推薦的短信推送，圖書館內無線上網設施，圖書館官方微博及微信等一系列服務。地處大城市的高校，圖書館移動化服務相對來說處于前沿，而一些位于中小城市的高校，圖書館的讀者服務起色不大，移動化服務更是少之又少。以河南省為例，直到2012年12月鄭州大學才建立了河南省第一家移動圖書館，2014年河南農業大學自主研發的移動圖書館也僅限于iPhone手機，這就將一大批移動用戶拒之門外。據筆者調查，開通官方微博的有鄭州大學圖書館、中原工學院圖書館、河南農業大學圖書館等十幾家高校圖書館，但是微博信息量不大，受關注度不高。以鄭州大學圖書館官方微博為例，其粉絲數量只有1萬多，覆蓋率不足50%；擁有微信公眾平臺的有鄭州大學圖書館、河南農業大學圖書館、河南理工大學圖書館等高校圖書館，微信內容大多是圖書館的公告，與讀書、信息推薦差距很大。從調查來看，河南省高校圖書館的移動化服務還處在起步階段，并沒有在高校讀者群體中形成影響。

2.2高校圖書館顯現大數據特征

大數據時代的到來，意味著大量的半結構化和非結構化數據將不斷映入讀者的眼簾。雖然圖書館目前的數據資源類型較為單一，但是其中隱藏著具有巨大價值的非結構化數據。伴隨著數據資源建設步伐的加快以及讀者服務需求的不斷提升，高校圖書館已具備了大數據的“4V”特征。首先，圖書館的自身信息資源總量日益龐大，圖書館的全天候服務、數字圖書館、移動圖書館等新型服務方式的不斷涌現，使讀者的服務信息不斷增長，圖書館可以根據讀者信息進行服務策略的調整以及對海量數據進行潛在價值的挖掘。其次，圖書館的信息資源種類繁多，除了有紙質文獻資源、網絡資源、期刊數據庫資源等結構化數據資源，還有光盤數據、讀者信息、服務信息等非結構化信息和圖書館自身建設的相關數據，這些數據結構存在較大的差異，形成了大量的異構數據。最后，圖書館利用大數據技術對收集到的讀者信息、習慣、評價等行為數據進行挖掘和分析，可以洞察和預測出讀者的行為偏好，為讀者提供滿足其閱讀需求的信息和服務。

2.3服務意識的轉變

信息技術的不斷更新以及讀者需求的巨大變化，都極力推動著高校圖書館服務方式與服務規模的變化。網絡信息資源的多元化，使越來越多的讀者，特別是大學生讀者對網絡青睞有加，他們更習慣于用移動終端瀏覽各類社交網站和使用各種通信軟件，對圖書館的移動服務需求更加迫切。大數據的發展催生了數字圖書館和移動圖書館，彌補了傳統圖書館對讀者在時間及空間上的限制，實現了信息資源的共享。各高校由于受規劃及資金的限制，數字圖書館的資源還不是很豐富，也許還沒有籌備移動圖書館，但是移動化服務并不是以是否具有移動圖書館為標準，高校可以根據自身的建設需求和資金能力，先在圖書館內覆蓋無線網絡，使讀者可以借助移動終端訪問圖書館網站；可以開通短信通知業務，以解讀者還書、續借和預約之苦；可以開通圖書館的官方微博和微信公眾平臺，向讀者推送圖書館的最新信息和新書、好書，讓微博和微信成為圖書館面向讀者的服務窗口和與讀者互動的途徑。總之，高校圖書館可以根據自身情況逐步推進移動化服務，讓讀者感受到移動服務無處不在。

2.4人才隊伍建設

大數據時代的到來使大數據技術與服務市場得到了空前的發展，也使社會對掌握數學、統計學、數據分析、商業分析和自然語言處理等多學科知識背景的數據工作者的需求越來越旺盛。圖書館從傳統的讀者服務到大數據時代的知識移動化服務，對圖書館員的要求也越來越高，既要了解圖書館的相關服務知識，也要了解大數據技術的各個層面。一些互聯網公司已經意識到了大數據人才緊缺的問題，建立了專門的數據科學家團隊。高校圖書館具有得天獨厚的優勢，可以與相關專業的學院合作進行人才培養，使成熟的研究成果盡快轉化為現實服務。

3 大數據環境下高校圖書館移動服務創新

大數據環境下，通過高校圖書館的移動化服務，可以實現文獻信息服務向知識服務的逐步轉變，從以館藏資源為主的被動單一的移動服務模式轉向以讀者需求為主的主動多元的移動服務模式。

3.1實現多種結構數據資源整合

通常按照數據結構可以將數據分為三種形式：一是結構化數據。二是非結構化數據。三是介于結構化和非結構化之間的半結構化數據。針對圖書的信息服務數據，除了結構化數據以外，還有很多像特色文獻、光盤資源、電子期刊、圖片資源、自建學位論文資源以及專題文化資源等大量的半結構化和非結構化的數據資源。高校圖書館必須通過各種工具和手段將這些類型與結構復雜多樣的數據信息集合起來，按不同的應用需求進行整合處理，為讀者提供人性化、個性化、智能化的移動服務，實現多種結構數據資源的共享。

3.2智能化服務平臺

高校圖書館移動信息服務平臺是建立在大數據技術和現代先進的移動通信等技術上的，它不僅是圖書館網站的手機版，更是智能和智慧的化身，智能的個將成為移動化服務未來的服務亮點。首先，要能兼容iOS/安卓等不同類型的移動終端設備，針對不同種類和不同屏幕尺寸的移動終端提供適合的操作平臺接入和顯示輸出格式。其次，移動服務要內容豐富、操作簡單、界面清晰。除了傳統的短信訂閱推送服務和館藏目錄檢索查詢的移動OPAC業務外，還要有符合讀者需求的移動閱讀、個性化的新書導航服務、移動學科服務和參考咨詢、不受流量限制的全媒體移動視聽服務等特色服務。再次，要能實現讀者與圖書館之間的實時在線交互和智能交互，為讀者知識閱讀和科研調查提供原研究筆記資料。最后，通過可視化分析技術、數據挖掘算法、大數據存儲處理和預測性分析技術實現移動終端綁定，開展手機支付、手機定位等智能化的移動服務。總之，大數據環境下的移動化服務將會成為高校圖書館數字化智能建設的一大亮點。

3.3知識的推薦式獲取

大數據環境下，高校圖書館通過對讀者的身份特征、借閱歷史、檢索記錄、習慣愛好以及社會關系等有關閱讀軌跡信息的收集分析，可以制訂出切實可行的推薦算法策略，實現對讀者閱讀需求和閱讀行為精確、細致的追蹤和預測。正如亞馬遜的期望：最成功的書籍推薦應該只有一本書，就是用戶要買的下一本書，這是一種推薦式的知識獲取方式。高校圖書館有別于電子商務平臺的是，它更注重推薦的精度和準度，推薦式知識獲取的關鍵是如何將推薦的結果有效地反饋給讀者。由于移動終端屏幕相對較小以及鍵盤靈敏度過高等原因，移動用戶普遍比較懶于輸入文字。因此，知識的推薦式獲取更應注重主動推薦，提供與檢索內容相關的鏈接，甚至是圖片信息。

4大數據環境下移動服務的隱私安全問題

大數據被定義為“21世紀的新石油”，但是大數據時代可能爆發數據壟斷的危機，人類將被綁架到一個毫無隱私可言的真空世界。2013年，隨著美國中央情報局雇員斯諾登披露的“棱鏡項目”的曝光，信息安全和個人隱私保護成為國家政府、企業團體和個人密切關注的重要問題。大數據技術就像一輛巨大的推土機，瓦解著國家、社會和個人的信息保護。因此，高校圖書館在利用大數據技術提升讀者服務水平和服務質量的同時，如何有效保護讀者隱私將成為圖書館加強讀者服務的又一項重要責任。

4.1讀者隱私監控和提前暴露

高校圖書館利用大數據平臺對讀者的身份信息、圖書檢索借閱信息、數字期刊閱讀信息、微信與微博互動交流、服務請求等信息數據進行收集，通過信息的分析歸納為圖書館的讀者管理、推薦服務和未來發展提供決策。為確保采集到的讀者信息廣泛、可靠和易用，圖書館采取了對讀者行為全天候、全方位的監控措施。同時，圖書館還與增值服務運營商合作，為讀者提供移動閱讀、個人數據管理等增值服務，與其共享讀者的監控數據，這不可避免地暴露了讀者的隱私，增大了讀者隱私受到威脅的概率。

4.2對策

數據既是資源也是工具，可以說大數據像一匹野馬，必須建立相關的法律法規將其繩之以“法”。因此，高校圖書館在讀者信息收集、存儲、管理以及使用的過程中必須加強安全監管，保護讀者的個人隱私和讀者隱私知情權。首先，高校圖書館對數據安全的管理應從限制數據采集轉移到監管數據使用上。限制讀者數據的采集，雖然在一定程度上保護了讀者的隱私和信息安全，但同時也使得數據的價值密度大幅下滑，將會制約圖書館決策的制定。因此，在不損害讀者隱私的前提下，不應限制對讀者信息的采集和監控，要把數據安全管理作為工作重心。其次，圖書館要強化工作人員的法律法規和職業道德意識，制定保護讀者隱私規章，并且從職業道德層面對圖書館的行為進行約束。最后，圖書館要對所采集的數據進行價值篩選，刪除讀者隱私信息中與圖書館無關的數據，提升圖書館大數據的價值密度。同時，允許讀者對個人信息進行修改和刪除。在與增值服務運營商共享讀者隱私數據時，要對關系讀者隱私和利益的重要數據進行刪除，謹防讀者隱私數據的無意泄漏。

5結語

圖書館的移動化服務是大數據技術和移動技術共同的產物，它將是讀者方便快速獲取圖書館信息的一個重要途徑。它不可能一步到位，需要各館結合自身特色逐步實現。圖書館移動服務的創新，讀者隱私的保護都需要圖書館人用心去思考。

參考文獻：

[1] 陳茫，周力青，呂艷娥.大數據時代下的圖書館移動服務創新研究[J].圖書與情報，2014（1）：117-121.

[2] 王天泥.知識咨詢：大數據時代圖書館的知識服務增長點[J].圖書與情報，2013（2）：74-77.

[3] 毛曉燕.大數據環境下圖書館信息服務走向分析[J].圖書館工作與研究，2014（3）：72-75.

[4] 祝森生.大數據時代關于智慧圖書館的幾個研究問題探討[J].圖書與情報，2013（5）：126-128.

[5] 韓翠峰.大數據帶給圖書館的影響與挑戰[J].圖書與情報，2012（5）：37-40.

[6] 楊海燕.大數據時代的圖書館服務淺析[J].圖書與情報，2012（4）：120-122.

[7] 馬曉亭.大數據時代圖書館個性化服務讀者隱私保護研究[J].圖書館論壇，2014（2）：84-89.

[8] 張國杰.大數據視角下圖書館服務發展走向及策略研究[J].圖書館工作與研究，2014（6）：8-12.

篇7

>> 圖書館多源大數據融合研究：問題與挑戰 基于大數據的圖書館數字資源重構與融合研究 大數據帶給圖書館的影響與挑戰 大數據帶給圖書館的挑戰與策略 大數據與圖書館發展的研究 大數據與圖書館發展 大數據理念與圖書館大數據 大數據環境下圖書館面臨的影響與挑戰 大數據時代圖書館發展面臨的挑戰與機遇 大數據時代下圖書館的影響與挑戰之我見 大數據為圖書館發展帶來的機遇與挑戰 試析大數據時代醫院圖書館知識服務的困惑與挑戰 大數據時代圖書館面臨的機遇與挑戰 大數據時代關于智慧圖書館的幾個研究問題探討 關于大數據時代智慧圖書館的幾個問題研究 圖書館大數據技術應用及關鍵問題研究 大數據環境下的圖書館員角色定位與創新服務研究 基于大數據的圖書館信息模式與個性化服務研究 大數據環境下圖書館知識組織與知識服務研究 大數據環境下數字圖書館安全威脅與對策研究 常見問題解答 當前所在位置：l.

[ 2 ] 郭春霞.大數據環境下高校圖書館非結構化數據融合分析[J].圖書館學研究，2015（5）：30-34.

[ 3 ] 鐘聲.大數據驅動的高校圖書館數據監護探究[J].情報資料工作，2014（3）：103-106.

[ 4 ] 李建中，劉顯敏.大數據的一個重要方面：數據可用性[J].計算機研究與發展，2016，53（2）：1-16.

[ 5 ] 唐曉波，朱娟，楊豐華.大數據環境下的知識融合框架模型研究[J].圖書館學研究，2016（1）：32-35，18.

[ 6 ] 孟小峰，杜治娟.大數據融合研究：問題與挑戰[J].計算機研究與發展，2016（2）：231-246.

[ 7 ] FISCH D，KALKOWSKI E，SICK B. Knowledge fusion for probabilistic generative classifiers with data mining applications[J].IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering，2014（3）：652-666.

[ 8 ] 沈旺，李亞峰，侯昊辰.數字參考咨詢知識融合框架研究[J].圖書情報工作，2013（19）：139-143.

[ 9 ] SMIRNOV A，LEVASHOVA T，SHILOV N. Patterns for context-based knowledge fusion in decision support systems[J].Information Fusion，2015（21）：114-129.

[10] 廖龍，葉強，路紅.面向移動感知服務的數據隱私保護技術研究[J].計算機工程與設計，2013，34（6）：1951-1955.

[11] PAPADAKIS G，KOUTRIKA G，PA-

LPANAS T，et al. Metablocking：taking entity resolution to the next level[J].IEEE Trans on Kno-

wledge and Data Engineering，2014，26（8）：1946-1960.

[12] 陳茜，史殿習，楊若松.多維數據特征融合的用戶情緒識別[J].計算機科學與探索，2015（10）：1-11.

[13] 維克托?邁爾?舍恩伯格，肯尼思?庫克耶.大數據時代：生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤，譯.杭州：浙江人民出版社，2012.

篇8

關鍵詞：互聯網+；居家養老；困境及展望

“互聯網+”代表一種新的經濟形態，它能充分發揮互聯網在生產要素配置中的積極作用，近年來，隨著這個板塊的不斷發展，“互聯網+”產業也深入到經濟社會生活的各個領域。享老是當前老年人追求的生活態度和生活方式，而居家養老成為眾多老年人心目中一種較好的養老方式。但是隨著我國老齡化問題的日益加重，如何把養老和互聯網結合起來，充分發揮“互聯網+”時代下養老效益的最大化成為我們思考的重點。

一、 “互聯網+”時代居家養老發展的意義

隨著“互聯網+”時代的到來，把居家養老和互聯網產業結合起來，以移動互聯網和物聯網等信息技術為依托，可以使老人突破時空限制獲得更好的居家養老服務，“互聯網+”時代居家養老的發展是具有十分重要的意義的。利用互聯網來發展居家養老事業是符合福利多元主義和普惠型福利理論的。福利多元主義認為福利是全社會的產物，市場、雇員、家庭和國家都要提供福利，如果是市場、國家或者政府一方單獨提供福利則會造成缺陷，不能全面滿足養老需求，只有三者結合才能做到有備無患。而普惠型福利理論強調經濟主體獲得養老服務方面的公平性與適度性，利用互聯網發展居家養老事業，為老年人提供更方便快捷一步到位的服務正是符合普惠型福利理論的內容。

（一）利用大數據，實現養老服務多元化

隨著云時代的來臨，大數據也廣泛受到人們的關注，它需要經過特殊的技術，以有效的處理大量的容忍經過時間內的數據。在養老服務中，若把養老和互聯網結合起來必然需要有許多繁雜的技術來控制，也會出現許多養老過程中所需的數據。特別是在居家養老領域，因為居家養老是養老服務中一種新型的養老模式，也是備受廣大老年人喜愛和推崇的養老方式，如何使得居家養老能夠有效進行，如何使老年人在家享受到合理和全面的養老服務，在此過程中，大數據做出了不可磨滅的貢獻。它使養老服務更有決策力、洞察發現力和流程優化能力。

（二） 保障老年人生活，促進社會穩定

目前我國面臨的老齡化問題十分嚴峻，截至2014年，中國60歲及以上老年人數量已超過2個億，這一比例已經高于聯合國10%的老齡化傳統標準，到2050年我國老齡人口估計會超過4億，而且我國老齡人口面臨的最大問題就是未富先老。現在將互聯網與養老結合起來，拓展居家養老的新模式，可以使一大批身體健康、有自理能力的老人在家享受到優質的養老服務，這樣不僅可以保障大多數老人的日常生活，也可以促進社會穩定，推動建設和諧社會。

（三） 沖破傳統束縛，促進養老醫療產品“智慧化”

互聯網是一種新興的方式，互聯網產業在養老上的應用就是突破傳統的革新，在信息化時代，當“互聯網+”滲透到了居家養老生活的方方面面，居家養老老人的安全管控、健康管理、緊急救助、特色專屬服務等都能結合起來。在此過程中，養老醫療產品也變得越來越“智慧化”，例如近年出現一種“百度疾病預測”的新功能，這樣的產品是基于大數據積累和智能分析，將為用戶提供流感、肝炎等多種傳染病的預測趨勢，并且能實時進行全面的疫情監測，提供準確及時的公眾健康咨詢，降低傳染病感染的風險。如果能有效利用互聯網來預測疾病，就能為在家養老的老年人提供更安全可靠的健康保障。

二、“互聯網+”時代居家養老發展的困境

雖然在“互聯網+”時代，利用互聯網能為居家養老提供諸多方便，使老年人居家養老的質量進一步提升，滿足了許多老年人可以在家享受到高品質養老服務的需求。但是，我們也不難發現，利用“互聯網+”時代的優越性來發展居家養老畢竟只是剛開始，處于起步階段，在享受服務的同時也會面臨一系列不足和困境。

（一）處于初級階段，尚未形成產業規模和產業鏈

2015年政府工作報告首次提出“互聯網+”計劃，利用互聯網時代的資源來發展居家養老，這個重大的工程提出時間較短，實踐性也較缺乏，還是處于初級階段，所以在很多基礎設施建設方面還存在極大不足。與發達國家相比，我國老年產業起步較晚，尚未形成一定產業規模和產業鏈，針對老年人特點的專用產品開發不夠，其發展嚴重滯后于社會和經濟發展的現狀。①對于居家養老，它所需要到的服務和基礎設施建設以及產業規模應該是比較完善的，因為居家養老是一種比較特殊的新興的養老方式，老年人足不出戶就能獲得良好齊全的服務，對于這一塊的要求是相當高的。而看現如今，我國“互聯網+”時代下的居家養老雖然在規劃上是全面的，但在實際操作上，在對基礎設施的建設和產業鏈的完善上還是相當欠缺。以老年健康管理為例，用來監測老年人健康狀況的家用醫療器械普及率較低，沒有現實數據上線匯集，健康管理的模式更多停留在通過社區門診或醫院體檢獲得數據。②沒有形成產業規模和產業鏈，必然使居家養老達不到預期的要求，老年人所能享受到的服務也會大打折扣。

（二）大數據使用中對個人隱私保護存在風險

絕大多數人都不希望自己的秘密被他人竊取，隱私是對每個人最基本的尊重。在互聯網時代，個人隱私問題主要指的是對個人隱私權的侵犯。人們的個人身份信息，以及人們在互聯網上的各種行為，在沒有任何提示的情況下被網站儲存、利用，甚至泄漏，這個就是目前互聯網中存在的涉及個人隱私方面的主要問題。而現如今，大數據讓互聯網隱私問題更加突出，因為大數據可以對海量的信息進行分析，并且很容易就發現信息中的價值，我們利用互聯網+時代來發展居家養老產業，那么在利用互聯網利用大數據的過程中老年人的信息也會存在被泄露的風險。而且現在對于互聯網侵犯隱私權這類的法律并不完善，很多時候侵犯就侵犯了，在法律上并不能有效制裁這種現象，導致情況愈演愈烈。在發展居家養老的過程中，既然是利用互聯網+時代來發展，就要有一系列完善的從法律到制度的規范，才能避免個人隱私被泄露。

（三）養老產品創新不足

利用互聯網+時代來發展居家養老產業，必然要生產出一批先進的養老產品，給老年人的居家養老提供服務。比如說百度出現的一個“疾病預測”功能，就是一個非常好的讓老年人可以在家進行疾病診斷的功能，這樣可以避免老年人有疾病而不自知，越拖越久，錯過最佳治療時期。這是好的一面，但是不難發現，在養老產品創新上，我們一直步履維艱，雖然很多商家利用互聯網開發了很多功能，但是適合居家養老的仍然相對較少。居家養老是一種比較特殊的養老模式，老年人在家享受養老服務決定了這種養老模式更具有方便性、特殊性，以及對服務的要求更高，對養老產品的選擇更講求實用和方便，而在養老產品創新這一塊，現如今我們仍是做得還不到位，還需要不斷加強改進。

（四） 網絡惠民紅利未能充分發揮

當前，我國進入老齡化快速發展階段，老年人口具有數量大、發展快、高齡化、空巢化、城鄉差別大等特點。 ③人口老齡化帶來的不僅僅是簡單的人口問題，還有養老問題，對養老金、福利補貼、公共衛生服務和生活照料等方面的需求日益增長，而現在這樣的服務仍然不能滿足日益增長的需求。尤其是在一些三四線城市，養老資源嚴重不足，盲目建設養老服務平臺也無法解決資源短缺的問題。在居家養老模式中，如何能利用互聯網+時代充分發揮網絡惠民紅利還是現在亟待解決的一個問題，要采取怎樣的方式，使得享受居家養老服務的老年人能夠得到最好的服務，享受到良好的資源，這是我們應該考慮的。

三、“互聯網+”時代居家養老發展的前景展望

知識社會的創新2.0以用戶創新、開放創新、大眾創新、協同創新為特點，其原動力正是來自于“互聯網+”所連接的無所不在的計算、數據和知識，從被動迎合到主動改造，“互聯網+”致力于將互聯網與傳統行業結合，已經徹底洗脫了互聯網工具化的舊有模式。④就目前而言，根據發展的趨勢來看，“互聯網+”時代的發展前景是十分廣闊的，所以我們要努力克服在利用“互聯網+”時展居家養老的過程中出現的困難，提出相應解決措施克服困境，不斷改善。

（一）大力建設養老基礎設施，克服初級階段不足

近年來，出現了一種養老O2O模式，它是一種整合社區資源、完善養老服務體系的新模式。互聯網給居家養老帶來了許多新理念。在利用互聯網發展居家養老過程中，要大力建設養老基礎設施，比如說借助互聯網和移動互聯網，是家屬能夠隨時了解老人的日常情況；通過一些定位技術，對老人的位置進行及時定位，當老人出現異常情況，可及時自動報警，避免產生更嚴重的后果；再者，可以通過生產一些空氣凈化器、空調加濕器等設備的智能化管控，動態監測老年人房間的空氣質量，是老年人在家養老也能享受到良好的環境，讓老年人過得安全、舒適。當然，也可以在老年人所居住的社區周圍建設一個養老服務平臺，為老年人打造方便快捷的生活服務區。這些方法都可以使老年人居家養老得到保障，能獲得更舒適幸福的生活。

（二）加強大數據管理，嚴格保護個人隱私

醫療大數據的建立確實給老年人居家養老帶來方便，但隱私泄露也是一個不容忽視的問題。隨著醫療數據的采集、加工和應用，也會帶來一系列患者資料被泄露的隱患，而在大數據環境下隱私被泄露的危險不僅僅在于泄露本身，而在于在此數據的基礎上對下一步行為的預測與判斷。老年人居家養老有時會采用互聯網的方式傳輸數據到醫院、社區等辦理事情，如果造成數據泄露，則會對老年人的財產安全造成危害，這是極不利的。所以，政府要加強對大數據的管理，防止網絡黑客趁虛而入，嚴格保護個人隱私，為老年人的養老提供安全的環境。對于管理大數據，最要做到的一點就是及時監測、發現問題，并用最快的速度對漏洞進行修復，對于已經泄露的個人信息要及時注銷，通知當事人做好防范，通知老年人的家屬提醒老年人，以免被騙。

（三） 發展智慧養老新模式，創新智能健康產品

利用“互聯網+”時代來發展居家養老，最重要的就是生產出更多智能健康產品，這些智能健康產品可以為老年人的生活提供方便。比如說，完善手機的某些功能，只要打開手機應用，子女就能了解老人在家的情況，知道老人身體有無異樣；設置一些傳感器，將傳感器安置在冰箱、洗手間及臥室，老人經過時系統就能自動記錄，傳感器每天采集好老人相關信息后將數據傳輸到健康云平臺進行分析，并將最終結果傳輸給子女，讓他們及時了解老人在家的情況；對于老人在家養老，關鍵是如何確保老人的身體健康，比如說可以設置一個軟件，老人只需用手指輕輕一點，軟件上就會反映出老人的血壓、心跳等是否正常，若有異常則會馬上將數據傳輸給子女，讓他們及時帶老人去醫院檢查就醫，不延誤最佳治療時間。智能健康產品對于在家養老的老年人來說是十分必要的，老年人的健康關系到一個家庭的穩定，子女在外工作，不能及時關注到老年人健康問題，有了這些智能健康產品他們就能及時掌握老年人的身體健康狀況，避免出現不好的后果。

（四） 與網絡巨頭合作，充分發揮網絡惠民紅利

互聯網時代，生活發生翻天覆地的改變，充分利用互聯網優勢發展網絡惠民紅利，比如說政府可以與當地網絡巨頭合作，通過互聯網技術來提升居家養老的效率。“互聯網+”最終要“+”在老百姓關心的柴米油鹽醬醋茶上，對于居家養老來講，這個“+”要“+”在老人關注的問題上，無論是日常娛樂，亦或是健康咨詢，還是疾病自救等，這些要與居家養老中老人的需求息息相關，密切相連，與互聯網網絡巨頭合作，才能使“互聯網+”成為為居家養老老人服務的“紅娘”，實現經濟社會和養同健康發展。當然，利用“互聯網+”充分發揮網絡惠民紅利，我們還有待繼續加強，它的效果想必會是受到廣泛關注并且會給我們的生活帶來極大作用的。

利用“互聯網+”時展居家養老帶給中國養老服務業的將是革故鼎新的跨越式發展，政府部門要扮演好引導者和監管者的角色，主動融入其中發揮作用，利用新技術手段開展居家養老服務，使老年人在家里得到滿意服務。線上線下相結合，把養老服務融入網點中，通過挖掘老年人基礎信息贏得產業鏈發展先機。 居家養老是一種新型的養老模式，它改變了過去老年人養老需要依靠社區或者機構的現象，使老年人在家也能享受到良好的養老服務，而利用“互聯網+”來發展居家養老，正是利用互聯網的優勢與居家養老相結合，一舉兩得。在利用“互聯網+”時展居家養老的過程中，要做好監督，及時發現問題并進行改正，這種模式是值得探究并不斷發展的，利用好這樣的模式對于緩解我國老齡化問題也是極有益處的。居家養老畢竟是一個新興的養老方式，無論是在國內亦或是在國外，這種方式都是值得推崇并且廣受歡迎的，如今與“互聯網+”時代相結合，更是充分發揮互聯網和居家養老的優勢，新興的方式必然還會存在的多種不足和漏洞，這些都有待我們一一去解決，相信在不遠的將來，居家養老真的會在“互聯網+”時代得以最大程度的發展，造福老年人。

注解：

① 陳愛國. 基于“互聯網+”背景的老年產業發展[J]. 河南財政稅務高等專科學校學報，2015年6月：3

② 孫文燦. 互聯網+養老，未來空間無限[J]. 社會福利，2015年：10

篇9

摘 要：文章在簡述大數據特點及與云計算關系的基礎上，分析了大數據帶給圖書館的機遇和挑戰，同時提出了圖書館的應對策略。

中圖分類號：G250.76 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588（2015）01-0124-03

收稿日期：2014-12-20

作者簡介：范春玲（1978―），黑龍江省圖書館副研究館員。

*本文系2013年度國家社科基金藝術學項目“公共數字文化技術保障體制研究”的研究成果之一，項目編號：13CB128。

1 引言

隨著信息技術的飛速發展和各類網絡終端的涌現，全球數據量呈現爆炸式的增長。據國際數據公司（IDC）的報告結果：2010年為1.4ZB，2011年增長為1.8ZB[1]，到2020年，全世界所產生的數據規模將達到今天的44倍[2]，大數據時代已悄然來到。最早提出“大數據”時代到來的是全球知名咨詢公司麥肯錫，之后《紐約時報》和《華爾街日報》都在專欄封面上推出了該概念。自此，國際上尤其是美國等發達國家掀起了探究大數據的熱潮。2012年奧巴馬政府投資2億多美元推出“大數據的研究和發展計劃”，拉開了大數據作為全球性發展戰略計劃的大幕。

目前，大數據技術還處于探索發展階段，尚未得到廣泛應用。但筆者認為，作為以信息保存、開發和利用為首要任務的公共圖書館來說，應明確認知，在大數據時代對紛繁復雜數據的保存和分析是必須面對的挑戰。同時，圖書館人還應以特有的信息敏銳性和職業前瞻性來思考大數據對未來圖書館發展的影響。

2 大數據概述

大數據是互聯網發展到現今階段的必然產物，是由人們日益普及的網絡行為所伴生的，受到相關組織、企業采集的，蘊含數據生產者喜好、真實意圖的，非傳統結構和意義的數據。因此，大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。基于大數據分析的情報信息成為組織機構、企事業單位進行科學決策、生產發展、科技創新的主要依據，因此業界有三分技術、七分數據，得數據者得天下的說法。

2.1 大數據特點

大數據的概念自提出以來，仁者見仁，智者見智，目前尚未有讓大家認可的標準表述。但業界對大數據的4V特性保持了一致意見，即：Volume（大量）、Variety（多樣）、Velocity（高速）、Value（價值）。大數據的4個“V”也就是4個方面的特點：①Volume指數據體量巨大。從TB躍升到PB級別，也就是只有PB級別的數據才可稱為大數據。②Variety指數據類型繁多。如目前流行的網絡日志、視頻、圖片、地理位置信息等眾多類型的數據。③Velocity指數據處理速度快，即可從各種類型的數據中快速獲得高價值的信息，這和傳統的數據挖掘技術有著本質的不同。④Value指只要合理充分利用數據并對其進行準確、正確的分析，將會帶來非常高的價值回報[3]。

2.2 大數據與云計算的關系

大數據的數量級通常達到PB級別，必然無法用單臺的計算機進行處理，而必須采用分布式架構。分布式架構的特點是對海量數據進行分布式數據挖掘，但它必須依托云計算的虛擬化技術、分布式數據庫、分布式處理和云存儲。因此從技術上看，大數據與云計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分，但二者也存在一定的區別：云計算強調的是計算能力，數據是操作對象，而大數據使數據可增加、可共享，管理數據是重點。

3 大數據帶給圖書館的影響

雖然大數據在國內尚處于初級發展階段，但其對各個行業的推進力正日益顯現。圖書館歷來是新信息技術的研究和實踐基地之一，大數據不可避免地對圖書館的發展產生一定的影響。下面筆者將從大數據帶給圖書館的機遇和挑戰兩個方面進行闡述。

3.1 大數據時代圖書館的機遇

3.1.1 大數據使圖書館能清楚了解讀者流失原因，應對生存危機。圖書館是我國數字文化服務體系的重要組成部分，在文化大發展大繁榮的背景下，圖書館得到了進一步的發展建設，但是由于更多的數字資源可直接從網上獲取，而蓬勃發展的社會化網絡交流服務平臺也使得圖書館的參考咨詢服務不占優勢，諸如此類的眾多原因，導致公共圖書館的價值被淡化，讀者流失較為嚴重。而在大數據時代，圖書館可以借助大數據技術來分析讀者的信息行為，了解讀者的需求意愿，還可以更進一步地通過挖掘用戶在交互型知識服務過程中的潛在需求，來對讀者開展有針對性的特色服務甚至智能化服務，從而吸引讀者的到來，應對圖書館的生存危機。

3.1.2 大數據使圖書館的各類資源采購有的放矢。近年來，我國圖書館事業迎來了一個發展，數字化、網絡化服務成為圖書館服務的主要內容，國家數字圖書館工程、文化共享工程等數字資源建設共享項目及自建特色數據庫和購買的各類型數據庫都成為為讀者提供服務的館藏數字資源。而讀者在訪問和使用這些數字資源和紙質資源時，會在圖書館的各類系統中留存大量的日志信息，比如圖書館自動化管理系統中讀者借還書時產生的流通日志以及讀者檢索書目信息時產生的Opac日志以及各類數據庫系統中讀者檢索、瀏覽、下載電子資源時產生的日志等。這些數據嚴格意義上來說稱不上大數據，但我們可以運用大數據技術，通過整合、研究這些日志信息，了解和預測讀者的需求，進而用有限的采購資金來采購讀者所需的資源。比如復旦大學圖書館利用大數據技術，實現了對各種類型的數字資源、系統日志信息和讀者信息行為數據的獲取和數據建模，建立了圖書采訪輔助決策支持系統和電子資源使用統計分析及惡意下載監控平臺等，它們對復旦大學圖書館的館藏建設和用戶服務等科學決策提供了精確的數據支持。

3.1.3 大數據使構建智能型圖書館成為可能。技術引擎一直是圖書館信息服務的技術核心，而智能型圖書館的實現需要各種智能技術引擎的支持，大數據技術可以幫助我們構建資源及服務推薦引擎、讀者需求預測引擎和多維度信息資源獲取、分析及決策引擎等。美國Hiptype公司已經完成了用大數據分析技術來分析電子書讀者的閱讀習慣和喜好的工作，這是國內外圖書情報領域首次利用大數據技術構建知識服務社區實體行為智能分析引擎。大數據技術還可以幫助圖書館更加靈活、方便地從海量結構化及非結構化數據中提取有用的知識、模式、關系用于創新讀者服務方式，以便建立更加智能、靈活的網絡化信息資源組合方式。

3.2 大數據時代圖書館的挑戰

3.2.1 圖書館基礎設施的挑戰。大數據時代，數據成本的降低促使數據量飛速增長，而讀者的一言一行、一舉一動等產生的是大量的半結構化和非結構化信息數據[4]。這些信息數據的類型格式、組成結構、存在形態等都非常復雜，傳統的IT架構和信息儲存形式已無法滿足要求。雖然云計算的出現理論上解決了海量數據的存儲問題，但由于云計算的應用遠沒有達到理論所期待的程度，圖書館現有的軟硬件等基礎設施尚無法架構成滿足需求的云存儲。所以，在大數據時代圖書館的基礎設施是首要面對的挑戰。

3.2.2 圖書館員思想觀念和能力的挑戰。大數據技術到目前為止仍然是一項新興的技術，由于種種原因其尚未被廣泛應用，大數據理論仍有待于市場的驗證和核實。因此，對于圖書館人來說，對大數據的領悟基本處于模糊的概念認知階段，認為其離自己很遙遠，在心理和行動上無法跟上大數據時代的節奏，在面對一些“可能是良好機會的數據”時沒有清醒的認知，沒有形成將數據轉換成知識的服務意識。而有些館員即使具備了用大數據技術服務讀者的意識，卻不具備應用大數據的能力。

3.2.3 圖書館面臨技術應用挑戰。圖書館界缺乏專業IT技術人才是不爭的事實，因此，在大數據時代圖書館如何應用云計算技術及大數據技術來認識、管理和分析其所擁有的各種結構化、半結構化和非結構化數據，如何建立軟硬件一體化集成的大數據綜合解決方案來完成知識獲取、存儲、組織、分析和決策等。這些是圖書館在大數據時代不得不面對的技術應用挑戰。

3.2.4 圖書館大數據的安全與隱私問題。首先，大數據時代圖書館應用云存儲是必然的趨勢，但由于云計算尚未制訂統一的行業標準和規范，所以，云存儲本身給圖書館的大數據帶來了存儲安全問題;其次，圖書館應用大數據就是對讀者在圖書館內不同地點留下的數據痕跡進行分析和挖掘，當從不同獨立地點將讀者的信息行為匯聚在一起，其隱私很可能被暴露出來。而如何在不暴露讀者個人隱私的基礎上進行數據分析和數據挖掘，對圖書館來說是一個挑戰。

4 圖書館的應對策略建議

大數據時代，圖書館在獲得機遇的同時必須面對上文所述的各種挑戰和問題。因此，筆者建議圖書館采取以下應對策略。

4.1 圖書館應抓住機遇改善軟硬件條件

2013年文化部全國公共文化發展中心提出了實施國家公共文化數字支撐平臺項目，該項目以文化共享工程等公共數字文化建設已有的網絡及信息化軟硬件設施為基礎，應用云計算等最新信息技術，構建新型數據中心。為支持該項目的運作，文化部全國公共文化發展中心同時下發了各級中心的軟硬件配置最低標準。圖書館應以此為契機，爭取地方政府的更大支持和投入，積極改善軟硬件條件來應對大數據時代圖書館數據存儲能力和運算能力的挑戰。

4.2 圖書館應主動嘗試應用和研究大數據

一項新技術的產生、發展和成熟必然需要時間的洗禮，大數據技術亦不例外，雖然大數據技術目前尚處于初級發展研究階段，但圖書館作為信息技術應用的重鎮，應勇敢面對質疑的聲音，在現有條件允許的范圍內積極嘗試應用和研究大數據技術，以便讓大數據技術更好地服務圖書館界。國外圖書館的一些經驗值得我們學習，例如美國的弗吉尼亞州立大學組建科學數據咨詢小組，圖書館員充當咨詢顧問的角色[5]。還有美國各類型圖書館與俄亥俄州經營電子書、有聲讀物的經銷商OverDrive公司長期合作，公司從圖書館中收集大量數據提供給出版商和其他有合作關系的圖書館，以供開放存取，這些數據主要有圖書館網站訪問數據、電子書和數字有聲讀物的流通數據以及讀者的圖書需求數據等。同時，OverDrive公司也通過“Buy It Now”網上商店等渠道為圖書館提供其所不具備的書目記錄，為讀者開辟了發現新圖書的途徑[6]。OverDrive公司利用大數據技術分析后發現，圖書館的電子書借閱數據分析在拓展圖書館的服務范圍的同時，也會提高出版商和經銷商圖書的銷售額，從而取得“雙贏”的效果。

4.3 圖書館應注重培養大數據的應用型人才

大數據環境下，圖書館的工作方式和內容都將發生本質的變化。相應的圖書館員的角色和所需專業技能也將發生變化。美國研究圖書館協會提出，研究數據管理將成為大數據時代圖書館員的一項基本能力，而目前絕大多數圖書館員不具備數據管理者必備的綜合素質。因此，圖書館當前的任務是在現有基礎上，積極拓寬館員知識面，增強其業務能力，培養和造就一支懂技術、懂管理的大數據建設專業隊伍，使之成為學科信息資源的組織者、傳播者、導航者、教育者，促進圖書館事業更好的發展。

4.4 圖書館應充分重視數據安全和讀者隱私保護

目前公共云存儲有待法律法規的進一步規范以及行業標準的統一來提高其安全性。此時圖書館可以通過混合云存儲來規避安全風險，比如把和敏感數據放在私有云上，而把經常使用的、公開的數據放在公共云上;還可以通過云計算技術把文件分割成文件碎片，分別存儲在私有云和混合云上。而圖書館利用大數據分析讀者信息行為產生的個人隱私問題，需要從技術和人員兩個層面解決。在技術上要求在不泄露讀者個人隱私的前提下進行數據分析和數據挖掘。同時，圖書館要建立完善的隱私保護制度，要求館員以良好的職業素養，堅決維護讀者的隱私權，達到既不侵犯讀者隱私權又能充分發揮大數據的優勢為讀者服務的目的。

5 結語

目前，大數據技術的研究還處于起步探索階段，但其會隨著云計算、物聯網和移動互聯網等信息技術的發展而走向成熟。而成熟的大數據技術會將隱藏在圖書館大量數據背后的世界清晰地呈現出來，這將會給圖書館帶來革命性的變化，對以往圖書館的服務能力和服務機制產生創新和顛覆。

參考文獻：

[1] IDC.The Digital Universe[EB/OL].[2013-06-16].http：///collateral/analyst-reports/idc-extracting-value-form-chaos-ar.pdf.

[2] IDC.The Digital Universe Decade-Are You Ready？[EB/OL]. [2013-06-16].http：//emc.co/collateral/ana-lyst-reports/idc-digital-universe-are-you-ready.pdf.

[3] sec_cn.百度百科[EB/OL].[2014-08-20]. http：///subview/6954399/13647476.htm？fr=Aladdin.

[4] 韓翠峰.大數據時代下圖書館的挑戰及其應對策略[J].圖書與情報，2012（5）：37-40.

[5] BryanHeidornP.The emergingrole oflibraries incurationande-science[J].Journal ofLibraryAdministration，2011（7-8）：662-672.

篇10

關鍵詞：大數據；社價值；挑戰；發展對策設計

中圖分類號：F27

文獻標識碼：A

doi：10.19311/ki.1672-3198.2017.08.026

1 大數據的概念與特征

1.1 大數據的概念釋義

對于大數據，維基百科給出了這樣的定義：大數據是指利用常用軟件工具捕獲、管理和處理數據所耗時間超過可容忍時間的數據集。由于對大數據的研究處于初步階段，人們目前尚沒有得到一個公認的定義，對于大數據的定義有許多，但它們都有一個共同特征，即根據大數據的特征來進行闡釋與歸納。

1.2 大數據的基本特征

大數據特征可以總結為4個V，即Volume（規模巨大）、Variety（模態多樣）、Velocity（生成飛速）、Value（價值無限但密度也低）。

首先大數據以計量單位P，甚至E或Z來計數。據IDC的一份研究報告顯示，自2012年以來10年里全球大數據將增加50倍。其次，大數據種類繁多，包含著結構化、半結構化及非結構化數據，而且近年半結構化和非結構化數據大幅度增長，占據了整個數據量的絕大部分。再次，人、機、物的高度融合使得數據爆炸式增長，日常生活是大數據飆升的主要來源。例如截止2014年淘寶網會員數量已超過5億，在線商品數達到10億件，淘寶網和天貓的交易總額超過1.5萬億。最后，數據復雜相關而又頻繁交互，從海量的數據中剝離出有用的信息就好比深海里淘金，稀疏而又珍貴，價值的密度很低也是大數據的一個重要特征。

2 大數據的社會價值挖掘

2.1 大數據為政府管理和科學決策提供數據信息支撐

在“全面深化改革，推進國家治理體系和治理能力現代化”的時代背景與要求下，大數據在政府管理中扮演著重要的角色，對于實現數據治國具有重要的現實意義。

河北省目前正面臨著京津冀協同發展的重要戰略機遇，2016年11月在河北大學管理學院召開的“2016年京津冀信息資源管理高峰論壇”就是一次在大數據背景下，將大數據、信息資源建設運用于政府治理的研究論壇，是大數據與政府管理結合的大討論、大結合。這可以充分證明大數據對于政府治理和信息建設的重要性和現實意義。對它的研究可以有效提升科學決策水平，能夠有效地整合來自政治、經濟、文化、法律，生態等各個領域的信息資源，為國家治理提供重要決策依據。

2.2 大數據與新媒體的融合推動社會智能化

大數據與微信、微博等新興媒體的多元世界高度融合，可以突破時空的限制，促進政府與民眾之間良性互動，形成公眾參與政府管理的新格局，增強國家治理能力。另外，大數據在云計算的配合下，加快了智能醫療、智能教育、智能交通、智能物流發展的步伐，加速了我國的城鎮化、工業化、信息化、生態化建設進程，有效提高了社會服務效能，促進社會的智能化和信息化。

2.3 大數據應用廣泛性推動信息社會化

大數據在越來越多的行業中發揮著越來越大的作用，其應用廣泛性已經彰顯在方方面面，影響著人們生活和社會發展的各領域，逐步讓信息走向社會化。

從經濟領域來看大數據的應用可以為經濟發展提供較為準確的預測功能。在2008年的金融危機中，阿里平臺通過海量交易記錄預測出經濟指數的下滑，提醒廣大的中小制造商提前做好準備，預防經濟危機。大數據分析也成為了市場營銷的重要手段，不再需要抽取部分數據，而是基于海量幾近完整的數據做出高度準確的預測，進行精準營銷。

正如亞馬遜的最終期望那樣：“最成功的書籍推薦應該只有一本書，就是用戶要買的下一本書”。在體育競技中運動健兒甚至可以運用數據取得成功，利用數據建模定量分析不同隊員特點，合理調整，科學組隊。2016年里約奧運會中，中國女排再次奪得世界冠軍，這成功離不開總教練郎平的正確指導，也離不開袁靈犀的數據分析。賽中每個回合他都利用代碼將有價值的細節錄入系統，實時提供技術分析數據，幫助郎平做到知己知彼，及時調整隊員布局。

3 大數據時代帶來的挑戰

大數據在造福人類社會的同時，也給人們帶來安諸多方面的挑戰。從理論研究視閾來看，大數據時代的到來對于社會進步尤其是科技發展產生巨大的支撐與推動作用，但從實際應用研究的角度來說其根本挑戰在于其安全保密性、不確定性和預測涌現性對社會行為產生的威脅和隱患，這也影響著大數據的發展趨勢研究進展和應用前景。大數據的研究需要一套全新的理論和方法來進行方向性的指導，需要一個完備的新的理論體系來指導該學科的發展和研究。

3.1 大數據的安全性存在信息泄露隱患

“棱鏡門”事件更加劇了人們對大數據安全的恐慌。即使經過匿名處理，個人隱私仍會有泄露的風險。租賃商Netflix曾為提高電影推薦系統的準確度，公布了約50萬用戶的信息，這些信息與其它數據源結合時，部分用戶竟被識別出來。大數據帶來的新的安全問題也終將由大數據來解決，而今天對于大數據安全與隱私保護的相關研究處于初級階段，技術手段與法律法規相結合才是解決問題的根本之道。

3.2 大數據的預測涌現性引起隱私恐慌

大數據在沒有全局控制和預先定義的情況下，通過對來自大量自發個體的語義進行互相融合和連接而形成語義，整個過程隨著數據的變化而持續演進，從而形成大數據的涌現語義，也可以稱之為預測涌現。大數據這種預測涌現性對人們行為進行預測也構成了所面臨的威脅。一個較為典型的案例即是北美Target數據營銷事件，銷售商通過分析歷史記錄，捕捉用戶懷孕的事實，并向其推薦嬰幼兒優惠券，引起了《大數據功力：比父親更了解女兒沖進大賣場》的深刻反思。

3.3 大數據的不確定性影響社會穩定

原始數據的不準確以及數據采集處理粒度、應用需求與數據集成與展示等因素使得數據在不用維度、不同尺度上都有不同程度的不確定性。也就是說，這些本身帶有不確定性的數據并非可以說明事實，因為可能數據本身就是虛假的。存在需要核實、考證與分析，不確定性的數據一旦進入公眾社圈就會引發一系列社會問題，危害社會穩定。諸如在點評網站中的虛假評論有目的地誘導民眾接受并傳播某種思想或服務的例子不勝枚舉。

4 關于大數據未來發展的展望與對策設計

4.1 完善大數據的頂層設計，建立良性大數據生態系統

國家應在宏觀層面上做出全面系統的長期規劃和短期目標。國家應在大數據人才培養，平臺構建以及行業應用方面提供人財物多方面深層次的資源支持，同時給予積極的政策引導，鼓勵創新，同社會各界建立起良性的大數據生態系統。2015年8月國務院出臺了《促進大數據發展行動綱要》，契合當下，放眼未來，內容全面涉及范圍廣，而要保證其貫徹落實，更要及時跟進，制定配套制度予以配合，做到及時反饋、及時糾正；同時在新的國際背景下也應注重信息基礎設施建設，提升信息作鵡芰Γ加強國家信息安全，贏得新科技競爭中的戰略制高點。

4.2 加強政企合作，搭建準確高效的大數據合作平臺

大數據企業應積極主動加強與政府之間的戰略合作。大數據的數據源以企業為主，政府利用企業數據可以完善補充統計數據，提高統計信息質量，為社會治理謀求最大利益；企業則可以根據更為準確的大數據把握市場信息，占據市場份額，贏得發展機遇，政企合作是當代在大數據背景下一個必然選擇。2013年國家統計局與阿里、百度等11家企業一同啟動國家統計局大數據合作平臺便是政企合作的一個縮影。

4.3 深化大數據基礎理論研究，提升數據收集與分析能力

注重大數據基礎理論研究，提高數據收集與分析能力，是解決大數據信息安全的關鍵途徑。數據是分析的基礎，只有全面而真實的數據才會產生價值，片面的數據分析出的結果往往有較大的偏差；深度發展大數據分析能力，包括：大數據認證技術、威脅發現技術、水印技術、網絡匿名保護技術等等，這些技術在部分領域已有所應用，但同時存在反應速度慢、缺乏安全性、用戶負擔重等某些方面的不足，只有克服相關技術的不足，才能更好的解決大數據信息安全問題。

5 結語

大數據既是時代快速發展的產物，也是推動時代飛速發展的強大驅動力。它給社會發展帶來了機遇，也帶來了前所未有的挑戰。迎接這項挑戰不只是政府，企業或其他組織的責任，而是時代賦予我們整個社會每位公民的責任。大數據沒有那么神秘，真正擁有力量的也不是數據本身，而是擁有數據掌握技術的我們。今后應不斷加強大數據理論研究，完善學科發展方向和體系，為大數據學科建設與發展提供理論支撐和技術支持，持續切實加強政企合作，搭建大數據合作平臺，建立良性大數據生態系統，使大數據真正推動科技繁榮、社會發展、人類進步。

參考文獻

[1]李國杰.大數據研究的科學價值[J].中國計算機學會通訊，2012，8（9）：8-15.

[2]BigData.Nature[Z].2008，455（7209）：1-136.

[3]Big Data. ERCIM News[Z].2012，（89）.

[4]宗威，吳鋒.大數據時代下數據質量的挑戰[J].西安交通大學學報，2013，（09）.

[5]孟小峰，慈祥.大數據管理：概念、技術與挑戰[J].計算機研究與發展，2013，50（1）：146-169.

[6]李國杰，程學旗.大數據研究：未來科技及經濟社會發展的重大戰略領域[J].中國科學院院刊，2012，27（6）：647-657.

[7]馮鵬志.對象、主題與特色―關于我國“科學、技術與社會”（STS）學科發展的幾點思考[J].學術界，2002，（6）.

[8]覃雄派，王會舉，杜小勇.大數據分析―RDBMS與MapReduce的競爭與共生[J].軟件學報，2012，23（1）：32-45.

[9]樊偉紅，李晨暉，張興旺.圖書館需要怎樣的大數據？[J].圖書館雜志，2012，（11）：63-68，77.

[10]鄔賀銓.大數據時代的機遇與挑戰[J].求是，2013，（2）.