国际锐评丨美国防疫惨不忍睹,还有何脸到处指手画脚******
“随着迄今最具传染性的新变种(xbb.1.5)蔓延,新冠病例和住院人数在迅速增加”、“xbb.1.5的流行率像火箭一样飙升”、“休斯顿,一个以世界一流医疗系统闻名的城市,已无法多容纳一个患有合胞病毒的婴儿” ……美国“政客”网站、美国有线电视新闻网(CNN)等媒体近期的报道,展现了美国疫情肆虐、民众苦不堪言的现状。
美国卫生与公共服务部数据截图
当前,美国国内流行呼吸道合胞病毒、新冠、流感等多种疫情。美国卫生与公共服务部数据显示,2023年新年第一周,全美医院ICU占用率达78.99%,病床占用率达79.91%。《华盛顿邮报》称“美国医疗系统正陷入艰难困境”。有评论认为,美国恐将重现医疗挤兑“噩梦”。
事实上,三年来,这样的美国“噩梦”从未停止。根据美国疾控中心数据,美国过去三年经历了五波较为严重的疫情。每当感染人数达峰,关于美国医疗系统几近崩溃的报道就铺天盖地。
比如,2020年疫情之初,美国时任总统特朗普就宣布紧急战略储备的医疗物资几乎用尽。2021年2月,美国卫生部发布报告称,受新冠影响,美国医疗服务遭受长期挑战。2022年初,美国媒体Axios称“美国医疗系统面临奥密克戎的巨大压力”。2022年7月,美国新闻网站刊文称,医疗人员短缺令美国医疗系统窒息……
美国新闻网站刊文截图
这确实令人难以置信。美国是全球医疗水平最发达的国家之一,按理说经历三年新冠疫情后,医疗系统应该更加高效成熟,但现实恰恰相反。有分析指出,问题的根源在于美国政府自始至终都没把精力用到解决实际问题上,而是不断将疫情政治化、武器化。
美国防疫惨败,代价是惨痛的。由于美国政府的不作为、乱作为,美国几乎流行过新冠疫情暴发以来所有变种毒株,导致超1亿人确诊、超108万人死亡、25万儿童沦为新冠孤儿,惨烈程度居全球之首。2021年美国人均预期寿命持续下降至76.4岁,为1996年以来最低。
同时,防疫惨败令美国医疗资源持续紧张,大量医护人员离职,民众看病难上加难。根据约翰·霍普金斯大学数据,自2020年7月以来,美国ICU病床占用率除个别月份外,均在70%以上。《华盛顿邮报》报道称,医务资源短缺“像海啸一样”袭击着美国医疗保健系统。29岁的尼诺为了治疗孩子的合胞病毒,不得不跑去其他州找一张床位。她哀叹道:“这真是太疯狂了!”
美国政客对国内排山倒海的疫情视而不见,反倒对中国指手画脚,不知他们哪儿来的勇气与自信?
过去三年,中国在疫期严峻时期实现严格的防控政策,经受住了全球五波疫情的冲击,极大减少了重症和死亡,也为疫苗药物的研发应用、医疗等资源的准备赢得了宝贵时间。像其他国家一样,中国防疫政策优化调整也会经历适应期。特别是中国人口基数大、老龄化严重,短期内不可避免会面临感染人数增加、就医需求上升等问题。但中国政府没有浪费一分一秒,积极主动解决问题。
从在体育馆、方舱开设临时发热诊疗点,到开通互联网医疗方便民众就医;从组织药企扩大产能,到保障新冠感染患者治疗费用,中国政府尽最大努力保护人民生命健康。英国纪录片制作人柯文思过去三年在中国,他说:“我一直是中国努力保护人民生命健康的受益者。”
1月6日,中国发布第十版新型冠状病毒感染诊疗方案,进一步优化“临床分型”、完善治疗方法并调整了出院标准。1月8日起,中国将把新型冠状病毒感染从“乙类甲管”调整为“乙类乙管”,不再对入境人员和货物等采取检疫传染病管理措施。这是中国因时因势优化防疫政策的最新努力,对中国人民负责,也有利于提振世界经济。
相比之下,那些对自家民众苦难无动于衷的美国政客,做了些什么呢?他们“内病外治”最拿手、“甩锅”推责数一流、“设障筑墙”最起劲,不折不扣是美国人民与世界人民之祸。
(国际锐评评论员)
你的隐私,大数据怎知道******
作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)
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。
《光明日报》( 2023年01月12日 16版)