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不可否認，大數據是座金礦，通過數據挖掘，人類所表現出的數據整合與控制力量遠超以往。但大數據又是把雙刃劍，國家和企業因大數據獲益的同時，個人隱私保護的話題卻變得曖昧不清，也使業內外對隱私保護的爭論延綿不絕。

大數據打破寧靜

說到個人隱私，有這樣一個段子：一個客戶打電話訂購比薩，客服人員馬上報出了他的電話和家庭住址，推薦了他喜歡的口味，報出他最近去圖書館借過什么書，信用卡已經被刷爆，了解他房貸還款金額，知道他丈母娘剛動過心臟搭橋手術，甚至還準確定位出他正在離比薩店20分鐘路程的地方騎著一輛摩托車……

分散在各個系統中的海量數據乍一看價值不大，但如果把它們深入整合、挖掘，就能知道一名消費者的性格、愛好以及消費習慣等信息，這些信息對商家非常有價值。但對消費者來說，你的寧靜生活卻從此被打破。

數據如果是在相同業務范圍內使用，沒有必要去界定隱私；但業內人士也承認，在大數據交易過程中，用戶的隱私存在泄露風險。一旦形成大數據模式，各個系統之間產生的數據就會互聯互通，數據被用于他途，用戶隱私泄露的可能性就會加大。

直接過濾掉個人信息，是否就能防止信息泄露？有業內人士認為，大數據在涉及交換、分析、挖掘時，個人信息是無法直接過濾的。

此外，不同商家的所謂信息共享也會讓你的隱私信息有被整合、挖掘的“危險”。這些個人隱私數據散落在中介、銀行、保險、航空公司等機構間，危險性可能不大，但如果被共享之后，又被系統整合、相互印證的話，消費者的個人基本信息，甚至性格、愛好以及生活軌跡等信息將被他人一覽無余，很多普通人在他們面前將變成“透明人”。

隱私保護應跟上步伐

大數據系統與傳統數據系統不同，區別在于，前者包含了很多外源性數據，這些數據本身存在價值。比如你在淘寶購物創造了一個數據，這個數據對于淘寶而言就是外源性的。當無數外源性的數據整合并被分析之后，便構成了大數據系統。一旦形成大數據模式，各個系統之間產生的數據就會互聯互通，從而產生極大價值。因此，傳統數據時代的“隱私”與大數據語境下的“隱私”，無論是內涵還是外延，均有極大不同。

一般而言，人們對于隱私的定義是：一種與公共利益、群體利益無關，當事人不愿他人知道或他人不便知道的個人信息。其本身并不涉及公共、群體利益。業界有一種聲音認為，隨著大數據時代的深入，這個社會對隱私的定義一定會逐漸改變，考慮到技術的發展，眼下認為是隱私的信息，或許幾年后就不再敏感。

在監管層面，由于現階段《民法通則》沒有完整的關于“隱私”的概念，國家也無明文規定來規范大數據交易市場，諸如云計算和大數據應用都或多或少在灰色地帶游走。

上海杜躍平律師事務所律師杜躍平向《每日經濟新聞》記者表示，可以從源頭上抓起，即默認禁止狀態，未列舉的內容默認為不被允許。

美國目前仍在使用的是1970年就通過的《公平信用報告法》(TheFairCreditreportingAct)，旨在對大型主機侵犯人們的隱私進行防護。該法案允許信用咨詢公司收集個人財務信息，但收集所得信息只能用在三個方面：信用、保險以及就業。

很顯然，美國的法律在大數據時代滯后了。我國關于個人隱私的保護，也未跟上大數據技術的發展步伐。

杜躍平指出，許多網站和電子商務平臺對用戶進行行為習慣分析，然后推送相關商品信息，這本身已涉嫌侵犯用戶隱私。解決辦法是，網站必須盡告知義務，“網站在采集信息前應告知和征詢消費者，消費有權授權或不授權。”即使在授權之后，電商平臺也不能將消費者行為信息用于商業用途。