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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)

盘点不同球类运动，谁是“球中之王”？******

　　近日，在世界杯比赛中

　　葡萄牙队3比2险胜加纳队

　　下半场，C罗通过点球

　　帮助葡萄牙队取得领先

　　图源：FIFA

　　被判点球后C罗亲吻足球

　　他闭上双眼，深呼吸

　　然后助跑、果断起脚

　　皮球势大力沉直窜对方球门

　　图源：新华社

　　C罗也成为历史首位

　　连续五届世界杯取得进球的球员

　　大家观看比赛时有没有想过

　　在如此多的球类运动中

　　足球的球速是最快吗？

　　哪种球飞得最远？

　　球速之“王”竟然是它？

　　所有球类运动无非是用手、脚、球棒或球拍击打球，球的尺寸、形状和重量差异使得它们具有不同的速度以及运动轨迹。

　　那么问题来了，在这些球类运动中，速度最快的是哪种球？是令人热血沸腾的足球，是挥汗如雨的网球，还是快得看不清轨迹的乒乓球？

　　图源：摄图网

　　答案其实是外形最不像球的羽毛球。

　　目前吉尼斯官方认可的最快的羽毛球记录来自丹麦选手科丁，2017年1月10日，在印度羽毛球超级联赛上，科丁在正式比赛中杀出一记速度高达426 公里/小时（约118 m/s）的杀球。这意味着什么？这个记录中羽毛球的最高速度，比“复兴号”动车组列车最高运行时速（400公里/小时）还要快。

　　图源：Physics of ball sports各种球类运动的最高运动速度

　　羽毛球为什么能飞得那么快？原因其实并不复杂，主要是因为羽毛球比较轻（重量只有5克），并且球拍足够长（不超过680mm）。

　　图源：Annu. Rev. Fluid Mech 各种球的尺寸、重量及速度等基本参数

　　球体在空中的运动往往只受到空气阻力和重力的作用，它的速度一般只会逐渐减小（篮球等例外）。想要获得最快的运动速度，球体需要在离开运动员接触的瞬间获得最大的加速度。相对于网球、足球和其它球体，羽毛球非常轻，因此同等大小的力在它身上则会产生更大的加速度。

　　图源：Physics of ball sports 高尔夫球和羽毛球的挥拍动作

　　最能“飞”的球——高尔夫球

　　高尔夫球是飞得最远的球，单次击球可以移动200米以上，标准高尔夫球场，一般布置18个球洞，总长度要控制在6002～6400米，球场面积50～75公顷（1公顷=10000平方米），实际大小要根据球场的地形来确定。

　　不仅如此，高尔夫还走出了地球，成为了首个星际间的球类运动项目。1971年2月6日，执行阿波罗14号任务的宇航员艾伦·谢帕德（Alan Shepard）挥动球杆在月球上打起了高尔夫球，从而使他成为有史以来第一位，也是目前唯一一位在月亮上打过高尔夫球的人。

　　图源：NASA 正在月球打高尔夫球的宇航员艾伦

　　高尔夫球有一个让人大跌眼镜的现象：越是光滑的高尔夫球，越是飞不远。

　　我们都认为，球形是最完美的形体，表面越是光滑，则在飞行的过程中，球面与大气的摩擦就越少，同等用力的情况下，理应飞得越远。但是，高尔夫球不是这样。

　　图源：《高尔夫50年》高尔夫球的变迁

　　毛根海教授所著《奇妙的流体运动科学》一书中，有这么一个数据：同等条件下，布满小酒窝的高尔夫球，它在飞行中所受到的阻力只有光滑球的一半，而飞行距离是光滑球的5倍。物体在流体中运动时，前后压力差所带来的阻力就叫做“形状阻力”。现代核潜艇使用“水滴型”外形就是为了减少形状阻力。

　　图源：科普中国

　　如上图，顶部的垂直竖版，其形体阻力最大，原因是其后方的“低压区”面积最大，第二个球体的低压区有所减少，直至底部的水滴型，其形状阻力最小。通过流体力学实验，人们发现，光滑的与布满小酒窝的球相比，后者产生的低压区面积更少。球上的无数小酒窝，它可以起到让空气紧贴球面的作用，这使得平滑的气流能顺着球体表面延伸到更靠后的位置时才产生分离。

　　图片来自航空航天工程师Jeffrey A. Scott

　　最受欢迎的球类运动——足球

　　无论是从影响力、参与人数还是赛事热度来看，足球都是当之无愧的世界第一运动。不过今天既然讲到球速和形体阻力的问题，那么我们也一起来看看足球缝线对足球轨迹的影响。

　　图源：百度百科

　　普天同庆足球是2010年南非世界杯决赛阶段设计的新款足球，也是最近几届世界杯中，最饱受批评的一个足球。在它还刚刚面世时，生产厂家就宣传说：这个球只用了8块表皮就将足球拼接完成，完美地包住了内胆，这是史上最圆的足球。

　　然而，这颗球却是守门员的“噩梦”。空气动力学家梅塔博士提出，“粗糙度的大小，决定了出现‘蝴蝶球效应’的最佳临界速度是多少。”

　　蝴蝶球轨迹蝴蝶球指的是球在空中飞行时几乎没有旋转，从而导致它的飞行轨迹不可预测，守门员很难判断。蝴蝶球的原理是球表面上有缝线，在飞行过程中，气流经过缝线时，会产生更多湍流，由于左右不对称，湍流增加了球侧面的偏转力。尾流左右摇摆，飞行飘忽不定，如飞舞蝴蝶。

　　图源：中国科普博览常规足球通常将32块球面通过缝线拼合而成，缝线的总长度以及缝线的深度决定了足球的光滑度，缝线越多越粗糙。常规足球一般在48公里每小时球速时才会产生最大化的“蝴蝶球效应”。

　　而普天同庆足球，由于其总缝线长度很短，导致其成为当时最光滑的足球，经过空气动力学试验，人们发现，在80～88公里每小时球速时，普天同庆才会产生最大化的蝴蝶球效应，而80公里左右时速恰恰是射门，以及任意球的典型球速。

　　END

　　资料来源：央视科教、科普中国、中国科普博览、知乎

　　整理：董小娴

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）