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　　高校管理
　　对于一部分高校来说，大数据是值得一再深挖的瑰宝，对另一些高校来说，大数据则像缠得混乱的毛线球，不知要如何找到线头。“高校不是没有数据，而是快被数据淹死了。”大数据应如何更好地服务高校管理？
　　中国人民大学副研究员陈璞在《人民日报》撰文总结道，通过采集和比对学生进出寝室、夜间用电的时间等数据，可以将最适合的人安排在同一个宿舍；通过对图书馆和自习室座位信息的动态推送，可以解决“占座”问题；通过对选课系统的数据分析，可以在瞬间评出最受欢迎的课程和老师。当各方面管理数据的丰富度和系统化水平达到一定程度后，海量数据之间的相互关联将生成以即时分析和动态预测为基本功能的智能化校园管理系统，为学生自我管理提供便利，帮助学校破解一些管理上的难题。比如，利用标签化技术，可以对学生的情绪进行动态采集和量化监控。发现严重的负面情绪累积和社交异常时，校园管理部门可以及时启动心理咨询和行为干预。当然，智能化校园管理平台建设，要以校园法治化水平提高为前提。对学生学习生活数据的采集和运用，必须得到学生的同意和授权。
　　让大数据“小宇宙”爆发
　　2016年3月，南京某高校的“暖心饭卡”项目引发了社会关注。该校教育基金会对全校所有在校本科生在2015年9月中旬到11月中旬的饭卡刷卡记录进行了数据分析，将每个月在食堂吃饭超过60顿、一个月消费不足420元的学生列为受资助对象，圈定了314人的名单，再经过各学院辅导员的核对，最终对301人进行的暖心饭卡资助，以一日三顿、每顿7元，30天总计630元的标准，对学生消费的差额进行补贴，将资助直接充入学生饭卡。学生无需为此提交申请。为保证样本真实，学校还做了保密工作。（澎湃新闻，）新闻一出，该校此举获得不少学生的支持：“这种做法充满了对学生的尊重，对人性的关怀。”更多人为学校科学分析、大数据管理的做法点赞。
　　学生学习和生活每时每刻都产生着数据。他们的成绩、奖学金信息、生源信息，甚至是他们在图书馆和食堂刷卡的次数都会被一一记录。高校正是用这些信息加以分析，帮助高校找出问题学生，及时提供帮助，甚至大数据能像“章鱼保罗”一样帮助学校预测“未来”。
　　在美国马里兰大学系统中的马里兰大学学院，开课前一周，一些学生开始提前浏览挂在网上的课程提纲，以简单了解课程内容，但另一些学生则不屑一顾。仅凭课程开始前这一学生行为，学校就可以精确预测出哪些学生能够顺利完成课程，哪些学生仅能勉强应对。
　　从学习行为推断学习态度并预测结果，这或许没什么难度。该校还根据数据统计和分析发现，在课程报名系统关闭前最后一刻注册课程的学生往往表现不佳。学校分管分析计划和技术的副校长皮特&杨表示，这一发现让学校改变了课程报名政策，在第一堂课开课前不允许学生注册课程。在课程开始之后，学生也可以根据课程难度选择放弃。比如在工程学入门课程成绩只拿到C的学生很可能无法顺利毕业。所以，学校不需要等到学生门门功课亮红灯才介入，而是在学生入门课程出现问题的时候就及时提供帮助与咨询。
　　“暴走”的大数据
　　在大数据时代，曾经手写的纸质表格、试卷上鲜红的分数、算盘上的算珠、鼠标的点击都变成了电脑中跳动的数据，生源信息、学生成绩、财务数字、网站流量，浩如烟海。高校有着丰富的数据来源。2015年4月，甲骨文公司发布《改善高等教育在大数据方面的表现》（Improving Higher Education Performance with Big Data）的报告。报告指出，目前高等教育管理领域的大数据资源主要有以下来源：
　　学校运营传统数据
　　●学生考试数据：主要是学生成绩
　　●社交媒体数据：关注人数、转发量、点赞量、评论量等
　　●市场营销数据：营销费用、受众面、投放量、营销效果等
　　●财务数据：预算、决算等
　　●网站浏览数据：用户点击量、鼠标停留位置、浏览时间等
　　●校园传感数据：传感器收集的数据，比如教师门口设置指纹签到功能等
　　●通过移动端收集的数据：手机、iPad等移动端的数据
　　通过这些渠道收集来的数据通常可以被用于以下方面：
　　●优化招生
　　●辅助学生选课、选专业
　　●提升保有率
　　●跟踪学生进步程度
　　●改善教学效果
　　●提高IT管理效率
　　这些数据被保存在服务器中或云端上，成为亟待开发的资源。然而对高校来说，海量数据资源有时也让管理者头痛。2016年，四大会计师事务所之一的毕马威公司（KPMG）发布了一项名为《高等教育产业前瞻调查》（ Higher Education Industry Outlook Survey）的报告。在接受调查的102位高校管理者中，53%表示他们会将数据应用于招生注册，42%应用于募款。在数据分析和使用过程中，校方面对的最大问题就是如何有效地将数据用于不同领域（60%），其后的问题是数据质量较差（40%）和需要新的或更先进的分析技术（39%），其他问题还包括新数据种类难以处理、数据量过大影响决策进度等。有87%表示学校拥有充足的数据。但仅有29%的高校有自主分析数据并根据数据做出相应决策的能力。22%的高校数据充足，却未能有效使用。
　　美国教育数据分析公司“西维塔学习”（Civitas Learning）自2011年成立以来就为大学提供数据分析云平台和服务，以帮助高校提升学生学习效果和保有率。其联合创始人之一马克&米勒龙认为，高校并不是没有足够的数据，它们就置身在数据的海洋之中。但经常出现的麻烦是数据指出了问题，学校没有继续分析的能力，也就不知如何处理。“更麻烦的是，一些高校试图用两年前的旧数据帮助解决新学期学生的问题。这就像是开车时使用没更新的GPS。”
　　大数据分析如何“开挂”
　　当高校不具备深入分析数据和挖掘能力时，丰富的大数据资源难道就要躺在云端睡大觉吗？
　　从毕马威发布的数据可以看出，不少高校在数据分析方面心有余而力不足，想用而不知怎么用成了大数据管理的问题。在这种情况下，36%的高校选择将数据分析工作外包给外部供应商或合作伙伴。
　　马克&米勒龙创立的西维塔学习就是这样一家公司。目前该公司与全美880所高校合作，为320万大学生服务。比如，该公司为奥斯汀社区学院量身打造了“学位地图”（Degree Map）软件，学生可以在软件中了解到自己完成学位需要修习哪些课程，需要花费多少时间和资金。不同于一般学位监测系统给问题学生亮红灯或者黄灯的消极警示，学位地图系统更倾向于鼓励学生继续努力，为他们指出下一个里程碑的位置，并指导学生按计划和步骤完成。与西维塔学习合作的院校将按照学校规模和所使用的服务付费，校方还被邀请参加两年一度的峰会，讨论他们的使用心得和改进意见。
　　也有高校打定主意弥补数据分析方法的短板，引入专业人才。大数据没有将这些高校淹没，而是让他们学会了游泳。比如约翰&霍布金斯大学自2013年起就在自主研发一款名为HopReach的软件，它可以标出哪些学生缺交作业或逃课，根据学生问题的类型将学生引导到补课教师、助学金专员或是医疗保险专员那里，获取帮助。
　　马里兰大学巴尔的摩郡分校教学技术副校长约翰&弗里茨通过大数据分析发现，课程成绩得了D或F的学生使用Blackboard系统的频率比得A、B和C的学生低40%。基于此，他开发了一个允许学生对比自己和匿名的同班同学使用Blackboard频率的软件，结果是学生使用了这一软件后，成绩拿到C 或以上的可能性比之前提高了1.5~2.8倍。
　　在大数据分析方面达到“炉火纯青”境界的马里兰大学学院则将学校在大数据方面的优异表现再提高了一个层次。2015年9月，马里兰大学系统董事会批准了该校创建一家名为HelioCampus的教育管理公司，启动资金为1000 万美元，公司主要为高等教育机构提供整合和分析学校数据的技术支持。公司的平台将每天与学校数据系统连接，进行数据复制、清理，然后将数据进行转换，设置汇报模式，有专门的分析员帮助解读数据并将总体趋势进行突出，提醒高校注意数据中反映出的潜在问题。
　　不过在大数据不断发展的过程中，随着数据来源的丰富，有关学生和教职工隐私的保护问题也开始受到高校的重视。马里兰大学系统内的学术创新中心主任MJ&比索认为，保护学生隐私是大数据管理应用时的第一要务。她表示，马里兰大学系统领导很可能在近期公开学生信息被采集的方式和使用方式，以获得学生的支持和理解。当学生对此有了深入了解之后，随着他们看到大数据使用的更多益处，学生也就不会有排斥情绪了。同时，校方也应该加强安全措施，保护数据安全，防止数据外泄，让师生隐私不受侵犯。
　　马里兰大学系统分管行政和财务的副校长本&帕斯莫尔谈及大数据在高校管理中的应用时比喻道：“就像是在满是金子的土地上建造房子，我们可以做的事情太多了。”毫无疑问，未来，高校会在大数据挖掘与分析的路上不断探索前行。
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一手数据研发成果，实用“接地气”管理案例，新鲜“刚出炉”高...
中国高校校报协会副会长......
北京教育音像报刊总社评论部评论员.....
中国青少年研究中心首席专家
美国独立教育顾问协会认证顾问
中国人民大学政治学教授大数据是数据、技术,还是应用--《大数据》2015年01期
大数据是数据、技术,还是应用
【摘要】：通常认为大数据是一个现有技术难以处理的复杂而庞大的数据集,这将导致一个谬误的出现:大数据都不能被处理,能处理的都不是大数据。显然,如何定义大数据是一个问题。分析了已有的大数据定义和现象,发现数据、技术和应用是大数据的三要素,定义大数据是为决策提供服务的大数据集、大数据技术和大数据应用的总称。其中,大数据集是指一个决策问题所用到的所有可能的数据,而不是一个领域的所有数据。还给出了大数据应用遇到的问题及技术挑战,并指出大数据未来的研究方向。
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TP311.13【正文快照】：
1引言1997年NASA研究员Michael Cox和David Ellsworth在IEEE第8届国际可视化学术会议中首先提出了“大数据”术语[1],但并没有引起太多重视;2008年9月《Nature》学术杂志出版了一期大数据专刊[2],使得大数据在科学研究领域得到了高度重视;2012年3月美国政府发布《大数据研究和
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京公网安备75号人民日报四问大数据：大数据究竟怎么用？
　　徐鹏飞绘
　　2013年3月，在德国汉诺威IT展戴尔公司展台，工作人员向参观者介绍一款大型服务器。　新华社发
　　问题一：
　　大数据属于谁？
　　杜小勇：获取、记录数据需要耗费资源，因此，数据也就具有了资产的属性。在大数据出现以前，数据依附于具体业务而存在，人们更多的关注在使用数据的软件系统上。没有软件的使用，就没有数据的价值。当时有关数据的归属问题并不那么突出。在大数据时代，数据可以作为一种独立的存在，其“资产”性价值越来越引起人们的重视。
　　数据是物理世界客观事物性质、状态的反映，这是客观存在。你去收集了，有特定的表达形式，自然特定格式的数据就是你的。个人、企业、政府、组织都可以合法地去收集数据。如果违反了现有法律收集了数据，自然也是非法拥有，数据财产也是非法的了。
　　肯尼思·丘基尔：个人、企业、政府等都可能是数据的拥有者。比如，移动运营商收集个人使用全球定位系统的定位数据。这种情况下，个人成为大数据的来源，移动通信公司投资并收集大数据，以向用户提供更好的服务。类似地，政府可拥有特定的数据，如人口普查数据、天气信息、邮政编码等。不过，我们会对大数据如何使用或者是否应该被收集施加一些限制。
　　黄智生：随着智能手机、网络和卫星定位系统的普及，每个人的一举一动都会产生很多数据。个体在购买手机、签署手机合同之时可能就同意手机网络公司有权获得个人位置之类的信息了。
　　今后的数据归属权与个人隐私的概念可能越来越无关，而且随着时间的推移，人们对于隐私的看法也在发生改变。以个人位置数据信息为例，以前，人们肯定很不乐意自己的行踪被别人获知。如今，似乎没有人为了不让别人知道自己的行踪而不使用手机。
　　欧洲民众要求政府公开信息的诉求越来越强烈，欧盟和欧洲各国的立法也在向这个方向推进。以荷兰为例，除了涉及国家安全和个人隐私的公共信息外，大部分信息都已经实现了公开。民众也有权向政府申请信息公开。
　　朱扬勇：关于数据财产，目前法律上存在空白，套用目前的物权法或著作权法等相关法律可能都有些问题。所以，我们只能来谈谈数据权益归属的合理性问题。因为数据不是天然存在的，所以，“数据应该属于数据的生产者”的说法比较合情合理。但是，很多时候数据拥有者很难主张权利，这需要将来制定相应的法律来解决。现在面临的问题主要有两个：一是当数据有多个生产者时如何界定；二是当生产的数据涉及秘密和隐私时如何界定。
　　对于第一个问题，可以通过协商解决。例如，某人在电子商务网站购物，购物行为生产的数据是可以由购物者和电商（可能还有第三方支付平台）共同拥有。一般情况下，个人购物数据对个人几乎无用，目前被电商无偿占有了。再比如，微博数据现在几乎已经作为个人资产来看待了，因而微博运营商就不能无偿占有使用微博数据，需要协商处理。对于第二个问题， 就需要法律来界定了。例如，病历数据是病人和医生及医院共同生产的，医院销售病历数据就一定会遇到麻烦，这里不是数据权益的主张问题，而是涉及病人的隐私问题。
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大数据到底有何用？看百度资深数据专家怎么说
　　在硬件不挣钱服务挣钱的思想影响下，企业尤其是创业企业越来越重视大数据，企图最后利用大数据挣钱，然而，大数据是一个高高在上的存在，大多企业所做的，仅仅只是收集数据而以，至于后续怎么运用？其实至今还没有一个明确的可复制模式。
　　近日，百度资深数据专家吴海山分享了百度LBS，或许能够对大家有所启发。
　　以下内容根据吴海山演讲有所更改，未改变原意：
　　从何而来
　　百度研究院分为大数据实验室、深度学习实验室和美国硅谷的人工智能实验室。大数据实验室，主要利用百度各个行业的数据分析用户的画像，为用户提供解决方案。
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徐鹏飞绘　　2013年3月，在德国汉诺威IT展公司展台，工作人员向参观者介绍一款大型服务器。　新华社发
　　问题一：
　　大数据属于谁？
　　杜小勇：获取、记录数据需要耗费资源，因此，数据也就具有了资产的属性。在大数据出现以前，数据依附于具体业务而存在，人们更多的关注在使用数据的软件系统上。没有软件的使用，就没有数据的价值。当时有关数据的归属问题并不那么突出。在大数据时代，数据可以作为一种独立的存在，其“资产”性价值越来越引起人们的重视。
　　数据是物理世界客观事物性质、状态的反映，这是客观存在。你去收集了，有特定的表达形式，自然特定格式的数据就是你的。个人、企业、政府、组织都可以合法地去收集数据。如果违反了现有法律收集了数据，自然也是非法拥有，数据财产也是非法的了。
　　肯尼思·丘基尔：个人、企业、政府等都可能是数据的拥有者。比如，移动运营商收集个人使用全球定位系统的定位数据。这种情况下，个人成为大数据的来源，移动通信公司投资并收集大数据，以向用户提供更好的服务。类似地，政府可拥有特定的数据，如人口普查数据、天气信息、邮政编码等。不过，我们会对大数据如何使用或者是否应该被收集施加一些限制。
　　黄智生：随着智能手机、网络和卫星定位系统的普及，每个人的一举一动都会产生很多数据。个体在购买手机、签署手机合同之时可能就同意手机网络公司有权获得个人位置之类的信息了。
　　今后的数据归属权与个人隐私的概念可能越来越无关，而且随着时间的推移，人们对于隐私的看法也在发生改变。以个人位置数据信息为例，以前，人们肯定很不乐意自己的行踪被别人获知。如今，似乎没有人为了不让别人知道自己的行踪而不使用手机。
　　欧洲民众要求政府公开信息的诉求越来越强烈，欧盟和欧洲各国的立法也在向这个方向推进。以荷兰为例，除了涉及国家安全和个人隐私的公共信息外，大部分信息都已经实现了公开。民众也有权向政府申请信息公开。
　　朱扬勇：关于数据财产，目前法律上存在空白，套用目前的物权法或著作权法等相关法律可能都有些问题。所以，我们只能来谈谈数据权益归属的合理性问题。因为数据不是天然存在的，所以，“数据应该属于数据的生产者”的说法比较合情合理。但是，很多时候数据拥有者很难主张权利，这需要将来制定相应的法律来解决。现在面临的问题主要有两个：一是当数据有多个生产者时如何界定；二是当生产的数据涉及秘密和隐私时如何界定。
　　对于第一个问题，可以通过协商解决。例如，某人在电子商务网站购物，购物行为生产的数据是可以由购物者和电商（可能还有第三方支付平台）共同拥有。一般情况下，个人购物数据对个人几乎无用，目前被电商无偿占有了。再比如，微博数据现在几乎已经作为个人资产来看待了，因而微博运营商就不能无偿占有使用微博数据，需要协商处理。对于第二个问题， 就需要法律来界定了。例如，病历数据是病人和医生及医院共同生产的，医院销售病历数据就一定会遇到麻烦，这里不是数据权益的主张问题，而是涉及病人的隐私问题。
　　问题二：
　　大数据谁掌控？
　　肯尼思·丘基尔：没有哪个机构或者哪个人会拥有大数据的最终控制权。这取决于具体情况，即什么类型的数据、用于何种目的。例如，我们的智能手机传感器可能会识别我们周边的人。这是否意味着我侵犯了别人的隐私呢？也许是的。但这不同于上世纪20年代中期大众摄影时代发生的情形。那个年代，如果有人在大街上对你拍照或者录像，你会觉得受到了干扰。但是，今天，当人们在巴黎卢浮宫前被数百台智能手机拍摄时，大部分人是不会在乎的。
　　维克托·迈尔·舍恩伯格：我们仍处在大数据时代的初始阶段，谁来掌控大数据或者谁来使用，在何种条件下又受到何种规范，大数据未来的储存和流动方式等，都还处于未知的状态，我们无法给出准确的答案。但是社会的各个领域已经有很多这方面的尝试，未来在这方面也一定会出现更多的创新。
　　未来对大数据规范管理的重点仍旧需要集中在个人信息的使用方面，而不是数据的采集和交易过程。采集数据的过程并不会带来太多的麻烦，关键问题在于有可能产生数据滥用。因为互联网公司可以收集大量有价值的数据，而且有利用这些数据的强烈的利益驱动力，所以互联网公司顺理成章地成了最新处理技术的带头实践者。它们甚至超过了很多有几十年经验的线下公司，成为新技术的领衔使用者。但事实上，政府才是大规模信息的原始采集者，并且还在与私营企业竞争他们所控制的大量数据。
　　黄智生：目前网络上的数据庞大，但绝大部分数据都是由公司进行管理的。比如个人的邮件系统，无论个人使用哪一家公司的邮件系统，提供商都可以看到这些邮件。但是这些公司的员工必须遵守职业道德，而且有严格的调阅规章制度，法律中对私自查看或泄露别人网络隐私的行为也会进行严厉打击。
　　公共数据可以由政府进行管理，但必须严格遵守法律。在欧洲，个人、公司和组织有权拒绝向政府或执法机关提供数据。比如，我在阿姆斯特丹留学期间，荷兰警方要求我们学校提供所有华人留学生的住址，但学校表示，荷兰法律没有规定我们有义务向警方提供此类信息。但如果涉及国家安全，又有法律可循，那么欧洲的政府是有权管理相关数据的。
　　问题三：
　　大数据存多久？
　　维克托·迈尔·舍恩伯格：我们所处的时代之所以与众不同，是因为数据的收集不再存在固有的局限性。技术已经发展到一定程度，大量信息可以被廉价地捕捉和记录。数据收集往往是被动的，人们无须投入太多精力，甚至不需要认识这些数据。而且，由于存储成本的大幅下降，保存数据比丢弃数据更加容易。这使得以较低成本获得更多数据的可能性比以往任何时候都大。在过去50年中，数字存储成本大约每两年削减一半，而存储密度则增加了5000万倍。大部分数据的直接价值对收集者而言是显而易见的。数据的基本用途为信息的收集和处理提供了依据。
　　随着时间的推移，大多数数据都会失去一部分基本用途。在这种情况下，继续依赖于旧的数据不仅不能增加价值，实际上还会破坏新数据的价值。然而，并非所有的数据都会贬值。有些公司提倡尽可能长时间地保存数据，即使监管部门或公众要求它们短时间内删除或隐匿这些信息。这就解释了为什么一直以来，都拒绝将互联网协议地址从旧的搜索查询中完全删除。谷歌希望得到每年的同比数据，如假日购物搜索等。
　　黄智生：目前似乎没有法规要求在一定的时限后销毁数据。如的个人财务信息等内容，反而要求一定期限内不准销毁。而且现在存储数据的成本很低，所以各公司都尽量将各自产生的数据储存下来。虽然世界主要技术公司的总部大多在美国，但并非所有的数据都储存在美国，世界各地都会有这些公司的服务器和存储系统。不过这些技术公司的高级管理人员可以很容易地查阅到世界各地的数据。从这个方面来讲，存放在哪里并不重要，只要网络能连接就可以了。如美国政府搜集的所谓“事关国家安全”的信息，政府更不会将其销毁，只会越积越多。相对于较低的储存成本，真正耗资的是筛选和运算成本。从山一样的数据中挑选砂一样的有用信息，实在很困难。
　　虽然目前WEB3.0系统已经能够做到低智能、大数据量的筛选工作，但依然达不到实战需要，代替不了人的作用。这如山一样的数据，是政府的一种负担，也是一个鸡肋。但不能说这些数据就没有用，比如警方确定了一个犯罪分子身份，就可以依法向网路服务商、手机服务商索取这个犯罪分子之前的所有信息，并通过这些积累的信息进行分析筛选。
　　法迪·谢哈德：互联网名称与数字地址分配机构（ICANN）成立之时完全由美国政府主导，招致许多非英语国家，特别是发展中国家人士的不满。互联网域名相当于网络空间的门牌号，本来是一个全球性系统。ICANN在2009年与美国商务部签署协议，此后不再对该部门负责，并使国际利益相关方在ICANN监管全球域名系统时拥有更多发言权。我们应该增加互联网领域的透明度，而不让某个国家或地区把互联网控制起来，各国、各地区应该更加平等地分享网络数据资源。
　　杜小勇：拥有数据的组织可以决定数据放在哪、如何存、存多久等。如果数据是企业的生命线，他自然会考虑安全、经济、高效等多种因素。为了信息安全，企业一般会采取异地备份等成本更高的手段。据称，“9·11”事件后，有些拥有更完善的数据备份体系的公司很快就恢复了业务，而另一些公司则由于数据损毁而走向破产。企业数据要存多久，也是一个需要权衡各种因素后的决策。这是企业自主的行为，除非建立在这些数据之上的业务还有其他法律上的要求。
　　我们可能关心的是另一个问题，即国家层面的信息安全。有人提出“信息疆域”的概念。也就是说，土地、海洋、空间都有国家的属性（领地、领海、领空），数字空间中是否也有“主权”的概念？大型跨国公司，通过种种业务渗透到日常生活的方方面面，因此可以采集到一个国家方方面面的数据。于是，国外机构对一个国家情况的了解甚至有可能超过该国自身，这显然会直接威胁到国家安全。
　　因此，国家对于跨国企业的数据传输、数据备份、数据使用等应有所限制，并进行监控，这十分必要。国家应该对此立法保障。有些数据有法律的保护，如测绘数据，其他更多种类的数据，目前还没有类似的法律。
　　问题四：
　　大数据怎么用？
　　维克托·迈尔·舍恩伯格：随着世界开始迈向大数据时代，社会也将经历类似的地壳运动。在改变我们生活和思维方式的同时，大数据早已在推动我们重新考虑最基本的准则，包括怎样鼓励其增长以及怎样遏制其潜在威胁。然而，不同于印刷革命，我们没有几个世纪的时间去慢慢适应，我们也许只有几年时间。
　　在大数据时代，对原有规范的修修补补已经满足不了需要，也不足以抑制大数据带来的风险，我们需要全新的制度规范。我们需要设立一个不一样的隐私保护模式，这个模式应该更着重于数据使用者为其行为承担责任，而不是将重心放在收集数据之初取得个人认可上。
　　肯尼思·丘基尔：对大数据技术进行规范是问题的关键。首先，可以从强调监管大数据的收集，转向重点监管大数据的实际使用。其次，可以让大数据变得不那么神秘，不再是个“黑箱”，增加大数据应用中的透明度和问责制。可创造一个被称为“算法学家”的新职业，这些人接受计算机技术、统计学和数据处理方面的专门训练，对大数据的应用进行评估，以确保公众对大数据系统感到放心。
　　至于平衡隐私权和国家安全的问题，古希腊哲学家亚里士多德早就提出这样的问题：“我们如何监视守护者？”即使是在他那个年代，这个问题也没有简单的答案。
　　斯蒂夫·帕尔默：大数据给我们带来的真正机遇是把许多信息碎片拼起来，为我们的决策服务。大数据时代最大的挑战是如何从大数据中获取“价值”。从大数据中获取最大价值，需要探索式的研究方法。未来，数据科学家会很吃香，这种科学家既要熟悉商业环境，也要有操作层面的知识。
　　杜小勇：很多问题就出在数据使用上！数据作为资产，就涉及管理的问题，因此“数据治理”就显得越发重要。信息世界同样需要公约，将窃取他人数据视为犯罪，将攻击他人系统视为犯罪，从刑法上加以明确规定，共同营造一个文明有序的数字生活，应该是我们的理想。大数据时代，我们需要尽快跟进这方面的工作,如开展国家间对话，形成公约。
　　企业利用数据挖掘技术，进行精准广告投放，也涉及隐私问题。一个少女收到了婴儿用品广告，其父大怒，要告企业。事实却是这位少女未婚先孕了。这个故事中，企业使用的是自己采集的客户购物数据，使用的是自己开发的数据挖掘软件，整个过程都没有问题。但事实上却侵犯了个人隐私，应坚决反对。这里面应该有一些法律问题，需要认真研究。
　　朱扬勇：“大数据时代，数据作为资源，不被共享是趋势。”这样的话，数据运用一定需要价值交换。在确定数据权益的前提下，数据的运用就是有偿使用。法律需要界定数据的权益，政府界定数据的类型（哪些是隐私，哪些涉及国家安全）等，这样数据的流通就有法可依。
　　在现阶段法律法规都还没有明确之前，应从国家安全的角度高度关注数据资源的安全。而作为个人，要明白“有行动就可能产生数据”，所以当有些行为涉及隐私时，需要谨慎。
　　从更大的范围来讲，公共网络中公开的数据应该属于全人类，任何人都有权获取、使用并获益。这样能够更大程度地发挥数据资源的作用，让数据给人类的生活生产带来更多便利，对人类社会进步有重要的意义。
　　（本报记者吴成良、张杰、白阳、陈一鸣、崔寅采访整理) 嘉宾：
　　杜小勇（中国人民大学信息学院院长）
　　肯尼思·丘基尔（《经济学家》杂志数据编辑）
　　黄智生（荷兰阿姆斯特丹自由大学计算机系高级研究员）
　　朱扬勇（复旦大学数据科学研究中心主任）
　　维克托·迈尔·舍恩伯格（《大数据时代》作者）
　　法迪·谢哈德（互联网名称与数字地址分配机构总裁）
　　斯蒂夫·帕尔默（美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁）
　　杜小勇（中国人民大学信息学院院长）
　　肯尼思·丘基尔（《经济学家》杂志数据编辑）
　　黄智生（荷兰阿姆斯特丹自由大学计算机系高级研究员）
　　朱扬勇（复旦大学数据科学研究中心主任）
　　维克托·迈尔·舍恩伯格（《大数据时代》作者）
　　法迪·谢哈德（互联网名称与数字地址分配机构总裁）
　　斯蒂夫·帕尔默（美国IT咨询公司Avanade商业情报部副总裁)（人民日报）
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