科学精准有序迎春运******

　　【财经论语】

　　作者：甘家华（交通运输部规划研究院高级工程师）

　　春运被称为“人类规模最大的周期性迁徙”，关系亿万人民群众切身利益，关乎社会安定和谐。2023年春运是疫情防控进入新阶段后的第一个春运，是近年来情况最复杂、困难挑战最大的一次春运，科学精准、有力有序做好春运工作意义重大。

　　从客流规模看，2023年春运客流从低位运行快速反弹，客流总量大幅增长，预计客运总量将达20.95亿人次，较2022年同期增长99.5%，恢复到2019年同期的70.3%。目前，春运首日客流已达3473.6万人次，开始快速增长。从出行结构看，铁路客流占比预计为18%左右，其中长距离出行将明显增多；道路客运继续承担大量中短途出行任务，占比约80%。受居民消费升级、春节假期高速公路小客车免费等影响，自驾车等个性化出行比例将持续高涨，预计高速公路小客车日均流量约2620万辆。从客流构成看，群众累积的回乡过年需求集中释放，预计探亲流约占春运总客流55%，务工流约占24%，旅游流和商旅出行分别约占10%，目前热门旅游城市已出现预订高峰；多数高校春运前已放假，对客流总体影响较小。从时空分布看，节前以特大城市、省会城市向周边城市及主要劳务输出省市迁徙为主，节后则反向流动，长三角、珠三角和成渝等城市群人员流动较为密集。1月27日（正月初六）、2月6日（正月十六）前后将迎来客流高峰。

　　2023年春运将面临客流量高位运行、货运需求大幅增长、从业人员感染风险高、安全生产事故易发多发相互交织的形势和特点。一是春运客流大幅反弹。交通运输组织从低负荷状态迅速攀升到满负荷状态，将对交通运输运行管理、企业运营组织、服务保障能力水平等带来较大挑战。二是货运需求大幅增长。面对疫情“迎峰转段”新挑战，各地特别是农村地区对医疗物资需求加大，叠加今冬明春能源、粮食等重点物资，果蔬、肉禽等生活物资保障需求，干线运输、末端配送任务艰巨。三是疫情高峰与客流高峰交织，一线从业人员感染风险增加，实现客运枢纽不关停、线路服务不中断、物资运输不断链，保障行业持续稳定运行压力较大。四是交通运输安全生产隐患增多。2020年以来，受疫情反复冲击，客运场站、运输工具、从业人员长时间处于低负荷运行状态，加之春运期间易出现低温、寒潮、雨雪、冰冻等天气，交通运输安全生产面临传统风险与疫情衍生风险叠加的压力。

　　做好2023年综合运输春运工作，一是提高运输服务能力，确保旅客顺畅出行。运力调配方面，针对客流大幅增长重点线路和枢纽，提前科学安排班次计划，加大运力投放，做好运力储备。运输组织方面，加强不同运输方式之间、干线运输与城市交通间的客流、班次、时刻等衔接，避免发生旅客滞留。路网保畅方面，加强路网运行动态监测和信息发布，引导公众错峰避峰出行，提升异常情况处置能力，避免造成车辆拥堵。服务质量方面，积极关爱帮扶老幼病残孕等重点旅客，推广刷脸进站、扫码乘车等服务，提高进站和换乘效率，全力提升旅客出行体验，打造“暖心春运”。

　　二是强化物流保通保畅，确保重点物资运输。充分发挥物流保通保畅工作机制作用，保障交通“大动脉”和物流“微循环”畅通。医疗物资运输方面，加强供需对接保障，近期重点引导配送资源向农村下沉。末端配送民生保障方面，引导企业充实一线力量，保障上岗率，近期已有10余家骨干快递企业发布“春节无休服务”。重点物资保障方面，稳定煤炭铁路大通道运输，畅通11条公路运输主通道，落实北方四港优先安排电煤、LNG运输作业。

　　三是加强疫情防控处置，确保旅客放心出行。做好从业人员防护，保障一线人员防疫物资供应，落实《2023年春运期间防范和应对交通物流从业人员大面积感染新冠病毒工作指南》。提高突发疫情应急处置能力，建立从业人员轮岗备岗和跨区域调配等制度预案，确保突发情况下人员有序轮换、运力统筹调配。加强乘客个人健康宣传引导，旅行途中自觉戴口罩，主动不带病乘坐公共交通工具，最大限度避免疫情传播。

　　四是扎实落实安全生产，确保旅客安心出行。安全是底线、红线，更是生命线，要持续加强重点领域隐患排查治理。对所有投入春运的设施设备全面开展检查维护，坚决杜绝运输工具和设施带“病”运行，对所有投入春运的驾驶员开展安全培训，避免松劲懈怠、技能生疏等带来的风险。防范应对极端恶劣天气。建立气象快速通报和联动响应机制，完善应急预案，做好道路铲冰除雪、抢通保通、车辆分流引导，最大限度减轻可能诱发的次生灾害。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 15版）

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)