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岛内关注大陆高校招收台生新政策******

　　【环球时报特约记者 张 若 余 枫】在北京大学、清华大学开放台湾学生报考硕博士班之际，大陆教育部近日又公布2023年度招收台生新政策——允许台生以台湾“学测”(“学科能力测试”，即台湾的大学升学考试)成绩报名就读大陆高校。随着大陆高校进步发展，国际影响力上升，台湾学生赴大陆求学的意愿也在增加。

　　可用“学测”成绩直接报名

　　教育部16日公布《2023年普通高等学校依据台湾地区大学入学考试学科能力测试成绩招收台湾高中毕业生办法》(以下简称《办法》)，持有台湾居民居住证或台湾居民来往大陆通行证以及在台湾居住等有效身份证明，且在当年“学测”中语文、数学、英语科目中任意一门达“均标”级以上成绩的台湾高中毕业生，都可以报名。报名时间从2023年3月1日起至3月31日止。

　　据《环球时报》记者查询，台湾“学测”是台湾高中毕业生升入大学的“门槛”考试，一般获得“学测”成绩后，还需参加更深入的分科考试、学校面试等筛选环节。“学测”共有5门，为语文、数学、英语、社会和自然，最后成绩取其中4门(即社会和自然选其一)。每科成绩满分为15分，成绩上分为“顶标”(超过88%的学生)、“前标”(75%)、“均标”(50%)、“后标”(25%)和“底标”(12%)，每年每科的具体成绩分布都有所不同。以2022年为例，选自然的理科生成绩分布分别为“顶标”50分、“前标”44分、“均标”34分、“后标”25分以及“底标”19分。

　　台湾学生填报大陆高校志愿采取平行志愿方式，每名台湾考生可填报6所学校，每校可填6个科系，并选择是否服从“专业调剂”(即分配到同所学校的其他科系就读)。考生可在报名截止前修改志愿，逾期不得修改。审核及考核期间为2023年4月1日至 5月14日，之后学校将通知考生参加考核，校方可根据需要增设笔试或面试。就录取原则部分，《办法》指出，大陆高校将根据台湾考生的“学测”成绩，并参考其中学期间学习经历、社会实践等情况，按照招生简章择优录取。

　　台湾学生报读意愿不断提升

　　台湾中时新闻网17日报道称，台湾升学咨询平台“大学问”网站执行长魏佳卉表示，大陆高校招收台湾高中生的方式在贴近台湾自己的招生方式，比如从过去一律要求第二关采取实体面试，到现在开放在线面试与书面审查，以及减少“学测”录取科目等要求，“让台生报读大陆大学更为便利”。以最新《办法》来看，如果台湾学生第一次填报志愿没有上榜，还有第二次申请机会。魏佳卉特别提到，台湾学生在大陆被录取，采取的是“外加名额”办理，录取人数有固定名额，并不会排挤到大陆本地生的就学权益。至于如今两岸关系紧张是否会影响到台湾学生报名的意愿，他表示，大陆高校近来国际排名不断攀升，把港台顶尖大学抛在身后，学校的国内外资源充沛，再加上官方不断加大对台招生力度，自然吸引台湾高中生前往报读。

　　一名在上海交通大学就读的台湾学生表示，他知道大陆学生能考进这些顶尖大学非常不容易，几乎都是各地状元才有机会进入名校；如今台湾学生有了到大陆就读的渠道，报名方式也很便利，因此非常吸引台湾高中毕业生。在北京工作多年的台湾青年透露，即便近年两岸关系不稳，同时还存在疫情等因素，但台湾学子到大陆读书的群体整体来看数量依旧持平，大多希望能在毕业之后留在大陆工作。

　　大陆国台办发言人朱凤莲早在9月曾提出数据称，近年台湾学生到大陆求学人数整体保持稳定，目前在大陆高校就读台湾学生约有1.2万人。实际上，今年对台招生已经试点过使用“学测”成绩，首次试点启用统一招生平台，北京大学、清华大学等207所学校参加，从效果来看受到台湾学生欢迎，以“学测”成绩被录取者年增率超过20%。她强调，大陆欢迎更多台湾学生来大陆就读，将为其在大陆成长成才、实现人生理想创造更好条件。

　　台专家忧台高校吸引不到陆生

　　与此同时，一些台媒担忧，陆生到台湾人数大幅减少。据台湾联合新闻网15日报道，2022学年大陆学生赴台就读数据7月发榜，根据台湾“陆生联招会”的统计，45校共录取硕博士生465名，招生率仅为31%。而根据“陆生联招会”11月22日公布的最新注册数，招生人数中仅有377人注册，相当于疫情前一年2019年总注册数量的18%，与2015年注册的4817人相比，更是仅为其8%。

　　联合新闻网称，台湾“中国文化大学”前教务长方元沂表示，过去台湾高等教育环境对大陆学生而言还不错，且学费便宜；但近年受两岸情势影响，且台湾学历在大陆已不一定“好用”。该校大众传播学系主任王翔郁也表示，过去台湾的求学经验对大陆学生有加分，大陆高教圈、民间公司多把负笈港澳台视为异地经验，但随着两岸局势改变，大陆学生若有其他出路，只要经济许可就会转往欧美。

　　(环球时报)

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）