一、大数据时代的数据收集、分析
大数据之所以为”大“，有两个层面：其一、数据量大，海量数据；其二、分析规模大：由于数据种类繁多，需要详细甄别不同数据的相关性，只有在对尽可能多的数据类型进行分析后，才能有效地做出因果性推测。这其中还包括数据结构化、数据清理、建立模型、验证模型等数据处理步骤。所以，规模大，也可理解为工作量大，以及对软硬件的数量需求巨大。下面几段报告，就是基于这样一个技术现实。
1、个人数据层面
早期的电脑时代，就已经有个人信息数字化的过程，在这样的“批量处理”时期，数据库的概念已经形成。随着技术和概念的更新，越来越多的数据录入已经不是由专门的数据库机构进行录入，而是用户（个人）自行录入（或被动录入），如，数字电话记录、信用卡交易记录、银行账号记录等。用户录入这类数据的目的，一是需要某项基于网络的服务，而该服务需要用户的身份识别；二是用户有提升自我数据处理的动机，如，使用个人财务规划软件来计算每月开销、入账、应退税款等等。针对这一现象的隐私问题是，此类数据经常携带元数据（这里指用来识别个人身份的数据），而用户对于元数据的泄露处于无意识状态。个人数据可分为两类：
原生数字化数据，即，生来就是数字化的数据。如，电邮和短信信息、通过任何计算机设备的输入端键入的数据（电脑鼠标、键盘、手机键盘、ipad等）、GPS位置、电话通信中的元数据（如，拨出号码、本机号码、通话时长、周期）、手机开机的元数据（如，手机位置/服务区、手机信号状态、系统状态等）等等。这类数据中，被视为有利的，如消费者追踪数据。比较传统的手段是cookie（每次登陆网页，网站伺服器将会发送一个文件到你的电脑里，这个文件记录你在该网站的行为，你下次再登陆，该网站会先识别这个cookie,然后给你推送你可能需要的信息。最简单的例子就是你选择“下次自动登陆”，下次你就真的自动登录了）。再简单的说，盗取cookie就能盗取你的网络行为信息。除了cookie之外，还有别的手段，如“类指纹识别”手段，该手段收集尽可能多的信息类别，如用户设备的屏幕尺寸、安装的字体/语言、屏保等信息来识别客服身份进而追踪。那么对于隐私方面，原生数字化数据有什么隐忧呢？两点：1. 过度收集（你提供过多的信息给网络，其实只为了一个简单的登陆命令）；2、便于数据融合（你这儿提供一个生日、那儿提供一个姓名、再什么地方提供一个你家人的姓名和生日，你的密码就有可能被算出来了）。数据融合是大数据时代隐私问题面临的大挑战之一。从法理定义上，单独的数据在合理目的和应用手段下是不违反个人隐私权益的，如匿名的医疗数据（以编号代替用户姓名、只记录年龄而非具体生日），但是外部数据，配合一定的算法就能识别用户身份。如，某人过去曾作手术，术后有某类特殊食品的消费记录，可通过对时间、病理类别、建议饮食等数据进行建模，来甄别个人。
原生模拟化数据，即，生来就是模拟的数据（与数字化相对）。也就是需要一些感应设备，将物理变化转换成数字信号的数据。如，打电话的谈话内容、视频聊天时的动作、个人健康数据（心率、呼吸、步态）、医疗镜像（CT、X光片）等。这类数据的特点是，数据噪点大（如你讲电话讲了很多废话，废话的内容也许不是监听者的监听目的），同时正因为“噪点”大，它的信息包含量也大，也就是那些噪点可能成为其他目的下的非噪点。这也是这一类型数据面临的隐私方面的挑战。而大数据的发展，又使得原生模拟化数据能够融合原生数字化数据，形成更多元和准确的数据库，用以突破个人隐私。
2、 数据分析层面
数据层面可能隐忧重重，同时也有来自分析层面的隐忧。因为拿到数据而没有经过分析，数据就可能还是数据，编号1527的病人割了阑尾，那就割了，没有分析，1527不会是你或者你家邻居。
数据挖掘：实际上只是数据分析中的一个环节。简言之，就是发现数据的规律并使其结构化。如，数据分类（医院对出院的病人按复发的可能性分类）、银行对贷款项目的违约可能性分类、或者对同一影片，找到其在豆瓣和IMBD上评分的相关性。但是数据挖掘本身的弊病要大于其带来的隐私问题。数据挖掘本身的弊病就是：1、相关性不足以支撑因果性；2、数据不干净（噪点大）或者算法不合理，得到的规律很有可能是错误的。
数据融合：数据分析的另一个环节。把异质的数据融合成更大的同质数据。随着越来越多的数据合并，突破个人隐私也就成为可能。
社交网络分析：严格的说，社交网络分析并不属于数据分析中纵向的步骤，而是横向的类别。但社交网络分析的特性在隐私顾虑中尤为明显，故此单列出来。社交网络分析有以下两个特点：1、特别容易进行身份识别；2、比较明显的第三方隐私泄露问题（也就是说，你出现在别人的照片里，或者别人出现在你的照片里）。
二、针对隐私问题的现有策略
1. 网络安全和隐私的关系
谈到隐私保护，第一层策略是要确保网络安全（笔者：一部分隐私问题源于数据和分析自身；一部分隐私问题则源于外部的非法接驳）。对于网络安全问题，应该思考以下的应用过程：
1）- 身份识别和认证：在问你是谁之后，确定你是你所说的谁。
2）- 授权：你被允许在数据库里做什么？被禁止做什么？
3）- 可用性： 网络攻击者能干扰授权功能吗？
4）- 保密性： 数据能被非授权端复制吗？
5）- 完整性： 数据能被非授权端更改吗？
6）- 接驳行为的可追溯性： 任何接驳行为能完整的记录吗？
任何一个好的网络安全体系，都应对上述应用做合理的架构。但要记住，网络安全和隐私的交集，仅仅是应对“恶意”。隐私问题，有超出“安全”与否的范畴。
2. 加密技术
笔者：加密的优点不多说了，目前来看是解决安全问题最合适的方式，但安全等于隐私吗？这需要进一步讨论，笔者会在下文，引述完PCAST的报告之后单独讨论。
3. 匿名化
如，用户姓名可用数字代替，用户地址可用系统区域编码代替。总之尽可能减少直接暴露个人隐私的数据。但是，正如前文所提到，匿名化如今已经不能保护隐私。根据多数据库融合，以及特定关联性算法来推演，识别用户身份已经不是难题。但是对匿名化策略的反思应该更多集中于立法层面。像部分法律，《家庭教育权利和隐私法》，就定义没有确定用户身份的数据不涉及隐私泄露。大多数法律并不与时俱进，缺少对关联行为的考虑。
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三、来自PCAST的建议
在分析了大数据技术和相关环节的隐私问题之后，PCAST向白宫做出如下建议：
1. 政策和立法方向应该多关注大数据的用途，而非其数据收集和分析过程（笔者：这个是个相对精彩的法理推断，后详）。
2. 政策和立法的眼界应该不要固定在某种技术手段（如加密、匿名），而是放大到该手段的目的以及可能造成的后果（笔者：更多考量见下文）
3. 政府应该加强对隐私问题的研究，以适应不断更新的技术手段。例如自动隐私保护程序的开发。
4. 要加强隐私法理的教育。
5. 美国作为全球表率，应该带头推动隐私保护的技术以应用于大数据行业。（笔者：有先见之明）
四、笔者附言
还是回到苹果交不交数据密匙这个事。
库克跟FBI死磕，不愿交密匙。原因可能有三层：一、作为技术的开发者，对技术的投入都是成本极高，而目前加密技术的投入，并没有看到直接的利润。如果这个时候放手开后门，以后就有可能在数据交易这个领域失去话语权，从而错失利润机会。二、苹果的姿态：隐私属于用户，但我们的技术能够保证隐私的安全。我们及我们的加密技术，目前来看，是用户数据安全的代理人，也是用户隐私的守护人。三、为什么要相信政府是比我们商家更好的隐私守护人？
第一层从经济利益入手，比较浅薄。第二层可以开始纠结了：数据安全等于隐私保护吗？这个问题，PCAST的报告有过详细的论述。不过对于普通民众来说，好像更倾向于相信，数据安全等于隐私保护。这也是为什么PCAST强调要加强民众隐私保护的教育。那么数据安全和隐私保护是什么关系呢？形象的说，如果数据安全和隐私保护是两个圆圈，那么数据安全就是包含于隐私保护，比之略小的圆圈。也就是说，没有实现数据安全，就不能实现隐私保护；但，实现了数据安全，并不等于实现了隐私保护。这一点其实结合第三层原因来看，就会好懂很多，也就是第三层原因的反问：为什么要相信你们商家，不会因为利益而出售用户数据？
好了，现在谁也不相信谁。我们再来拟几个基本例子。
你每天都下楼到某个小卖部去买烟。小卖部门口每天都坐着一个李大爷。李大爷天天坐在小卖铺门口，就冲着进进出出的男女傻乐。李大爷每天都看到你来买烟、你楼上的妹子来买烟、楼下的妹子来买烟、隔壁的妹子来买烟。李大爷对你的行为有观测和收集。你发现这个事儿了，觉得不爽，你会不会去跟大爷说，我的行为是我的隐私，你观测了我的隐私，我要告你或者老头你给我钱？大概都不会吧。
大爷高能有心机哦。大爷记住了都是谁来买烟、买什么烟。大爷听说有人想知道这个小区都谁在买烟、买什么烟，还给钱，大爷就把他知道的事儿卖了。你会不会跑去跟大爷说，老头，钱你得分我点，要不我告你贩卖我的隐私？有人可能不会，也有人可能会。对于会的人，你管大爷要多少钱合适呢？或者换个问法，你要不要跟小卖部老板说，这烟10块，但你看到了我来买烟，看到妹子们来买烟，就有可能把这事儿卖了，所以你得给我钱。如果1/n的极限求和为1, 1/n的极限应该是多少呢？
如果大爷和老板问：谁让你到这买烟的？你会不会反问：我去哪买烟是我的事，但是你们就不该看，看了也不该记住，记住了也不该卖？
可能你对上述情况都默许了，看就看吧、卖就卖吧。但如果你是每天下楼买卫生纸，然后有人根据大爷的信息，推断你每天看多少动作片再给你推送不同的网红，你可能还是觉得推送网红这事儿挺好，但大爷这钱挣得有点不厚道？但是对于大爷来说，你买烟和买卫生纸跟他没关系，他只看见你来买了，记住了。如果有人买他记住的东西，那就卖喽。再来看推网红这边，如果推了货真价实的网红，让你身心愉悦，你可能不会说啥；如果推给你某姐，还骗了你账号密码，你是恨大爷，还是恨这推网红的？
例子到这里，可以回看一下PCAST给白宫的建议1和2：
政策和立法方向应该多关注大数据的用途，而非其数据收集和分析过程
政策和立法的眼界应该不要固定在某种技术手段（如加密、匿名），而是放大到该手段的目的以及可能造成的后果
这里还有另一种争议：去外面买东西这个事儿，算不算隐私？有人说它不是发生在自己家里，就不是隐私；有人说它属于可控个体行为，就是隐私。PCAST提出过隐私的边界变化的问题（见前文），所以对此没有给出结论，只提出建议3和4：
政府应该加强对隐私问题的研究，以适应不断更新的技术手段。例如自动隐私保护程序的开发。
要加强隐私法理的教育。
那么苹果和FBI之争更深层的法理辩论是什么呢？就是PCAST在一个终极场景中（见前文《报告总统 - 上》）提到的，公共利益（安全）和隐私权的平衡。总体来说，作为非商业、非政府的分析团队，PCAST对数据技术是持开放态度的，这也是联邦政府目前没有加强监管高科技互联网企业的原因。数据采集和分析被定义为中性，关键看目的。也就是为什么支持FBI者包括川普、比尔盖茨，希望苹果能够开后门，哪怕是临时，因为其目的，是为了捉拿罪犯，保障公共利益（安全）。而作为一个独立的企业，当苹果拥有密匙技术，他是有足够合理的姿态去强调两者中的隐私（在这里约等于数据安全）的。这两方面的博弈，会在今后越发频繁。
最后，李大爷靠收集小区民众的买卖信息，成立了企业，得到了风投，上市了，发了。大爷成为了万众敬仰的创业明星，各种小报朋友圈必转：李大爷谈成功、李大爷谈企业家精神、李大爷预判今年经济形势、李大爷说......等等。我们都怀着极大的热情欢迎一个草根创业家的出现，他代表了万众创业、大众创新的中国梦。这也是一部分已经成功的人的梦：在中国，创业！成功！然后移民。
移到哪里去呢？到那个会对隐私这个东西尊重、理解、煞费脑筋、唇枪舌战的地方：
作为全球表率，应该带头推动隐私保护的技术以应用于大数据行业。