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来源:盈彩网投资平台娱乐1230-08-16 17:48

  

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雨后寻茶“猫空”******

  中新社记者 邢利宇 陈立宇

  朋友说饭后去喝茶。想到都市中茶艺馆的样子,对此提议只是礼貌应和而不以为意。谁想几分钟后,车子已随蜿蜒的山道上行,四周青山不高却也是重峦迭嶂,满眼的绿树雨后更显得苍翠欲滴。车窗外,邀月、清风、圆正、龙芽……一个个茶馆的招牌一晃而过。去哪喝茶?此情此景令人不由得对品茗处生出期待。

  不知庐山真面目,只缘身在此山中。原来,这里就是“木栅猫空观光茶园”,常来喝茶买茶的人直称其为“猫空”。它位于台北市文山区指南里的山坡上,是宝岛台湾铁观音和包种茶的专业区,茶树栽植面积共约100公顷,年产6万公斤,共聚集有90多户观光茶园示范农户。虽然从市中心向南车行到这里只需三四十分钟,但已是别样的山间景致。

  从停车的道边拾阶而下,走过一段弯弯曲曲的石板路,再经一段湿润的泥土小道,一个依山势而建的小庭院便出现在眼前。建在院中最高处木屋里,放着焙制茶的机器,依山势而下,是四座大小不一的茶亭,再往下有穿插在小路边的露天茶座。

  “寒暄红尘由他去,舍间香茗与君来”,握不盈掬的白瓷茶碗上,两行纤巧的墨书道出了这座山间茶馆的名字——“寒舍”。年过四十却实实在在显得很年轻的老板张福钦介绍说,“猫空”原只是茶区东侧的一处小溪谷,由于地质松软,在河流长年冲击下,河床被卵石击出坑坑洼洞,闽南语称之音似为“猫空”,叫的人多了,竟成为整片观光茶园的代名词。

  已经经营这个茶馆十几年了,张福钦仍不愿意说自己是茶商,只说自己是这里的茶农而已。因为家就在这里,祖辈都在这里种茶,制茶,直到上世纪80年代以后,城里人发现并掀起山间品茶之风后,他才在自己家里建起了茶馆。在周边正常营业的60多个茶馆的“创建史”上,“寒舍”排名第六。

  “其实泡茶的利润高一些,节假日,往往有人携家带眷到这里泡茶喝。但买茶的一般都是回头客。”据张福钦介绍,“虽然卖茶利润低,但还是愿意,因为可以交朋友”。无论谁来买茶,张福钦都会热情地请他喝茶聊天,而不是急于卖货求利。有朋自远方来,不亦乐乎?这也许就是他所说茶农与茶商的重要区别。“可是,因为有竞争关系,村里人的关系淡了很多了。”张福钦无奈地讲。

  “寒舍”经营的茶品有铁观音、比赛茶、翠玉茶、金萱茶、高山茶、乌龙茶、陈年老茶等十几种,其中大部分是自己种植而且由张老板以祖传手艺焙制而成。泡茶的水,则是这山里的甘泉。“金萱是改良品种,有一种奶香,但味易散,乌龙则本质传统,味不易散所以耐泡。”谈起茶品,张福钦确实是行家里手。

  随着城市的发展,越来越多的上班族喜欢在周末来山间小歇,有的全家野游,有的则带书来安静地品茗阅读。逢年过节,狭小的山道也会塞车。但山里的茶馆就是以这自然的幽静超越了都市茶馆矫作的清雅而蓬勃地生存着。

  虽然在多次的农会茶品比赛中得奖,而且经营收益不错,座中放着一本“清净心经”的张福钦似乎并不在意名利。“我们在这里长大,是很爱这个地方的。人来的多了,环境遭到破坏,我们会觉得很可惜,可是个人也没什么办法。”

  “空山新雨后,天气晚来秋。明月松间照,清泉石上流。”与张福钦想法相同,对于这里的青山绿水,我们这些偶尔闯来的过客也在为它长久的美丽而在心中暗暗祈愿。

  (中新社台北2005年1月21日电)

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)

[责编:天天中]
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