大数据时代个体数据理性化悖论与消解
“大数据”是以“互联网+计算机”广泛应用为基础,经历数字化、信息化深度发展而积累起来的海量数据资源,包括:数字、语音、文字、图片、视频等信息。这些数据信息,是人们社会活动的痕迹,蕴藏着若干个体的价值倾向与行为特点及其个体间的隐含关系。若对较大量数据进行深度挖掘分析,既可以寻求数据背后的隐含关系与价值,又可以改变依靠小样本数据的推论或基于感性的偏好性选择,转向依靠数据分析与理性证据的科学性、精准性决策,为当下社会经济发展提供更好服务。然而,由于大数据是新兴技术的产物,其发展与应用受自身文化发展相对滞后的影响,以致数据的产生至数据应用都存在一定的非理性风险,其中隐私风险尤为突出。为此社会各界纷纷参与研究并提出对策,从一些文献的研究成果来看,个体理性在传统信息安全中起着关键性作用,而如今大数据时代,科技进步使得个体对自身信息的控制力减弱,个体理性对大数据时代的数据安全不再起关键性作用。这一观点其实忽视了人与数据的关系,数据来源于人,是关于人的数据集合,因此探讨大数据时代个体数据理性化在预防和控制隐私安全方面的作用仍然显得极为重要和紧迫。
一、大数据时代个体数据理性化现状
让大数据发挥社会价值,涉及信息搜集、信息传输、信息存储、信息处理、信息使用等诸多方面的技术应用,这些系列技术的集合就是大数据技术,它是基于物联网技术与云计算技术的现代信息科技。随着大数据技术在客观现实中得以广泛与深度应用,人们的生活和社会形态都得到了深刻的影响与启示,更为重要的是也突显了信息安全问题,一定程度形成了数据理性化悖论,也引起了人们对大数据技术应用的隐忧。从大数据技术的本质内涵来看,“大数据指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合”,“是需要新处理模式才能使之具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。”[1]因此,在现代数据挖掘技术下,大数据可以在零碎的信息中,通过信息抽取和集成技术,尽可能地还原个人留存在网络中的痕迹,甚至组合而成较为完整的个人身份信息,这一个人信息获取技术的成熟应用增加了大数据时代个人信息保护的难度和复杂性。
(一)数据搜集技术分层呈现“数据权利”的非理性化悖论
从大数据技术的发展历史来看,大数据技术也存在一定的阶段性,分别是基于计算机的网络技术初生期、基于移动互联网的成熟期、基于大数据处理技术的繁荣期。目前,正处于第三时期。首先,自20世纪90年代起,随着计算机的快速普及,网络本身的功能得到较大拓展,同时还产生了较大量级的数据,即一方面逐渐助成网络成为人们生活中不可或缺的资源;另一方面也助推了数据化需要和数据化供给服务业的发展。同时,互联网技术的快速发展,淘汰了以人工进行数据处理的低效率工作模式,大大优化了数据化处理工作的高效率工作模式。这一时期社会中的各种事务趋于数字化,使得社会出现了数据化浪潮,结果使网站主导模式走向了用户主导模式,社会上呈现出更加强调用户的自我创造、表达、分享的互联网模式。其次是移动互联网的成熟期。这一时期,用户借助移动终端随意性、移动式地访问互联网,实现商务、娱乐等网络互动以及信息服务,这为大数据时代的到来夯实了数据基础。最后是基于大数据技术的繁荣期。这一时期,随着物联网、云计算等技术的兴起,存储设备性能的大大提升,使得人们的个人信息数据可以脱离人本身的存在而在网络世界中独立存在,这就开启了大数据时代的来临。综上各阶段的发展,都不同程度地为新技术的产生奠定了基础,即处在网络中的大量数据价值助推了数据抽取与集成技术的发展与成熟,使得数据可能被重新整理,形成完整的价值信息。
当地冬储还未开始,一是因为当地小麦播种季节推迟;二是因为按照惯例,当地冬储开展比较晚;三是因为当前的市场已经饱和,基层市场低迷;四是当前赊销严重,目前回款份额不大,没有足够的资金进行冬储。韩海霞表示,因为当地花生用肥要等到明年3月份,而且小麦追肥的量也不大,所以经销商现在不着急冬储。即使价格稳定下来,甚至有所下滑,仍旧不计划冬储。
由互联网络的发展历史可见,个人的网络访问手段既包括传统固定宽带接入的方式,也包括移动互联网接入的方式,而大数据技术则更倾向于大规模数据的处理与运算,据此形成了不同层次的大数据个人信息搜集技术。一方面是用户接入网络,留下个人信息的主动输入层;另一方面是通过数据抽取与继承技术将散存于不同时空的数据聚合形成完整用户信息的被动加工层,甚至大数据技术能够从众多碎片化的数据信息中提取到所需数据,脱离了数据源——人的参与。所以根据处理方式的不同,可以将大数据个人信息的搜集技术分为主动输入层和被动加工层的两层。正是这样的技术分层,传统的个人信息主动输入层基于对个人信息收集的动员、邀请、知情被移动终端、云计算,特别是物联技术这样的数据搜集技术悄然代替,且形成了大数据的“数据权利”“数据垄断”,甚至导致“数据霸权”“数据暴力”等技术异化现象。
(二)数据搜集范围扩大突出“数据隐私”的非理性化悖论
从大数据信息搜集方式上来看,呈现多样化的客观事实,一方面是基于各种人际互动技术的信息交换;另一方面是来自信息深层挖掘的信息抽取技术处理结果。这使得信息出现了分层,形成了初级信息与深层信息的不同信息种类、信息分级,增加了数据搜集的深度。此时,大数据不仅能直观地反映个体的某些行为活动和某些个体隐私,其深层信息,特别是一些碎片化的进行加工后的深层信息,还能够对一些人们的价值倾向和行为特征及人们之间的隐含关系,赤裸裸的显现在数据搜集与数据加工环节。
另外,从数据搜集的理念上来看,大数据变革了原来进行随机抽样的数据搜集方式,而采取搜集全部数据的采集措施,试图从整体上把握数据,囊括目标的全部信息。在此信息搜集理念下,大数据所需信息不再是局部信息,而是关于对象的全部数据,这需要从量上扩大信息搜集的范围。现实中大数据信息搜集也是这样做的,较大多数数据来源于传感器关于人的数据监测,包括用户在上网浏览、社交、娱乐等方面的个人注册信息、足迹、评论及停留时间等监测数据。显然,在理念与现实中,数据类型已经突破原来对一定结构化数据的追求,且随着技术手段的提升,大数据技术可以从半结构化、非结构化数据中提取有用信息。这为数据搜集范围的扩展提供了技术保障,也囊括了人们生产生活方方面面的信息,自然也包括了隐私信息。
数据搜集的深度与广度,减弱了数据信息搜集中的个人理性控制能力,突显了“数据隐私”问题的复杂性与普遍性。当“数据隐私”风险出现后,追求数据利益的功利主义者就可能会随时产生:一方面直接出卖个体数据隐私获利;另一方面加工数据隐私,还原个体价值倾向和行为特征及其个体之间的隐含关系,为某一局部利益服务。
(三)数据搜集主客体地位不平等暴露“数据收益”的非理性化悖论
大数据技术在2012年后开始真正走向应用,走向成熟。虽然《通信短信息服务管理规定》已于2015年发布并实行,但法律内容还未跟上技术发展的脚步,不能完全实现对技术的规范作用。因此,当前我国亟需颁布新的专门法,以规约大数据技术应用行为,守住大数据及大数据技术价值理性的底线。
(2) 在模型桶内涂上凡士林,铺设塑料膜以适当消除边界效应,再以密度控制法进行分层填土。覆盖层土体分层填筑,每层填筑5 cm(夯实后高度),控制地基土重度在18 kN/m3~18.5 kN/m3。
这样一来,个人与信息持有者在缺乏直接联系的前提下形成信息主权分流,导致了大数据信息搜集主客体之间出现了严重的地位不平等问题。因为作为信息源头的个人对数据知情权与所有权,在数据搜集环节连同数据本身被数据拥有者抢占甚至强占。而这一过程是信息科学技术进步的“必然”,实质是以信息科技遮蔽数据价值的收益权。这种去人性化、公平、正义的信息技术抢占行为,让大数据应有的社会价值打了折扣,人为地营造了数据收益权乱象局面。
二、大数据时代消解个体理性化悖论的困境
大数据时代个体数据理性化,实质是从数据产生的环节调节数据安全风险和净化数据内容真实性的一项可提高社会有序化的实践活动。理性,包括价值理性和工具理性,当两者辩证统一时,实现理性,也称为“理性化”。“构成行动的理性化的一个根本要素就是用有计划地按照利益格局来调适的做法代替对某种久已习惯的习俗的内在适应”[2]。本文个体数据理性化,正是基于价值理性与工具理性的视角,清理个体在产生数据过程中不适合降低数据安全风险的失效做法。
(一)数据权利是工具理性压制价值理性的产物
大数据技术也同样是现实人类社会发展背景中的一种工具理性的选择,以数据权利体现社会中处于特殊地位的一定阶级的利益。正如斯登梅尔所言:“离开了它的人类背景,技术就不可能得到完整意义的理解,整个社会并不是一个装有文化上中性的人造物的容器,那些设计、接受和维持技术的人的价值观与世界观,聪明与愚蠢,倾向与既得利益必定体现在技术上”[3]。
至于身体素质之间的相关,男女生50m与1000m或800m呈正相关,50m与立定跳远、引体向上或仰卧起坐呈负相关,这与我们已有常识吻合,短跑与跳远都是体现爆发力的运动项目,同时也需要奔跑的能力。男女生立定跳远与1000m或800m、坐位体前屈相关,除此之外,女生立定跳远还与仰卧起坐有关。男生坐位体前屈与1000m、引体向上有关,女生坐位体前屈仅与体测总分低相关。关系的错综复杂,更加表明身体素质内在联系的紧密性,你影响我,我作用于你。虽然身体素质的好坏与遗传有关,但与后天的营养和体育锻炼的关系更为密切,通过正确的方法和适当的锻炼,可以从各个方面提高身体素质水平。
一方面大数据技术可以聚合不同渠道获得信息,重构个人信息,削弱了个人理性所能发挥的作用。互联网时代,互联网的应用缩小了人与人之间交往距离,互联网产品从各个方面围绕着人们,交流可以通过社交网络,生活可以通过网上购物,工作也可以借助于网络平台,人们被互联网形成的空间全方位地环绕着。正如学者所认为:“移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等新一代信息技术的应用形态,这些技术以大数据为节点、不断汇集所产生的信息,并通过对不同来源数据的统一性,综合性的处理、分析与优化,将结果反馈到各种应用中,进一步改善用户的试用体验,创造出巨大的商业价值、经济价值和社会价值。”[4]即大数据技术的作用在于能够整合不同信息技术中的信息,识别人们在不同信息技术应用中发布的信息,并将其聚合在一起,形成完整的个体信息(包括价值倾向和行为特征)。尽管人们可以通过匿名等方式避免个人关键信息的泄露,但大数据的整合作用,依然可以结合其他线索实现还原个人的真实身份。这种跨平台的数据挖掘技术,正是工具理性的表现,可是大数据挖掘技术的工具理性与价值理性之间出现了不契合:工具理性压缩了个体价值理性的发挥空间,也就导致了工具理性的绝对权利,促使数据权利非理性现象的形成。
首先,建立数据搜集行规。目前,用户与网络的交互平台种类繁多,各种移动终端,以及物联网方式搜集信息数据。其中社交网络平台与电子商务是大数据来源最大的搜集渠道。可见把控好大数据信息搜集的这些端口,是大数据时代个体数据理性化的第一道重要关隘。为此必须对掌握和操纵这一工具的人类活动有所规范,且通过设定道德价值标准的方式避免由技术引起的“内在容易滑倒的斜坡”[5],即建立数据搜集行为规范,以职业道德指导技术研判,以人文理念引领技术应用,以服务人类确立数据价值。总之,树立以人为本,以人为贵的数据理性化应用观。
(二)数据隐私是工具理性与价值理性脱联的结果
第一,大数据技术增强了信息搜集过程的目标理性,从而减弱了用户对信息搜集安全判断的能力。大数据技术的应用过程主要包括对数据的采集、存储、管理、分析挖掘、可视化等不同阶段,对应不同阶段,大数据需要不同的工具理性支持。同时,又因为大数据技术主要是在当前互联网、移动设备、云计算、物联网技术的兴起下逐渐发展起来的客观技术。在大数据技术应用的过程中,其数据的采集过程主要隐含于现代信息技术的各种不同的服务产品中,这一过程是用户与数据信息搜集的网络平台进行数据交换的过程,在数据交换中,信息非对称性导致个人对自身信息泄露判断的非精准性与非理性。特别是由于不涉及信息的直接性使用,个人更难做出价值理性判断。
对照组:男、女占比各为25:15;年龄段在46~66岁之间,经计算后中位年龄为(56.03±1.24)岁。
一方面政府要加强监管。政府作为社会公平正义的维护者、秩序的制定者、稳定的推动者,在应对个体数据安全的危机中,应该要加强监管。首先是形成有力的监管机构。其次,要制定科学合理的监管标准。大数据时代个体数据理性化问题,由于信息搜集与利用的分离,导致信息判断出现模糊不清的状况。这对制定新的数据安全判断标准提出了难度。再次,制定政府监管活动运行的配套政策。由于大数据时代数据理性化的问题涉及的面较广,在对个体数据安全的监管过程中,还需政府所有部门的紧密配合。因此,为了区分不同部门的权责,需要从法律角度对不同部门进行责任细分,明确部门之间合作与区分之外,加强监管合力,避免监管职权部门冲突。
(三)工具理性使得个人信息发布从主动走向被动且致使个体丢失了数据收益权
首先,大数据技术的信息搜集与市场的供给服务相融合,悄无声息地迫使用户被动上传个人数据。大数据技术的信息搜集中,除了有专门的信息搜集传感器外,还有诸多社交网络、电子商务等平台进行信息搜集。特别是社交网络与电子商务等信息平台,其与用户的交互性极强,用户可以通过这类平台向网络发送个人信息,一方面包括生活信息、喜好信息、位置信息等,另一方面还包括了用户在网络上的浏览信息,如购物网站浏览痕迹、搜索引擎的关键词等,它们通过为用户提供所需的服务而实现了对用户信息的存储。这样一来不仅为用户提供了方便,还获取了用户的个人信息,在这样的供给服务过程中,将服务与信息发布捆绑在了一起,要获取服务,就要发布信息,这使得个人信息的泄露成了“必然”,用户逐渐地成为被动供给者而丧失了信息供给的主动权。
其次,大数据技术在挖掘分析个人信息时,可以不用征求信息源头的同意。在技术分层中,大数据技术绕过了征求用户允许的过程,直接在用户的访问与发布信息中寻找价值信息。这样挖掘得来的信息与个人发布的信息有一定的区别,不是直接应用个体已发布的信息,而是应用经过加工和还原后的价值信息,加工后的价值信息与个人发布的信息虽然有很强的关联性,但始终不是通过用户同意的直接信息,从技术层面而言,这样的信息获取与用户无关。但从信息的本质上来说,该数据依然属于个人信息的内容。在此情况下,个人被阻隔在数据搜集活动之外,被动透露了个人信息,数据收益权也就丢失了。
最后,由于个人信息被外部载体存储,成为客观存在的工具理性,个人很难对之进行价值理性的保护。除了正常的信息搜集渠道之外,个人信息还有可能受到网络黑客的攻击。由于大数据背景下,个人信息被大量汇聚,作为外在于个人的信息进行存储,脱离了个人而独立存在。一旦对存储信息的保护不力,导致信息被黑客窃取,信息泄露产生的后果将被扩大,而暴露在黑客眼中的信息,则更难受个人的控制,更说不上价值理性了。
三、大数据时代消解个体数据理性化悖论的应对措施
大数据时代,个人理性在应对大数据隐私问题中受各方面的要素制约而失效,为此调整传统隐私安全的应对策略,应对大数据下的个人隐私安全问题显得极为迫切。为此,结合实际,以法律立法、政府引领、行规自律,以及利用大数据本身技术突破来支持大数据时代个体理性化进行协同治理。
(一)依托法律规范守住工具理性与价值理性的底线
对应数据的分层,数据搜集的主体和数据主权也出现了分级现象。大数据技术是汲取了多代信息技术精华的综合升级产物,从目前技术发展来看,其一级技术是基于固定宽带网络实现的人机共享技术,二级技术是基于移动互联网的人机互动技术,最后才是区别于前两级且基于物联网与云计算的数据处理技术。在网络交互技术出现之前,存储设备局限性较大,个人信息主要控制在个人手中,个人是自身信息的所有者。但随着前两级技术发展,再加上存储设备性能大大增强,通过对前两级平台汇集起来的数据信息实现简单分析,可以提供有针对性的服务,于是人们在青睐这一服务的同时,主动或被动地通过移动终端口向互联网分享与发送自己的个人信息。正因为这样的供需促进式发展,助推了第三级大数据技术的出现,即通过大数据分析,可以将人们在不同平台中留下的痕迹重新整合、汇集,实现了个人信息的全方位重构,使得用户的网络形象更加丰满、全面,呈现出“数据画像”现象。显然在大数据技术未发展起来之前,前两级技术运行方成为个人信息的持有者,是个人信息搜集的主体之一,但随着大数据技术的出现,该技术通过分析前级平台中所搜集到的信息,而重新构建个人的信息,这类运行平台主体成为新的信息搜集主体,成为新的信息持有者。
首先,要明确保证知情权的落实。通过法律条文的规定,公民能够有依据地及时地跟踪个人信息,明确个人信息的去向,达到维护自身权利的目的。同时,使用数据要合法。特别是在大数据技术应用中,信息的存储主体与信息的分析主体可能会出现分离,因此,在进行数据分析之前,需要明确法律权责之后才能对信息进行加工与应用。
其次,对个人敏感信息要重新定义。在传统技术条件下,搜集个人信息的技术比较纯粹,可以通过去个人化等方法模糊个人敏感信息,而当下个人信息表现形式也出现了新变化,除了传统的个人敏感信息之外,上网记录、电子密码、IP地址、社交网络账号等信息成了当前互联网中常见的与个人私下活动有密切关系的信息类型,这些领域的个体信息,都应当在个人敏感信息之列。
再次,犯罪主体要重新定义。大数据时代,信息犯罪活动不同以往,一旦发生,受害对象数量庞大,犯罪主体隐蔽、强势且多元化,所以犯罪主体认定的标准要及时统一和公开。同时还要重新考量判定过程。
此外,要合理设置判罚力度。大数据由于涉及的信息量大,一旦出现犯罪行为,其影响比较深远,所以要加强惩罚力度,判罚从严。
另一方面政府要建立举报机制。个人理性在大数据背景下失去了主动性、自觉性,同时也失去了理性作用的发挥机会与空间,这就需要寻找新的路径发挥理性作用,其中设立举报制度就是较为重要的路径之一。政府在建立举报机制过程中,需要从树立服务理念,丰富举报途径,以及举报激励等方面来全面部署。首先,网络举报案件因其虚拟性,在审理与追查方面本来就存在困难,服务理念的建立能够保证工作人员服务态度提升与服务方向不变。其次,举报方式与渠道应当多样化,要考虑能接受信件、电访、现场举报等方式,还要考虑接受匿名举报和实名举报等形式。但对于网络案件,由于其隐秘性、高发性、被动性、高科技性,使得举报工作面临较多困难,在此情况下转变传统举报机制,利用现代化技术手段,丰富举报途径,提高举报效果成了当前迫切的现实需要。最后,为了提高举报人员的积极性,应对举报人员实施人身安全保护机制和激励机制,其中激励机制可分为物质激励与精神激励。
(二)借助政府保护让工具理性与价值理性协调发展
第二,大数据强化了对数据信息的二次利用过程,避开了用户价值理性判断的参与。对于大数据技术来说,信息搜集过程并不是大数据技术的核心,大数据技术的重点在于对数据的挖掘与应用。在此阶段,运营商通过大数据分析技术从不同平台中,将留存的用户信息加以整合、分析,进行用户信息的二次利用,然后形成了有用信息。通过这样的技术细分,一方面平台很难向个人信息主体发送信息使用通知,另一方面个人价值理性力量也难以企及这一技术应用过程。于是,个人价值理性作用发挥与个人信息使用过程被分离了,减弱了个人理性在自身隐私信息发布中的判断能力和控制能力。
最后,应在公法中加入大数据违例条文。隐私权在相当长的时间内属于私法权利,随着大数据时代的来临,个人隐私权私人性、自我控制性将越来越弱,相应地社会性以及公共性却在不断增强,隐私权无法再局限于“私域”中,私法规范将无法适应隐私权的现实发展。所以在公法中要对侵犯隐私罪合理定性,对侵犯隐私罪的程度做合理细分。
(三)依靠行业规约实现工具理性与价值理性的相互依赖
另一方面工具理性(大数据技术的信息挖掘过程)与价值理性(移动终端用户)直接联系减弱,传统的数据保护中告知与同意、必要性、透明性等科技伦理无法发挥作用。传统数据搜集过程中,由于个人直接参与数据信息的搜集过程,因此在搜集过程中数据搜集组织需要遵守告知、同意、透明性等原则,为用户提供判断依据,获取用户的认可。但在大数据信息挖掘技术下的信息搜集,更多的存在于二次搜集过程中,这一过程更多是在用户不知情的情况下发生,因此适用于传统数据保护的原则,对此情形已经不太适用,导致工具理性压制价值理性,社会中出现数据权利的非理性化现象。
在先前的高速公路桥梁施工管理养护中,管理者和具体实施者之间的关系比较繁杂,对于管理或者养护的责任不明确,而且管理模式趋于封闭使得高速公路的桥梁养护信息不能及时传达出去,这样一来就会使得桥梁的养护工作相对滞后,也影响了先进养护技术的普及和落实。由于高速公路桥梁养护制度的相对滞后,导致了桥梁存在的问题不能被及时发现并且及时采取相应的措施进行处理,而对于老旧桥梁的加固工作也相对落后,对于桥梁的整体养护工作缺乏规划,更没有相应的资金投入,使得桥梁的养护工作形同虚设。
其次,依靠行业组织普及防护技能且监管行业发展。一方面,在移动网络用户中普及自身数据防护技能。由于移动互联网用户与互联网的关系密切,使得移动互联网能够通过分析用户的使用规律,移动轨迹,以及生活习惯等方面的数据,从而实现对用户的跟踪、监视,所以用户安全防护技能的提升是非常重要的。用户在享受移动互联网所提供的服务时,应该注意客户端产品的选择,信赖大品牌,并增强移动设备的安全防护检测手段,利用科技的力量来规避科技风险。另一方面,对平台运行商来说,要为用户的信息安全负责,注意用户信息在数据搜集、数据传输、数据保存过程中的安全防护。具体做法:第一,形成行业监督,设计技术安全标准,用标准来限制平台运行商的行为。第二,推进信息透明机制建设,赋予用户个人信息知情权,明确信息存储位置,允许用户随时登录查看个人信息的状态。第三,监管传输过程中的数据安全,增强传输加密保护能力。
最后,着重加强二次数据开发防护。针对大数据技术对信息的二次开发利用行为,应该从数据流失技术、数据流失惩处制度等方面加强防护。在二次开发中,区别两种数据开发方式:一是通过非正式手段获取数据而进行二次开发的方式,二是通过合法或公众认可渠道获取数据进行开发的方式。前者要加强网络供给侦测技术,精准识别网络供给手段,避免数据流失。后者要注重去个人化手段,注重分析数据的一般特征,避免使用数据定位个人的可能。
(四)利用技术创新彰显工具理性与价值理性的统一
大数据时代解决个体数据理性化的又一关键,是依靠核心技术的攻克与应用。随着大数据时代的来到与发展,需要“存在一套系统,它不属于任何人或公司,由多数人共同维护和控制,可以免费地帮我们记录资产和交易,而且从来不会犯错,也无法被攻击。这个系统就是区块链。”[6]区块链是在用价值互联网彰显信息互联网的内涵,进而提升数据理性化程度:一方面所有数据嵌入区块链技术,即数据以“块状”结构加上时间戳(Timestamp)链接起来且块数据均渗入密码学对其哈希(Hash)设置保护,可见数据来源可追溯不可篡改且还是分布式存储,这就大大消解了个体数据隐私等非理性化现象风险;另一方面区块链去中心化特性切断了错误验证中多个节点同时达成哈希共识的可能,从而最大程度以监视、管理、记录数据流通、交易全过程来保障个体数据的理性价值实现。可见对区块链的便捷、流动、互认特征和标尺进一步推广应用,对重构线上和线下的社会价值信用体系有益,且也能通过广泛共识和价值分享,升级人类社会在信息文明时代新的价值度量衡以及诚信体系、价值体系、秩序规则体系。“狭义来说,区块链是将数据区块以时间顺序相连的方式组合的一种链式数据结构,并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本。广义来说,区块链技术是构建在点对点网络上,利用链式数据结构来验证与存储数据,利用分布式节点共识算法来生成和更新数据,利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全,利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。”[7]在区块链的不断完善与技术应用下,互联网的发展将构建成信息互联网、价值互联网和秩序互联网为一体的理性化大数据时代。信息互联网让人与人之间的沟通建立在信息对称的前提下,从而杜绝信息不对称引发非理性活动;价值互联网以区块链的时间戳和签名技术跟踪监督数据产生、搜集、储存、管理、交换和分析应用全过程,确保大数据价值客观真实性及其研发与应用符合以人为本,以人为贵的价值原则与旨归;秩序互联网以区块链可追溯不可篡改且去中心化和分布式储存等技术创新社会组织方式、治理体系、运行规则,为人们的社会活动有序进行拓展了新的可靠路径。总之,由于区块链自身技术的特殊特性,区块链技术应用对提高数据理性化已经变得不可逆转。
配电网中停电事件的触发条件包括:来自生产管理系统的计划停电,来自用户信息采集系统的欠费停电,来自客户服务管理系统的客户报修,来自调度自动化系统或配电自动化系统的线路跳闸,来自配电自动化系统的配变停电等。停电事件创建后,可以根据触发条件及外部接口进行停电故障研判分析。停电故障研判分析结果将进入停电信息池,以完善停电事件信息。图3为停电事件信息池与停电故障研判模块之间的关系。
参考文献:
2.1 光动力治疗(PDT) 经静脉注射光敏剂后以激光对气道内肿瘤组织进行局部照射,激发光敏剂产生高活性单态氧,单态氧在肿瘤细胞膜、细胞浆及细胞器中产生过氧化氢反应,从而导致肿瘤细胞损伤和死亡,已广泛应用于早期肺癌的治疗。我科采用PDT治疗40例肺癌患者,3个月后36例患者肿瘤明显缩小,4例患者肿瘤无明显变化,近期有效率90%。PDT最大的优点在于可对肿瘤组织进行选择性破坏、创伤轻、痛苦小且不伤外表,不良反应小,反复使用也不会产生耐药性。主要不良反应是皮肤光过敏反应,术后护理应指导患者及家属严格按要求做好避光的各项措施,可避免发生。
贴敷后局部皮肤微红、轻度瘙痒为正常反应,若出现刺痒、灼热、疼痛感觉时,应立即取下,禁止抓挠,一般可自行痊愈;若皮肤出现红肿、水泡等严重反应,需及时就医。
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2.1 大学生体质健康标准测试各指标的基本信息贵州大学2017年男女生体质健康测试各指标的均值、标准差、最小值、最大值见表3,其中总分=BMI指数得分*0.15+肺活量得分*0.15+50m跑得分*0.2+800m/1000m得分*0.2+立定跳远得分*0.1+坐位体前屈*0.1+一分钟仰卧起坐/引体向上得分*0.1。
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一是基层市场工作人员素质参差不齐,理论学习能力有待提高。本质上来说,烟草企业属于劳动密集型加工企业,需要大量的工人参与生产,因此烟草企业的职工数量大,但来源多样化,有些是本科毕业,有些是专科毕业,还有的只是高中或者初中毕业,这种成员的复杂性导致在理论学习效果上差别较大,有些人缺乏对市场政策的关注和了解,如对当前开展得如火如荼的“互联网+烟草专卖商业”模式缺乏了解,更无法把相关的工作精神和方法贯彻到具体工作中。
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人才的培养始终围绕为社会服务而展开。在经济飞速发展的大背景下,体育旅游消费人群的产品需求也在发生改变。加强学生基础能力培养不放松,适时根据社会需求作出相应调整是必要的。避免长期的同质化培养,高效区分体育旅游市场,不断完善多元体育旅游人才的有效供给。