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特写：“跳水皇后”郭晶晶 的三次转折与四个建议******

　　中新社香港11月22日电 题：特写：“跳水皇后”郭晶晶的三次转折与四个建议

　　中新社记者 韩星童

　　11月22日 ，香港理工大学(理大)赛马会综艺馆内 ，掌声雷动，一袭黑裙衬粉色衬衫 的郭晶晶 ，在众人簇拥下入场 ，随即向台下师生挥手致意 ，笑眼弯弯。

　　这 是理大85周年校庆系列活动之一 ，邀请郭晶晶以“拨水见光·追逐梦想”为主题举行讲座 。

　　演讲由一张郭晶晶运动员时期 的出水照开启，那是她前半生 的缩影 。长达22年的职业生涯 ，带来荣耀，挫折与痛苦亦如影随形。“成功就 是强迫自己坚持下去，因为有的时候不是看到希望才坚持，而 是坚持下去才看到希望。”

　　学习跳水 ，对郭晶晶而言实属误打误撞 。年幼的她为了克服对水的恐惧 ，在教练来学校挑选跳水队员时，她举起了手，“那时候我听到水 ，就以为是学游泳。”结果第一天走入跳水训练场地 ，年幼的郭晶晶吓坏了 ，拉着母亲的手掉头就走，被门口 的教练拦住，教练说 ，既然来了 ，就试试。

　　这一试 ，就整整22年，试出了一位“跳水皇后”。

　　郭晶晶 的人生也从这里开始转向 ，与跳水结下不解之缘。所以郭晶晶给予现场同学们 的第一个建议，就是培养对专业的兴趣爱好，“干一行不如爱一行 。”

　　2000年失落的悉尼奥运会 ，则 是郭晶晶的第二个转折。那年她二度出征奥运，迫切地渴望金牌 ，导致身心状态差过预期 ，最终仅收获两枚银牌。“大家都在庆祝夺冠的时候，只有我万念俱灰，对不起自己这么多年的努力，也对不起教练。”

　　有同学举手提问 ：“当你没能达到目标 ，怎样与自己和解 ？因为我们做实验也常常失败。”引得台下一阵会心的笑声 。

　　郭晶晶坦言 ，低潮期给予她思考的空间 ，促使她的心态发生转变 。“我开始从自身出发 ，明白战胜自我 是走向成功 的关键，过程比结果更重要 。”这令她成功卸下过重 的得失心 ，转而享受训练。于 是我们在奥运赛场上总能看到郭晶晶镇定自若地走上跳板，完成一次次堪称完美的翻转与入水。

　　“但其实我每次踏上跳板都很紧张 ，感到自己心脏扑通扑通跳 。”郭晶晶笑道，奥运舞台永远没有板上钉钉的事情 ，每场比赛都 是从零开始。也正 是这种不确定性，当2008年北京奥运会舆论理所当然认定她必将卫冕 ，无形之间向她施加了压力 。

　　她主动提起这段往事 ，是为以自身经验回应一位同学 的提问：如何面对亲友的期待？她说不要太过受外界目光影响 ，脚踏实地做自己应该做 、能做的事 ，自然会有好 的结果 。

　　而29岁选择退役 ，随丈夫霍启刚移居香港 ，又 是第三次转折。“香港对我来说很陌生，当时确实很担心。”但随着时间一天天过去 ，她逐渐尝试融入这个拥有独特历史文化 的国际都会，也能在记者 的要求下相对流利地用粤语作自我介绍 。

　　所以郭晶晶勉励青年人不要害怕为梦想闯荡 ，亦不用畏惧人生分岔路口 的迷茫。勇敢追梦，必定拥有充满无限可能的未来 。

　　讲座在阵阵欢呼和掌声中结束 ，理大学生金岳告诉记者 ，自己从小就是郭晶晶 的粉丝 ，“那时候看奥运会，我都会搬起小板凳坐到电视机前看郭晶晶跳水 ，甚至在她入水 的那一刻会激动得跳起来 。”今天终于圆梦听偶像分享经验，她最大 的收获就是做一件事一定要坚持，不要拘泥于中间 的坎坷 。

　　理大学生臧婉滢则从郭晶晶同样由内地移居香港 的经验获得共鸣，“她提到刚来香港时面临朋友少 、语言不通的问题 ，也分享了如何克服这些困难的经验 ，受益匪浅。”(完)

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）