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持续释放数字经济的澎湃动能******

　　发展数字经济是把握新一轮科技革命和产业变革新机遇的战略选择。党的二十大报告提出，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合，打造具有国际竞争力的数字产业集群。这为进一步做强做优做大数字经济，增强数字经济发展澎湃动能描绘出未来发展的宏伟蓝图。

　　新时代十年，以习近平同志为核心的党中央准确把握中国经济发展的阶段性特征，深刻洞察数字经济发展趋势和规律，明确提出数字中国战略，并先后出台《数字经济发展战略纲要》《“十四五”数字经济发展规划》《中共中央国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》等文件，着力推进数字技术和实体经济深度融合。据统计，2012年至2021年，我国数字经济规模从11万亿元增长到超45万亿元，占国内生产总值的比重由21.6%提升至39.8%，连续多年位居世界第二位。大数据、云计算、人工智能等新技术、新业态、新平台蓬勃兴起，线上线下融合、远程医疗、智慧物流等应用场景全面铺开，数字技术正进入生产生活的方方面面，成为我国经济社会创新发展的“新领域、新赛道”“新动能、新优势”。

　　数字经济为我国经济“稳增长”提供关键力量。面对全球疫情反复、地缘政治冲突加剧等复杂严峻形势，数字技术、数字经济推动了各类资源要素快捷流动、各类市场主体加速融合，帮助市场主体重构组织模式，实现跨界发展，打破时空限制，延伸产业链条，畅通国内外经济循环，成为我国经济恢复向好的“加速器”。

　　数字经济为我国经济“调结构”提供新引擎。随着数字产业化和产业数字化的深入推进，数字经济在推进传统制造业转型升级，实现制造服务精准化和制造过程数字化方面发挥积极作用。伴随着电子商务、移动支付的广泛应用，近年来我国网约车、网上外卖、数字文化等市场规模领先全球，为服务业创新发展注入强劲动力。

　　数字经济为我国经济“促转型”提供重要保障。数字经济的高创新性、强渗透性、广覆盖性特点，成为我国推动数字经济与绿色发展产业融合的重要结合点。过去十年，在“东数西算”等重大工程的带动下，我国数字基础设施建设不断提速，以数字为“基底”的新应用、新场景、新模式、新业态层出不穷，“数”“实”融合竞逐新赛道，智能生产线、数字化车间、智慧工厂建设有力推动传统制造业、服务业、农业等全方位、全链条数字化转型，为加快实现质量变革、效率变革、动力变革提供重要支撑。

　　放眼全球，互联网、大数据、云计算等技术加速创新，正成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。我们要加快建设社会主义现代化强国、推动实现中华民族伟大复兴的中国梦，必须紧紧抓住数字技术变革机遇，充分释放数字化发展的放大、叠加、倍增效应，抢占新一轮发展制高点。

　　加快发展数字经济，必须着力推进重点领域数字产业发展。聚焦集成电路、新型显示、通信设备、智能硬件等战略前沿领域，培育一批具有产业链控制力的生态主导型企业，促进产业化、规模化应用并实现集群化发展，打造世界级数字产业集群。同时，要利用数字技术全方位、全角度、全链条赋能传统产业，加快金融、物流、零售、旅游等生活性服务业和服务贸易数字化进程，提升全要素生产率。

　　加快发展数字经济，必须着力塑造数据基础制度体系。充分发挥我国海量数据规模和丰富应用场景优势，激活数据要素潜能，构建起保障权益、合规使用的数据产权制度体系；构建合规高效、场内外结合的数据要素流通和交易制度，形成适应我国制度优势的数据要素市场体系；构建体现效率、促进公平的数据要素收益分配制度，防范各类风险挑战；着力完善安全可控、弹性包容的数据要素治理制度，构建起政府、企业、社会多方协同的治理模式。

　　加快发展数字经济，必须着力参与数字经济国际合作。作为世界上最大的发展中大国，我们不仅要加快新型数字基础设施建设，促进数字技术同实体经济深度融合，还要积极参与国际组织数字经济议题谈判、数字化国际规则制定、双多边数字治理合作，在维护和完善多边数字经济治理机制中发挥作用，为营造开放、公平、公正、非歧视的数字发展环境贡献中国方案和中国力量。

　　（作者：潘玉驹，系浙江省习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心温州大学研究基地研究员、温州大学副校长）

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　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。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）