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新时代新征程要加强国际传播能力建设******

　　本期光明网理论学术动态导读关注国际传播、县域发展、长江经济带高质量发展、文化数字化等话题，欢迎网友踊跃参与讨论。

　　【程曼丽、赵丽芳：新时代新征程要加强国际传播能力建设】

　　中央民族大学新闻与传播学院教授程曼丽、赵丽芳认为，新时代新征程，要加强国际传播能力建设，不断增强中华文明传播力影响力，以切实的举措推动中华文化更好走向世界。加强国际传播能力建设，要围绕中华文化深耕细作，把中华优秀传统文化的精神标识和中华优秀传统文化中具有当代价值、世界意义的文化精髓提炼出来、展示出来，坚定文化自信，坚守中华文化立场，积极推动中华文化走出去；要构建具有鲜明中国特色的战略传播体系，打造具有国际影响力的媒体集群，重视发挥高层次专家在重要国际会议论坛、外国主流媒体等平台和渠道发声的作用，重视发挥海外华人、海外中资企业、国际友人等在国际传播中的作用；要用好国际化传播平台，积极运用5G等信息技术开展新闻传播实践，加快移动端传播平台建设，创新短视频、微视频、云直播、语音播报等多元信息发布形式，研究掌握传播平台的发展趋势，打造更多受众喜闻乐见的沉浸式、互动式新闻产品。

　　摘编自《人民日报》

　　【盛誉、黄凯南：在乡村振兴背景下落实县域发展的重点任务】

　　北京大学现代农学院教授盛誉、山东大学县域发展研究院院长黄凯南指出，当前在乡村振兴背景下，县域发展面临着对农业的关注度不足、农业内部分工不足导致农民增收难、缺乏将农业现代化与现代生物、数字技术有机结合的意识和能力等方面的挑战。要在乡村振兴战略的视角下推动县域经济发展，一方面要保障口粮绝对安全与主要农产品自主可控，建立支持农业生产、适应农村转型和兼顾城乡统筹发展的发展战略，以工促农带动农食系统逐步完成高效高质绿色方向转型。另一方面要以县城为核心构建多维度的市场机制，逐步缩小县乡和县城之间的收入和社会福利差异，提升资本和劳动在城乡间和农业内部的配置效率，实现全民共同富裕。同时要创建绿色农业发展方案，重视自然资源经济价值评估和生态补偿机制建设，提高绿色生态农业、可再生农业等在县域农业发展中的比重，加强农业数字化转型建设，提升县域发展的可持续性。

　　摘编自《光明日报》

　　【范恒山：区域协同联动推动长江经济带高质量发展】

　　北京市习近平新时代中国特色社会主义思想研究中心特约研究员范恒山指出，长江经济带作为流域经济是一个整体，需立足于区域协同联动，推动长江经济带高质量发展。具体而言，一是要加强产业规划对接，建立产业规划统筹协调机制，强化区域产业规划沟通协商，突出各地发展规划的针对性和独特性。二是要进一步清理和破除妨碍资源要素顺畅流动、有效配置的规定与做法，打破地方保护和市场分割，进一步优化营商环境，推动创新资源要素顺畅流动。三是要进一步完善省际间产业转移统筹协调机制，因地制宜创新合作模式和管理方式，促进区域间产业转移与承接。四是长江经济带各地区应积极整合创新资源，立足于比较优势，通过强化分工和密切协作推动传统产业改造升级，打造一批战略性新兴产业基地，延伸和完善产业链布局。五是要打破数字壁垒，推进区域信息枢纽港建设，推动数据赋能全产业链协同转型，建设一体化数字支撑平台。

　　摘编自《经济日报》

　　【解学芳、臧志彭：文化数字化是推动文化产业高质量发展的内在要求】

　　同济大学人文学院长聘特聘教授解学芳、华东政法大学传播学院“经天学者”特聘教授臧志彭指出，文化数字化是建设文化强国的重要抓手，是推动文化产业高质量发展的内在要求。实施国家文化数字化战略是推动公共文化数字化、文化产业数字化与文化消费数字化的系统工程，需要通过完善三大路径深化文化与科技的融合。首先要夯实文化数字化新基建，推动文化资源全域整合与数字化转化，加快建设可信数据流通环境，培育数据要素市场，打造可体验、可沉浸、可感触的活态文化产品，让文化产品更加多元。其次要统筹文化大数据平台，着力推进公共文化资源全域化、全形态的数字化整合，加快公共文化数字资源数据库建设，增强公共文化数字内容展示与供给能力，让公共文化服务更加普惠。再者要发展文化数字化消费场景，丰富“上云用数赋智”等要素在文化消费场景的应用，助推智媒体、云游戏、智慧文旅等新业态，以及“大屏”和“小屏”无缝切换等新消费场景的高质量发展，加快培育用户的数字文化消费习惯，让文化体验更加丰富。

　　摘编自《中国社会科学报》

　　（光明网记者徐倩阳整理）

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）