大数据时代的隐私问题

放开那个数据！
想象下在网上花费几个小时 时间去寻找油炸锅的信息。
你可能是在寻找给朋友的礼 物，或者你可能是在寻找烹 饪学校的相关信息。
但是对一个数据挖掘者来 说，他可以追踪到你点击 过的所有页面，你的这些 信息可以被解读为你有一 个不健康的饮食习惯。
这一以数据为基准的信息 很有可能会到达健康顾问 或是潜在雇主的手上。
然而，这一做法如果超过某个底线，就会侵犯客户的隐 私。
基本上 这里所利用的都是用户自己在网上公开发布的信 息，但由于 Facebook等服务是推荐实名注册的，因此 以这些服务为中心来收集信息，和客户的真实姓名进行 关联，就可以刻画出包括兴趣爱好在内的人物特征。
DO NOT TRACK
主流浏览器全部声明对该功能提供支持， 而且 覆盖行为定向广告约 9 成业务的在线广告业界也 对此表示赞同，因此只要用户在浏览器中选择谢 绝跟踪（即选择退出），行为定向广告就基本上 不会显示了。
FOOTPATH
FootPath 是一种利用购物中心中安装的监控设 备，通过手机信号对顾客的行为模式进行分析的 技术。
FOOTPATH
使用这一技术，就可以立即掌握来到 购物 中心的顾客中“有百分之多少的人在 Disney Store 停留过”、“人流 最密集 （最稀少）的地方是哪里”等信息。
Path Intelligence 公司通过这些数据可以 判断哪个地方的广告效率较高，并制作成 热点图，提供各个位置的广告价格。
大数据能吃吗？
白金数据很贵吗？
大数据时代下的隐私问题。
放 开 那 个 数 据！
谁动了我的数据？
嘿，是你的数百度文库， 不，是你的。
大数据不能吃T T
“Google、Amazon、Facebook、Twitter， 这些称霸全球互联网的企业，它们的成功 都具备一个共同的因素，你知道是什么 吗？”
嘿，是你的数据。不，是你的。
协同过滤
根据商品的购买记录加上网站访问记录等行为数据， 对用户间爱好的相似度进行自动计算，从而实现商品 推荐的。
系统可能会推荐出乍看之下和用户的爱好无关的出乎 意料的商品，但反过来说，这也可能会为用户带来意 想不到的发 现（serendipity）。
谁动了我的大数据？
社交化企业从 Facebook、Twitter 等应用获取信息，建 立客户的社交化档案，掌握他们的整体形象。
白金数据
下一个时代的到来很有可 能会被大数据所推动，即 就是包含网页、浏览习惯、 传感器信号、智能手机位 置跟踪、基因信息等资料 量规模巨大的数据。大数 据和智能软件相结合后将 会产生巨大的能量。
End
一入数据深似海 从此隐私是路人