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海外留学成本上涨 如何上个“更便宜”的学？******

　　羊城晚报记者 孙唯 实习生 梁欣雨

　　近年来 ，不少家庭选择送孩子出国留学 。相比国内就读 ，国外留学的学习与生活开支高昂 ，对一般家庭来说存在一定的经济压力 ，所以在选择留学时 ，留学成本 是不得不考虑的一个因素 。近年来，国外留学费用一直呈上升趋势。除了不断上涨的学费 ，住房、食物 、交通、书籍等与生活有关 的费用也受物价上涨的影响而提高 。

　　欧美地区大学学费上涨较快

　　大学学费 是留学总费用的主要构成之一。由于疫情导致各国经济较低迷 ，疫情期间的食物原材料 、住宿等运营成本也全面上涨，再加上通货膨胀等其他经济衰退因素的压力，多数学校不得不上涨学费 。近年来 ，许多留学生家庭都感受到了学费上涨的压力 。

　　欧美地区的大学学费上涨较快。以英美两国为例，根据U.S. News 的年度调查数据，在2022-2023学年 ，美国公立和私立学校的大学平均学费都有所上涨，私立大学 的平均学杂费更 是上涨了约4% 。今年年初 ，斯坦福大学董事会宣布 ：2022-2023学年的学费增加4% ，本科生就读年成本将上调至77034美元 ，其中学费为57693美元 。2022-2023学年 ，耶鲁大学 的本科学院就读总成本上涨至80700美元 ，相比去年77750美元，涨幅约为3.8% ，其中学费为62250美元 。

　　英国各院校专业每学年的学费平均增长了1000英镑，部分院校对热门专业 的学费进行大幅上调。牛津大学2022年秋季国际生学费比上一年上涨1000-1500英镑 ，而2023年学费则比2022年暴涨1000-5000英镑。热门专业 的学费，材料科学暴涨至44240英镑/年，涨幅5230英镑 ；政经哲专业学费35080英镑/年，涨幅5580英镑；临床医学学费52490英镑/年 ，涨幅3890英镑。剑桥大学的医学专业学费已接近6.4万英镑/年 ，较去年涨幅接近3000英镑 ， 是英国大学里学费最高 的专业 。

　　加拿大高等院校的学费一般低于英美澳等国家，学费多少取决于院校、学位、专业 、是否为国际学生等。根据加拿大统计局发布的2022-2023学年大学学费报告 ，加拿大本科生 的平均学费为6834加元，比上一学年增长约2.6%。加拿大研究生的平均学费为7437加元，比上一学年增长约1.7%。在加拿大所有省份中 ，诺瓦斯科舍省 、安大略省、不列颠哥伦比亚省的研究生学费分别高出全国平均水平 的42.4% 、26.2%、34.4%。对于国际留学生而言，近年来 的平均学费持续增加 。以本科为例，2002年时 ，国际生学费仅是本地生学费的2倍左右；如今，国际生学费已达到本地生学费 的4.2倍。

　　生活成本高受物价上涨影响明显

　　留学生们 的生活成本受通货膨胀影响明显，物价上涨是影响留学生们生活开支的重要因素 。以加拿大为例，据加拿大统计局数据，2021年4月到2022年4月的消费者价格指数(CPI)上涨了6.8% ，加拿大人购买食品 的费用增加了9.7% ，这是自1981年9月以来的最大涨幅 ，住房成本也以1983年以来最快 的速度上涨。

　　对于留学生而言 ，生活费用占比较高的部分是房租 。以英国为例，2022年，受访学生的平均月租金为455.4英镑，虽然相较去年下降了12% ，但租房支出依旧高于中国国内房租水平 。曼彻斯特的房租最贵 ，平均每月需要556.5英镑，其次是考文垂、布里斯托 、埃特伯雷 ，这些城市 的平均月租金都超过了500英镑。

　　生活成本 的高低还受到留学生们常住的地段和个人消费习惯的影响 。例如 ，在澳大利亚，与黄金海岸和堪培拉等城市相比，悉尼和墨尔本地区 的生活费用对国际学生来说要贵得多。在悉尼留学的段同学说道 ：“如果你平时在国内花钱比较大手大脚，衣服化妆品经常换 ，那么出国 的话就会觉得生活开支变少了 ，因为国外 的奢侈品 、化妆品打折得很厉害。如果本身在国内就比较节俭，出国后的消费也是基本 的衣食住行 的话，反而会觉得生活开支变大了 ，因为国外所有 的消费一旦换算成人民币和国内比较就会贵很多。”

　　国外的吃、住 、行等基本需求的开销比国内要高许多 ，为此 ，许多留学生改变了部分生活习惯。英国华威大学 的小陈介绍道 ：“英国 的打车 、公交、外卖费用都不比国内便宜。在国内坐一次公交大概花2块钱 ，但在英国坐一趟单程的公交大约要花2镑，相当于人民币16块。”出国前，学生们躺在床上打开手机 ，不过半小时，就可以花合适的价格购买到想吃 的丰盛外卖 。然而，国外 的外卖却不似国内 的外卖般物美价廉 。“国外点一顿外卖至少得十几镑 ，相当于人民币一百多，而自己做饭估计只需要花3镑到5镑 。”

　　除了基本 的衣食住行方面的开销，还有一些无法预料 、意想不到的非固定生活支出 ，例如初到留学国家准备生活用品的费用、医疗保险消费 、外地旅游消费、每月 的水电煤气费用等。特别是在今年欧洲能源危机的影响下，冬天到来，供暖费预计是一笔不小 的支出 。英国能源监管机构Ofgem认为，今年冬天英国能源账单的增长速度可能将超出此前 的预测。

　　降低成本 ，学生与家长有话说

　　在留学成本日趋提高的当下 ，留学生与家长们是怎么应对的呢 ？

　　尽可能在国内就通过语言考试。现在国外很多大学都为留学生设立了语言课程。然而，在海外就读语言课程意味着增加了留学生的留学时间与花费 ，因此，留学生们最好在出国前就打好语言基础 。在加拿大留学 的阿豪同学的妈妈也建议 ：“要提前做好准备，雅思在国内就要通过，不要留到国外再补齐语言技能 。”

　　关注学校政策，努力争取奖学金与助学金。例如 ，美国普林斯顿大学在2021-2022年 的学杂费标价为56010美元 ，但学生在获得助学金后，当年的平均学费约为16562美元 。哈佛大学为55%的本科生提供了平均62613美元 的按需奖学金或助学金 。

　　英国也有部分高校有奖学金 。英国文化教育协会中国区主任包迈岫介绍：“有很多奖学金正在为国际学生颁发，以此鼓励学生 的多元化学习 。”例如，2022-2023学年就有18所高校为中国学生提供26个非凡英国奖学金名额 ，并鼓励中国学生申请 。

　　选择“性价比”高 、投资回报率高的学校与专业 。包迈岫表示：“英国的本科课程通常只有三年 ，而研究生课程通常为一年 ，因此学生可以比其他国家 的学生更快地进入工作岗位 ，就投资回报而言 ，这是一项巨大 的投资 ，也是一种经济性 的选择。”

　　在留学城市勤工俭学。目前 ，中国留学生可以在部分留学国家通过兼职、带薪实习、担任助教 、在网上售物等方式获得部分经济收入 。不过 ，虽然勤工俭学成为不少留学生增加收入 的普遍选择 ，但学生们的收入基本只能满足日常开销 ，且勤工俭学 是对个人时间安排的考验。在英国伦敦 的小徐介绍道 ：“有很多中国留学生在中餐厅或中超做兼职 ，但全职还 是比较少 的 ，毕竟出来留学不能本末倒置 。”

　　如果外卖贵却吃不饱，可以选择在学生食堂就餐。以德国为例，德国各大城市设立的学生食堂 的食物价格便宜，种类齐全 ， 是经济实惠 的用餐选择 。当然 ，如果留学生们想要在国外吃得又便宜又健康，还符合自己的口味，最直接的办法就是自己做饭。在加拿大多伦多留学的小梁表示 ：“在这里一顿外卖比国内贵很多，所以自己做饭最省钱 。”如果选择在距离学校远 的地方租房，经常打车将会有一笔不菲的交通费用支出。因此，她还建议平时少打车，用好公共交通 。“我一般会摸清楚当地的公交和地铁线路，合理运用这些交通工具也能省下一笔钱 。”

　　即使目前留学受成本高涨的影响，家长们依旧愿意全力以赴支持孩子出国留学 。在加拿大就读的留学生阿香的母亲介绍道 ：“我们家在选择让孩子出国留学 的时候 ，不会因为留学成本问题就放弃某一个地区或学校。只要是孩子想去的 、未来前景好 的学校和地区，我们都会全力支持。”家长们希望孩子在外安心学习即可 ，不用过分担心成本问题 ，“孩子出去留学肯定是以学业为主，我们也不希望孩子因为经济开支问题边上学边打工 。”

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）