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“三位一体”推进高水平大学建设******

　　作者：王建平（长江大学党委书记）

　　党的二十大报告指出，实施科教兴国战略，强化现代化建设人才支撑。可以说，党的二十大将教育、科技、人才“三位一体”统筹安排、一体部署。2022年4月，中共湖北省委、湖北省人民政府出台《关于全面推进高等教育强省建设的意见》，支持长江大学等四所高校打造省属高水平大学。作为一所石油、农业、教育、医疗特色和优势鲜明的综合性大学，长江大学要完整、准确、全面领会和落实党的二十大精神，乘科教兴国、科教强省的东风，全面提高人才自主培养质量，不断增强科技自主创新能力，加快建设高素质人才队伍，“三位一体”推进高水平大学建设。

　　第一，要在落实立德树人根本任务中，着力教育和医疗“两个民生”。习近平总书记在党的二十大报告中强调，全面贯彻党的教育方针，落实立德树人根本任务，培养德智体美劳全面发展的社会主义建设者和接班人。作为地方综合性大学，长江大学要坚持“四个面向”，把立德树人成效作为检验学校一切工作的根本标准，把扎根基层、艰苦奋斗作为人才培养的鲜明特色，站在人与自然和谐发展的高度，为能源安全和粮食安全培养高素质人才，主动适应人民群众对教育、医疗等多方面的需求，坚持德智体美劳“五育并举”，强化学生动手能力和生命健康教育“两线贯通”，不断完善优化“育在长大”人才培养体系，努力培养奋斗在社会主义建设主战场上的主力军，为国家输送石油、农业、教育、医疗等各类高素质优秀人才。

　　第二，要在提升科技自主创新能力中，聚焦能源和粮食“两个安全”。要以国家战略需求为导向，集聚力量进行原创性引领性科技攻关，全方位夯实粮食安全根基，深入推进能源革命，确保能源安全。长江大学要紧紧围绕能源和粮食“两个安全”，以国家重点实验室重组为契机，以非常规油气省部共建协同创新中心、主要粮食作物产业化湖北省协同创新中心、长江中游作物绿色高效生产部省共建重点实验室等平台为依托，扎根荆楚大地，主动服务湖北建设全国构建新格局先行区和荆州建设江汉平原高质量发展示范区，推进创新链产业链资金链人才链深度融合，联合石油、农业企业，开出问题清单，弘扬“带着干粮搞科研”的优秀传统，突破生产技术壁垒，布局科研大平台，培育大团队、大项目、大成果，促进多学科交叉融合发展，率先在能源革命、粮食生产领域取得标志性创新成果，为打赢关键核心技术攻坚战提供强有力的智力支撑。

　　第三，要在打造高素质教师队伍中，融入“长江大保护”和“双碳”两个战略。百年大计，教育为本；教育大计，教师为本。作为以母亲河长江命名的大学，长江大学要以推动绿色发展为主线，紧紧围绕长江大保护、碳达峰和碳中和“两个战略”，深入实施“长江人才计划”，把师德师风作为评价教师的第一标准，推进教师队伍的优化转型，在能源安全、粮食安全领域培育引进院士等高层次人才，做好战略性人才储备；在教育和医疗领域打造一批名师、大师，保障人民对优质高等教育的需求；在长江大保护和碳达峰、碳中和方面锻造一批高水平人才，形成一支规模合适、结构合理、素质优良的教师队伍，为服务国家重大战略和地方经济社会发展提供强有力的人才支撑，努力把高校打造成各类人才的聚集地。

　　党的二十大报告指出，教育、科技、人才是全面建设社会主义现代化国家的基础性、战略性支撑。“两个民生”着力人才培养，“两个安全”聚焦科技创新，“两个战略”引领教师队伍建设，三者有机联系、各有侧重、本质一致、目标一体，是教育、科技、人才“三位一体”在长江大学的生动实践，形成了推动高水平建设的强大合力。

　　立足新时代，奋进新征程。长江大学要坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，坚持凡事有章可循、凡事有人负责、凡事有序推进，构建起人才培养、科学研究和教师队伍建设“三位一体”的现代大学治理体系，以特色发展和融合发展推动内涵式发展，不断提升治理水平和办学效益，推进省属高水平大学建设，努力建成国内一流综合性大学，为实现第二个百年奋斗目标作出无愧于新时代的新贡献。

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）