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大数据时代下对中国个人隐私保护的调查
Hui Zhao, Haoxin Dong
Graduate School of Chinese Academy of Social Sciences (GSCASS), Beijing, China
摘要：本文旨在探讨中国人隐私权的相关问题，并提出相应的保护措施。该调查组分为两部分，通过性别和六个部分的年龄，以分析不同性别和不同年龄组的隐私问题。本研究的意义在于保护个人数据财产。完成加工后的个人信息数据具有一定的经济价值。这些数据一旦公开，将是不可逆的，因此研究大数据时代的个人隐私，并启动和执行法律和法规保护措施是非常重要的。结果表明，中国人在公共场所的隐私对于网络记录、朋友动态和年龄意识不足；大多数人尤其是女性缺乏隐私保护技能。教育工作者需要完善相关法律法规，提高隐私保护技能，强化隐私权观念。
关键词：个人数据；大数据；隐私；调查
引言
隐私概念最初是在1980提出的，包括思想、观点和情感（华伦amp;布兰德，1979）[1]。隐私内容随着时代背景和地域文化的变化而变化。通过对200多个案例的总结，指出隐私主要包括：肖像、姓名、私人空间和他人误解的信息[2]。随着互联网的发展，特别是电子商务和社交网络的普及，隐私的内容已成为专家学者讨论的热点话题。欧盟有着相对广泛的隐私内容，如个人年龄、薪水、信用状况、财产状况、身体状况、就业状况、家庭状况、爱好、网络评论和网上购物记录（施密特，2014）[3]。美国和日本的隐私范围相对较窄。它主要包括以下因素：个人年龄、家庭住址、财产状况和其他内容，如网上购物记录和在线评论（纽厄尔，B. C.，2013）[4]。根据卡努基，A和乔纳斯，J，“居住权，财产状况，社会关系，生活和不愿公开的信息属于隐私”（2012）[5]。Juels声称非法获取个人信息、非法向他人提供个人信息和个人干涉，均属于侵犯个人隐私法（2008）[6]。显然，个人信息可能没有研究价值。然而，在大数据时代，个人数据的财产属性越来越突出。现实生活中的家庭成员、工作单位、婚姻状况、网上购物记录、网络记录等许多个人信息并不一定具有现实意义，但在大数据背景下，它具有一定的经济价值。例如，决定是一个预测商品价格并为消费者提供购买时间的建议的公司（拉扎尔，N，2015）[7]。通过对Amazon数据的分析，表明在页面中有十亿个数据整合以促进消费者比较，预测产品的价格趋势，并帮助用户确定最佳购买时间（BrunoZi，S.，2012）[8]。通过数据挖掘的关联，很容易在海量数据的表面找到大量的隐私信息，这给信息安全和隐私保护带来了新的问题。大约有80%个组织有自己的数据库，如百度和腾讯，这些数据大多是以数字的形式，并且很容易展开。一旦扩散，它是不可逆转的。因此，研究大数据时代的隐私问题具有十分重要的意义。据劲爆，S.，现有的关于中国的个人隐私文学缺乏专业的研究（2012）[9]。为此，本文旨在通过问卷调查来确定个人隐私的主要内容，并提出隐私保护措施。可以说，在商业领域，通过分析销售数据，企业可以了解客户的购物习惯，知道哪些产品适合搭配销售，以提供个性化服务。然而，我的论点是，事实上，个人信息是完全暴露和使用的第三方，而不通知我们，以便确定我们的身份。此外，当互联网用户习惯于网络和访问社交网站时，用户可能没有注意到个人活动正在被监控。根据维克托，亚马逊监控顾客的购物习惯，谷歌观看人们的网络浏览习惯，脸谱网知道用户的社会关系网络，涉及1/5世界人口（2013）[10]。即使数据库密码使用保护措施，黑客恢复密码的概率约为70%—80%（格拉斯哥，K，2015）[11]。我认为有必要在大数据时代重视隐私。
文献综述
加强立法对规范个人信息在网络环境下的使用是一种普遍的方式，并探索一些新的数据使用模式，以保证个人合法权益的挖掘，利用信息的前提下，创新。增值服务（TENE，2012）[10]。Weber（2012）[13]认为，相关的法律法规在信息保护方面起着至关重要的作用，立法不能过于急于求成。从获取大数据隐私保护的角度出发，结合当前大数据安全及相关关键技术，冯认为大数据带来了新的安全问题，但通过技术手段、相关政策也有解决问题的重要途径。和法规，以解决大数据安全和隐私问题（2014）[14]。刘教授认为，“仅仅依靠法律和技术来保护个人信息是不够的，必须从伦理学的角度加强数据素养的综合”（2015）[15]。Peter Leonard声称数据分析具有经济价值，而我们的个人信息可以在不通知我们的情况下由第三方收集和使用，从而确定我们的身份（2013）[15]。最后，伦纳德着重于使用匿名和去识别的措施来缓解风险的重新识别，这些措施是技术、商业和合同安全措施的结合（2013）[16]。史米斯声称，“当有关客户的数据被脸谱网、谷歌、移动电话公司、零售连锁和政府等公司收集和挖掘时，监视个人数据的使用是一个社会学问题”（2012）[17]。从一个新的角度来看这个问题是可行的，即用户如何获得对社交网站中公开可用的个人相关部分大数据的认识。上传到Web的用户生成的媒体的数量正在迅速扩大，超出个人的能力来筛选它们以查看哪些媒体影响了我们的隐私。基于隐私影响和地理标记社交媒体的新趋势，用户可以随时获知社会大数据泛滥的哪些部分与他们有关（史米斯，2012）[17]。王中认为，大数据环境下的隐私保护不仅涉及到伦理、法律、产业、技术等领域，还涉及到大量的个人、群体、企事业单位，从而提出建立标准体系、产品信息。关于登记制度、可追溯制度、可追溯信息奖励制度（2014）[18]。这些系统被视为个人数据隐私泄露机制的主要内容，以吸引相关利益相关者为个人数据的合理使用提供解决方案。
由于很少有文献研究中国的隐私权信托，这项任务最难的部分将是外国文学的收集。此外，大数据隐私问题是一个新的领域，目前国内在这方面的研究较少，因此寻找隐私的来源也将是困难的。
方法论
本文采用问卷调查的方式收集数据，分析人们的态度。为了保证数据的广泛性，本研究选取不同的教育水平、不同性别、不同年龄和不同职业的人作为调查对象。约90%的问题是单一的和封闭的反应，因此最好分析问卷，并提出明确的法律和法规保护措施。该调查采用李克特缩放方法，可以更清楚地了解消费者对隐私的态度。本问卷通过在线和离线的方式传播。为了进行网上调查，问卷被挂在著名的专业调查网站“问卷星”上。调查持续了15天。共发放问卷300份，共发放问卷209份，其中网上问卷123份，脱稿86份，其中男98份，女111份。详情见表1。
根据个人隐私的概率从高到低排序为：ID号（73.52%）、电话号码（53.18%）、IP地址（45.26%）、互联网记录（37.69%）、朋友动态（33.45%）、年龄（28.12%）和全名（22.37%）。
表1. 研究样本的描述性统计
4．结果
绝大多数市民已经意识到电话号码是保密的。电话号码已经成为最常见的获取个人信息的方式，而顾客经常受到商家的电话骚扰。此外，我们聊天使用电话号码绑定和登录。只要用户收到了验证码，就可以直接忽略以前的密码并直接登录，从而导致巨大的风险。
资料来源：所有数据来自问卷调查，朋友动态和年龄没有受到足够的重视。事实上，这两个是非常重要的个人信息。在国外，年龄是个人隐私。然而，在中国，年龄是不视为个人隐私。这种现象的原因可能是由于中国人和外国人之间的差异（格拉斯哥，K，2015）[ 11 ]。罪犯通过获取他人的动态，迅速了解用户的喜好、活动等信息，并做出犯罪策划。为了减少个人信息的泄露，有必要提醒市民注意社交网站的朋友动态，设置浏览权限，女性认为属于隐私的个人信息比例高于MAL。ES，表明女性对个人信息更敏感，如表2所示。但女性的个人隐私泄露率高于男性，采取主动措施保护个人信息隐私的比例低于男性。显然，女性意识到隐私，但缺乏预防技术。他们大多不知道加密技术、防火墙技术、安全认证和数字隐藏技术。当个人信息被侵犯时，女性默默选择31.66%的概率超过22.80%，这表明女性在采取具体措施时比男性更不灵活，如表3所示。
表2. 不同性别对隐私内容认知的交叉分析
表3. 不同性别的隐私保护措施交叉分析
讨论
本文旨在研究大数据时代个人隐私的内容，提出保护个人隐私的策略，这需要大量的数据。以往的研究没有使用问卷调查法。
研究隐私权，本文采用问卷调查法进行研究。由于问卷的有效性和可用性，本文采用问卷调查的方式收集数据，分析了人们的态度。为了保证数据的广泛性，本研究选取不同的教育水平、不同性别、不同年龄和不同职业的人作为调查对象。
总结与建议
研究表明，数据具有经济价值，而大多数中国人都不知道个人信息的重要性，而我们的信息可以由第三方收集和使用而不通知我们，从而确定我们的身份。市民知道电话号码的隐私的事实是由于商家的电话骚扰。研究还表明，年龄和朋友动态也属于隐私的内容，而大多数人对隐私的关注并不多。在个人信息问题上，男性一般是“粗心”和“懒惰”，而女性则更为“谨慎”和“积极”，而女性的技术能力相对较差。他们都不知道如何保护自己的隐私，因此有必要借鉴国外的相关立法与中国的实际情况相结合，加快对公民隐私权保护的法律、法规的制定，使侵犯隐私因此，要让公民遵守法律。例如，在英国，要求商业或政府应该在他们收集和使用个人信息时通知受试者；在德国，如果公民收到垃圾邮件，则被判定为侵犯个人隐私（Wilson，S，2014）[19]。此外，有必要加强对隐私权的宣传教育。促进这一概念的方法有两种：第一种是通过公益广告或讲座；另一种是通过学校教育。最后，推进隐私保护技能培训，支持隐私保护技术创新。通过国家科技计划或产业发展基金，可支持企业或科研机构创新隐私保护技术。
参考文献：
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- Juels, A. (2008) Targeted Delivery of Informational Content with Privacy Protection. US Patent No. 7472093 B2. [Citation Time(s):1]
- Lazar, N. (2015) The Big Picture: Big Data and Privacy. Chance, 28, 39-42.
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