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冬至阳生春又来******

　　【节气里的韵味中国】

　　作者 ：张汀 单位 ：文化和旅游部恭王府博物馆

　　“天时人事日相催，冬至阳生春又来 。”冬至已至，农历壬寅年也行将结束 。在冬至这一天，白天在全年间达到最短 ，黑夜达到最长。南朝崔灵恩《三礼义宗》载：“(冬至)有三义 ：一者阴极之至 ，二者阳气始至 ，三者日行南至，故谓之冬至也。”自冬至起，白昼逐日增长，太阳往返运动进入新的循环，因此古人认为天地阳气自此时起开始兴作渐强。冬至象征着新生 ，预示着否极泰来，万象更新 ，故从古至今都被视为吉日。

12月17日 ，在云南省曲靖市沾益区 ，雪落在植物上 。新华社发

　　那么人们都是怎么庆贺“大如年”的冬至的呢？《汉书》中记载 ：“冬至阳气起，君道长，故贺 。”《后汉书·礼仪》有云：“冬至前后，君子安身静体 ，百官绝事。”不仅要放假，还要修养身心，相互庆贺 。仪式方面，要挑选“八能之士八人” ，鼓瑟吹笙，奏“黄钟之律” 。《晋书》中也有“魏晋冬至日受万国及百僚称贺……其仪亚于正旦”等记载。可见在一千多年前，冬至在皇家就已经颇受推崇 ，选择在太阳回返的日子里行祭祀天地 的大礼。

12月11日，云南省香格里拉市建塘镇植物结霜 。新华社发

　　到了唐宋年间 ，冬至的地位与元旦近乎平起平坐。关于民间百姓的庆祝方式，在南宋孟元老 的《东京梦华录》中写明：“十一月冬至，京师最重此节，虽至贫者，一年之间，积累假借，至此日更易新衣 ，备办饮食，享祀先祖……一如年节 。”宋末元初的《武林旧事》这样记载冬至 ：“朝廷大朝会庆贺排当 ，并如元正仪 ，而都人最重一阳贺冬 ，车马皆华整鲜好，五鼓已填拥杂沓于九街 。妇人小儿，服饰华炫，往来如云 。岳祠城隍诸庙，炷香者尤盛 。三日之内，店肆皆罢市，垂帘饮博，谓之‘做节’。”可见，在皇家 的影响下 ，冬至在民间百姓心目中的地位也颇高。人们一年间努力工作 ，开源节流，只为在冬至假期时和家人穿上新衣、打扮妥帖，参与异彩纷呈的节日活动 ，过个开心体面的节日。

　　到了明清时 ，冬至的地位更上一层。皇帝要亲自祭天 ，百官要进表朝贺。《帝京景物略》中记录了人们欢度冬至时 的盛况 ：“百官贺冬毕，吉服三日 ，具红笺互拜 ，朱衣交于衡 ，一如元旦 。”冬至在我国古代节日中的地位可见一斑 。无论君民，无论一年间经历多少辛苦，都要在这一天进行“贺冬”，普天同庆 ，好不热闹 。

　　12月17日 ，在福建省武夷山市 ，人们在吃汤圆时放上一勺桂花金橘蜜 ，寓意新的一年生活甜蜜，富贵吉祥，团团圆圆。新华社发

　　到了20世纪初，民国政府开始学习西方，推行公历，在传统春节 的基础上增设元旦节（公历1月1日） ，为保证其顺利推行，官方通过放假庆祝等活动表示对元旦 的重视。农历正月初一为春节，也沿袭了从古至今冬至 的大部分传统节俗 。于 是近代以来，冬至在很长时间内被春节替代 ，地位大不如前。但关于冬至 的点点滴滴，依然存在于许多人的记忆之中，也被许多文人墨客记录在他们的作品中 ，引起了更多人的共鸣。它 是包天笑笔下“儿童辈”都“竞饮”的苏州“冬酿酒”；是汪曾祺笔下 ，家乡高邮的“炒米糖”“欢喜团”；是肖复兴笔下老北京沿街吆喝“萝卜赛梨” 的“萝卜挑”； 是林清玄描绘的吃完汤圆，全家围炉喝茶 的温馨景象 ； 是二月河叙述 的一家老小，炒菜烫酒 ，祭祖宗，拜喜神 ，大快朵颐 。

12月10日 ，在山东省枣庄市，人们把热气腾腾的饺子端上餐桌 。新华社发

　　时至今日 ，我们依然会像前人一样，根据物候变化在生产生活上做出一些调整。姑苏人家依然酿米酒 ，北方居民依然包饺子，西南地区 的羊肉汤香气四溢，汤圆依然象征中国人最希冀 的团圆；还有九九消寒图 、年画等给冬至增加亮色，人们祀家庙、设家宴、拜尊长，找回冬至往日 的神圣与温暖，并在此基础上融入当代生活方式，为这个古老节俗增添了活力。

　　春生冬至时。在这一年中黑夜最为漫长、春天悄然生发 的时节，不如吃碗热汤圆 。正如汪曾祺转述母亲 的话：“吃完这碗汤圆，就又长大了一岁 。”

　　《光明日报》（ 2022年12月22日 09版）

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）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）