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叶筱楠说道:“我小学开始就跟父母到广东生活了,而且我妈是福建人,做的菜都也都是闽南口味,主要咸和甜。
至于我爸,他应该也已经习惯南方菜了。”
她说着,看向戴宽:“我们口味差不多,应该不是巧合,而是这个‘大数据相亲’匹配的条件之一吧?”
“饮食习惯、偏好口味这种与日常生活联系比较紧密的数据,权重不是最高,但确实不低。”
戴宽说道,“当然,这种权重也是和每个人对饮食的侧重程度相关,如果系统判定用户对吃很在乎的话,这部分权重也会增加。”
叶筱楠说道:“资料上说你的职业是程序员,难怪对这些也很了解。
感觉现在各种大数据、ai什么的,有时候对我们的了解比我们自己都要深。
你作为业内从业者,会担心这些大数据对隐私的侵犯么?”
这时候服务员敲门进来,给他们送上一壶热茶,戴宽示意要自己倒,服务员便将茶壶、茶杯放下,关门离开。
稳稳地替叶筱楠将茶杯倒至34,又给自己倒好后,戴宽将茶壶放在餐桌一侧,壶嘴正对向左边,与另一侧的调味罐等在一条直线上,整整齐齐,整个过程没有一滴茶水洒落桌面。
叶筱楠端起茶杯喝了一口,微微眯起眼,表情很惬意,倒不是茶有多好喝,而是戴宽的操作看起来让她有一种对到了频道的感觉。
这时候戴宽才继续刚刚的话题,回答叶筱楠的问题:“我相信你应该也不断地在网上,在各种媒体上听到人说,我们现在已经全面进入了大数据时代。
不论我们愿不愿意,我们自身的佩戴设备、工作用的电子设备、生活需要的必须设备、外出时接触的公共设施,无时无刻都在对我们进行着各种记录。
这些记录所转化成的数据,就好像我们的姓名、住址、身份证号、手机号、电子邮箱号、微信号、银行卡号一样,都是我们在现在这个社会要生存必须拥有和客观存在的信息。
“这些数据当然很多都涉及到我们的隐私,但就像以前我们在网上买东西,卖家会知道我们的地址、姓名、手机号、购买的物品等私密信息,网购平台、快递公司、快递小哥也都能不同程度地知道这些信息,但我们不会为了避免隐私泄漏就不网购。”
叶筱楠摇头道:“以前可没有这么多信息,现在各种电子设备,都装了一堆传感器,定位数据、浏览记录什么的,也都强制上传,连选择的权力都没有,基本上是个服务就要联网,不联网都用不了。
一出门也到处是各种摄像头,像今天早上我从出门、搭车,到进餐厅坐下,估计就被各种身份识别、脸部识别了至少十几次,不论线上还是线下,一举一动,一言一行,都被记录到了云端。”
戴宽点头道:“当然,个人的数据越多、越全面,泄漏带来的损害和危险就越大,不过正因为是这样,国家对大数据进行统一监管,对相关法律也进行了重新制定和修改,数据非法贩卖、使用的惩处都越来越严。
“普通用户可能感受不到,我们这些从业者的感受却很深,前几年数据安全法刚颁布的时候,所有相关公司都要组织员工学习,什么能做,什么不能做,都要搞得清清楚楚。
“现在二级以上的隐私数据都是各地的国家大数据中心统一分配储存和管理,企业或机构想要使用数据的话,不论是研究还是商用,都要进行申请。
而且获得四级以上数据的企业或机构,都有常驻的‘数据安全官’,都要接受国家数据安全部门的监管。
“另外公司在对数据进行实际操作和应用前,都要先进行数据脱敏。
还有‘可用不可见’的模式,直接通过上传算法和模型返回结果,不能看到具体信息数据。
“所以现在虽然整体来看被采集的信息更多了,但其实相比起以前各个企业自己采集、自己储存、自己管理和使用数据的时代,隐私的安全性反而提高了很多,因为背后是国家在背书,各种大数据信息某种程度上已经是一种新的战略资源、生产资料。
“对了,我得先交代一下,其实我就是在‘千里姻缘’工作,确切点说,平台帮用户进行配对的算法,主要就是由我设计。”
看到叶筱楠一怔,似乎准备说什么,戴宽赶紧补充道:“我知道你想问什么,但我可以保证,咱们俩的配对,完全是系统的正常计算结果,我没有任何干预,而且,哪怕我是开发者之一,也看不到正常用户的具体信息。”
叶筱楠奇怪道:“那你这是为了体验自己的产品,还是真的要相亲?”
“都有吧。”
戴宽有些不好意思地说道:“我今年三十三岁了,从毕业开始就一直埋头工作,没有谈过恋爱。
等到想谈恋爱的时候,一抬头,周围年龄差不多的女孩都已经结婚生娃了唉,总之吧,就是我确实想谈恋爱、结婚,也确实是有体验自己产品的心思。”
叶筱楠倒也没觉得有什么不妥,反倒是被挑起了好奇:“你是开发者,那应该知道你们这配对是靠什么数据进行的吧?主要是配对学历出身,长相身高,性格爱好,还是其他什么的?还有,为什么你们平台注册后除了填了一个心理测验表格外,其他的什么都不用填,连对相亲对象的期望都不用写。
在最后配对成功以前,也没办法主动查询其他会员的信息,没有自主选择的权力,和我印象中的互联网相亲产品,区别好大。”
戴宽说道:“具体的配对方式很复杂,不是几句话可以说清楚的,基本上每个人所适用的配对方式都不同。
我们可以通过数据中心调用每个用户的六级隐私数据,这个你在注册的时候应该也看到吧,六级许可需要用户的多重确定。
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