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“在互聯網上，沒人知道你是坐在電腦前的一條狗”，這句話已經過時了。如果一條小狗坐在主人的iPad或者筆記本電腦面前，戴著藍色的頸圈，對貓感興趣，這些情況很可能會被其他人知道。因為若干個智能硬件和數據服務商，已經將這條小狗和它的主人的許多數據上傳，并進行分享?！霸诨ヂ摼W上隱姓埋名，不過是人們的一個臆想?！?/p>
在Facebook、微信誕生之前，基于計算機聯網系統的部分信息，已經可以幫助確定個人身份了。20世紀90年代中期，研究人員僅根據美國馬塞諸塞州醫療就診信息中的性別、出生日期和郵編，就準確地找到了該州州長的醫療記錄。這一方法在當時就可以確定87%的美國民眾身份。幾年以前，美國在線公布了65.8萬名用戶在三個月內的不記名搜索日志，《紐約時報》的記者隨意選擇了其中一些數據，成功地確定了相關人的具體身份。研究人員還對網飛公司的客戶匿名數據進行分析，同樣可以精準的辨識用戶身份。
要通過亞馬遜等電商企業購物，就得輸入姓名和送貨地址等信息，而這些信息與用戶在其他聯網系統、網站錄入的信息（如社保信息、搜索記錄、商品購買記錄、社交網絡歷史記錄）相疊，就可以更為精確的形成對用戶個人的圖譜描繪，其中還包括用戶的社會關系。
有些用戶還努力避免個人信息被企業收集，堅持使用假名在網上注冊，致電企業客服電話時也明確表示不愿通話被錄音。但這種抗拒常常是無效的，不僅因為不接受企業的數據采集、錄音條款，就無法獲得相關的服務，而且企業可以通過算法通過其他信息找出假名背后的用戶真實信息。
一些被認為泄露了他人隱私的信息操作，會被法官或執法部門裁決為有利于公眾而無法給予刪除，例如，老板通過微信、電子郵件等方式不公平地指責你，或是要求“潛規則”，你將這些內容發布在網上，當然是對老板隱私的披露，但分享這些內容顯然有利于公眾了解你所供職的機構以及其他人。
全球頂級大數據、移動社交技術和消費行為專家、亞馬遜公司前首席科學家安德雷斯·韋思岸坦率指出，包括亞馬遜在內，企業借助于網站、APP、社交應用的記錄，以及智能硬件上傳的數據，全方位的對用戶進行跟蹤監控，越來越緊密的嵌入用戶的生活。數據挖掘與分析因而成為企業界而今普遍的商業模式。
對于用戶來說，數據披露會給自己帶來直觀便利，盡管許多企業基于數據挖掘的營銷推廣多少顯得有些粗暴和簡單（例如用戶無意間瀏覽了喪葬題材的新聞或商品后，會在社交網絡上不斷收到有關商品的推薦，讓人哭笑不得），卻沒有意識到社交數據透明化的長遠影響——數據挖掘與分析基礎上的商業模式，更為精確的將消費者進行定位、細分、轉化，很可能讓消費者為固定消費付出更高的價格；而大量積累暴露出喜好等個人選擇的數據，很多情況下也會成為不利于用戶的依據：如果你在就診后（聯網醫療數據），沒有依照醫囑調整飲食習慣（購物數據、體重數據），并進行鍛煉（計步器數據），保險公司完全可以拒絕在你患上大病后報銷治療費用，或者在你得病前要求你繳納更高的保費。你通過社交網絡發表的言論、分享的信息，也很可能對你的職場發展造成深遠影響，某些雇主會因此拒絕你的申請。
安德雷斯·韋思岸所著的《大數據和我們》一書，是從如何更好的利用數據為用戶服務，并切實增強用戶數據管理意識，以保障用戶權益的角度出發，提出了再造用戶數據觀念，即調整隱私權意識，積極嘗試社交數據分享并以此創造價值，另一方面也要爭取獲得對個人數據使用、交換的許可權，最終實現數據創建者與數據企業都遵循透明性與主動性原則。
全書第1章以亞馬遜等企業為例，敘述了數據挖掘的力量，簡要闡述了數據挖掘與分析的基本原理，并強調數據挖掘與機器學習都是一個不斷優化不斷糾錯的過程，建議用戶要培養數據素養，理解企業數據利用商業模式的原理，為把握用戶數據權利主動權打下基礎。而在第2章中，書作者圍繞數據時代的數據利用方式、商業模式、用戶習慣，與傳統的隱私權觀念所形成的矛盾，指出除非某個人完全隔絕于數字世界，否則尋求匿名化生存的努力仍將無效，強調社交數據分享的個人價值與公共價值。進入第3章，書作者討論了數據時代的社交關系、社交圖譜，以領英網等社交網站再造用戶社交圖譜為例，指出社交網絡及其體驗方式已經較為徹底的重塑了用戶的交往方式以及信用管理理念，借助新方式和理念，用戶將得以作出更佳的決策。當然，用戶也應當向企業提出要求并施加壓力，敦促其更快的實現透明性和主動性兩個目標?！洞髷祿臀覀儭窌械?章展望了傳感器等智能硬件數據的商業挖掘前景，以及對于用戶的利用價值。
數據時代，用戶應當享有什么樣的數據權利？安德雷斯·韋思岸給出建議指出，在提高數據挖掘過程透明性方面，用戶應擁有訪問自己數據的權利，檢查數據挖掘過程安全審計、隱私權效率評級、數據回報評分等進程的權利；以及提高用戶主動性的4項權利：修正數據權、對數據進行模糊處理的權利、開展數據挖掘實驗的權利、自主導入和導出數據的權利。應該說，在美國、中國等市場，一些企業已經賦予用戶以上6項權利，但還不夠充分，或者會以收費門檻來限定用戶使用，這種現狀理應盡快得以扭轉。
例如，用戶檢查數據挖掘過程的權利，目前的保障情況并不理想。用戶很多情況下難以獲知數據公司是否擁有良好的數據加密機制，也不清楚一旦發生數據遺漏事件后的處理情況，數據公司在安全方面的資源投入情況，等等。而對于數據挖掘應當帶給用戶多少回報（應用便利），用戶也一頭霧水，不少數據公司在這方面的利益分配操作中顯得極不透明。
又如，由于目前數據公司尤其是占據細分市場較大份額的巨頭企業，事實上享有數據使用的獨占權和對用戶訴求的審查權，因而用戶申請更改（或刪除）一些錯誤信息、一經泄露會對用戶安全或財產造成嚴重威脅并與公共利益無關的信息時，往往得不到企業的快速回應，甚至不能將有關數據進行模糊處理（模糊處理指的是隱去用戶個人細致信息等處理方式）。
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