誰該反思Facebook數據泄露這場災難？
（資料圖 來自網路）
《財經》特約撰稿人 李軍/文 謝麗容/編輯
Facebook現在進入到了一個痛苦的階段。這個痛苦的階段並不是最近幾天「劍橋分析」公司(Cambridge Analytica LLC)被爆出和Facebook相關的醜聞才開始的。早在特朗普當選美國總統前後，就有各種傳言談到俄羅斯通過干預社交媒體的內容來影響互聯網用戶的投票決策。
2017年12月，知名的互聯網分析公司CBInsights發布的報告顯示，最近十年以來評價最負面的高科技巨頭中Facebook高居榜首。有近六成的被訪者對Facebook的評價最為負面，而第二名亞馬遜只有11%。
這次「劍橋分析」公司涉嫌利用來自Facebook的數據影響多國大選，進一步強化了公眾和媒體對於Facebook的「惡魔」形象。個人隱私、資本、暴利、干預政治，各種奪人眼球的標籤被貼在了Facebook的頭上。那麼Facebook到底做了什麼突破認知底線的惡行呢？我們從數據範圍、數據獲取、Facebook能做什麼和數據應用四個環節分析一下這個事件的來龍去脈以及Facebook需要承擔的責任。
Facebook並未泄露未被授權發布的個人隱私
Facebook本質上只是一個公告板，基於社交關係鏈接的個人公告板。每個人都擁有在自己的公告板上發布信息的權力，同時可以與他人建立好友關係並獲取對方發布的信息。Facebook創立之初的設計，就是用戶自我發布自我管理。
Facebook提供了多種粒度的個人信息開放控制手段供用戶選擇發布信息的範圍。不管是所有人可見，還是好友可見，用戶都很清楚自己在Facebook上發布的信息是面向公眾或部分公眾的。
其中如果包含了個人隱私的話，也是用戶自己主動向特定對象或不特定對象公開的。被授權訪問這些個人信息的對象完全可以將此信息傳播到更大的範圍，而這往往是平台難以約束的。就如同用戶在微博里綁定了第三方應用並授權它以自己的名義發布微博，結果應用以用戶的名義發布了應用推廣一樣，這和微博平台本身是沒有關係的。
從社交網路平台出現以來，大眾對於個人信息的發布經常是處於無知並且無畏的態度。舉例來說，個人性取向是一個非常敏感的個人信息，但絕大部分用戶在使用社交網路時對公開個人性取向卻並不避諱。一些年輕人甚至選擇Facebook作為他們正式出櫃的宣言。他們將Facebook上的性取向改為對「男性」或對「女性」有興趣並設置公開顯示，這在線下場合往往是很少見到的。用戶對發布如此個性化的敏感信息都如此輕率，對其它個人信息的態度可想而知。
Facebook上有沒有應該受系統嚴格保護的用戶隱私數據呢？當然有。用戶使用Facebook的時間、地點、設備信息，用戶在Facebook上的瀏覽行為與私信，都是用戶使用Facebook產生的且未對外發布的信息。
從目前的報道來看，「劍橋分析」沒有獲得任何超範圍授權的用戶發布的信息，真正沒有被授權發布的個人隱私信息也並沒有流出Facebook。
政府一起背鍋
社交媒體平台為了提供更多的差異化服務，會提供程序訪問公開信息的介面，以鼓勵第三方在獲取用戶授權的前提下抓取用戶信息，並基於用戶信息提供有針對性的服務。我們在微博微信上使用的各種非官方小工具，都是這樣性質的服務。
「劍橋分析」的數據提供方「全球科學研究」公司正是依靠Facebook提供的合法途徑，通過製作個人性格測試應用吸引了超過三十萬用戶向其開放授權，從而獲取了這三十萬用戶和其社交關係上所有好友公開發布的信息，共計牽涉到近五千萬Facebook的註冊用戶。
用戶授權真實有效，數據獲取通過官方渠道，Facebook對於第三方應用的管理原則也是目前互聯網行業通用的方式。
換句話說，此次事件被定義為個人隱私數據泄露是很牽強的，因為數據完全是遵循當時的管理框架下被「全球科學研究」獲取的。如果Facebook最終被政府認定造成了個人隱私數據泄露，那麼這個泄露也完全和技術無關，而是管理原則和監管方式不當造成的。
管理原則和監管方式不當完全是Facebook的責任嗎？其實政府也需要一起背鍋。
2017年8月，美國聯邦法院裁定全球最大的職業社交平台領英(LinkedIn)不得屏蔽第三方初創公司通過網路爬蟲抓取用戶的公開信息。領英作為全球最大的職業社交平台，擁有超過5億個註冊用戶。其中的大部分用戶出於職業需要會發布自己的教育背景、職業經歷及職業人脈網路，而且信息真實度極高。這些有巨大影響力社交平台出於信息保護和防止濫用的目的屏蔽第三方公司的網路爬蟲，卻被美國聯邦法院最終判定為非法。
結合Facebook的案例來看，恰恰說明了美國政府自身對社交網路上用戶信息的保護與監管原則都是混亂和自相矛盾的。
對於社交網路和其上的海量數據，無論是社交平台本身、用戶、第三方使用者和政府，都沒有充分意識到其中蘊含的巨大能量。公眾一旦意識到了這一點，那就一定需要尋找恐懼情緒發泄的「替罪羊」，這也是Facebook被公眾和媒體強烈批評的核心原因。
Facebook能做什麼？
2014年開始，Facebook要求第三方應用在抓取已授權用戶社交關係上的好友公開信息時，同時必須得到被抓取好友的授權。但「劍橋分析」所使用的應用在2013年發布，也就是新規則生效前就完成了用戶授權和數據抓取的工作。2014年及以後出現的嚴格授權只是讓」劍橋分析」無法進一步獲取更新的數據。Facebook認識到了第三方應用抓取用戶數據的潛在風險，并力圖加以約束，但數據流出已經既成事實。
面對用戶發布個人隱私數據和授權第三方應用訪問時的輕率，Facebook能夠做的只是充分告知和嚴格審核。一旦第三方應用滿足了授權要求，用戶數據轉移到了第三方應用那裡，Facebook就已經失去了管理和控制的能力。
Facebook並沒有做什麼極端跨越行業準則和道德底線的事情。它只是收集了客戶發布的信息，存儲客戶的社交關係，並提供給經過授權的公眾和第三方使用。它在數據安全管理方面並不比其它社交平台更差。
只是在個人信息泛濫的今天，Facebook成為了最易於遭受攻擊的目標。不論是社交平台、用戶還是政府，對於如何管理個人信息以避免潛在的濫用風險，到今天都沒有找到公認的簡單有效的管理手段。在未來相當長的一段時間內，這個問題一直都將是整個社會走向數字化信息化的挑戰。
我認為Facebook唯一可以被指責的，就是發現「劍橋分析」獲得海量用戶數據後有可能用於其它用途時，應該及時告知政府潛在的影響，並儘早通過政府的力量來控制數據的擴散和應用範圍。
很可惜Facebook沒有及時選擇引入政府處理這一複雜的事件，從而導致數據應用範圍失控，自身形象也在媒體曝光後遭受重大損失。
跌落神壇
基於海量數據收集分析和相關的策略應用對於社會的全面影響早已存在，這次被曝光的「劍橋分析」的數據分析應用方式只是震驚了公眾，但對於數據分析行業內部人士看來完全不足為奇。
「劍橋分析」只是使用了近二十年以來商業上普遍使用的客戶分群技術，然後按照分群結果打上標籤，並對每個群設計最優的影響策略，傳播要點和最有效的傳播途徑。事實上，大部分商業公司就是通過類似的技術在影響著每個人的日常選擇。
只是「劍橋分析」針對特定的政治用途和獲取的數據設計了全新的客戶特徵模型，並依賴於互聯網與線下數據的結合找到了有效的個性化信息傳播途徑，最終改變的是每個人的另一種選擇—大選投票給誰。
通過數據分析和社交網路影響政治領域也並不是俄羅斯或者是「劍橋分析」最早的創造。早在2006年奧巴馬開始為自己第一次美國總統選舉做準備時，就已經把目光投向了剛剛成長起來的Facebook，並開始通過互聯網樹立自己別具一格的政治形象。奧巴馬甚至聘請了Facebook的聯合創始人克里斯·休斯擔任2008年總統競選團隊的在線組織主管，進行互聯網和社交網路數據的深入分析。《紐約時報》的評論文章甚至把社交網路描述為美國總統大選的第二戰場。
雷同的數據來源、相似的分析手段，一模一樣的應用領域，其實數據分析和社交網路介入政治十年前就已經出現了。
幾乎同樣的事件為什麼以前被認為是互聯網高效率的體現，而這次卻被認為是個人信息濫用和醜聞？
只因為這次利用數據分析影響政治的使用對象有可能是特朗普或者是俄羅斯，再加上公眾對被社交媒體操控的深刻恐懼，導致公眾有如此大的反響。再加上媒體的推波助瀾以及部分事實被有意無意的歪曲和放大，最終導致Facebook淪落到千夫所指的地步。
誰該審視自身？
最應該審視自身的當然是「全球科學研究」和「劍橋分析」那些交易並濫用個人信息的企業和機構。但在此事中那三十萬向個人性格測試應用授權的用戶也應該審視自己輕易授權數據訪問的愚蠢行為。
我們在手機上安裝應用的時候，有時會發現應用申請訪問手機的通訊錄，這是需要謹慎對待的操作。對於智能手機來說，通訊錄早就不是只存放電話號碼那麼簡單了，裡面可能會有好友的電子郵件、微信號、生日備註甚至家庭住址。對於支持和郵件系統同步的智能手機來說，更是可以一鍵把全部好友信息導入到手機通訊錄中。如果某人在手機上授權不明應用訪問自己的通訊錄，那就是把所有好友的個人信息置於危險境地。在這種情況下發生的數據泄露，除了惡意應用外，主要的責任就是在用戶本身，而與手機平台本身無關。
當然，不是每個人的知識水平都能夠認識到這一點。但是很不幸，這些知識已經成為個體生活在數字化社會的常識，不了解這些常識就會受到懲罰。
「劍橋分析」之所以能夠獲取高達近五千萬用戶的信息，就是依靠那三十萬授權用戶的無知無畏的行為——他們嚮應用開放的除了自己的個人信息，還包括自己社交網上所有好友的個人信息和Facebook上的活動，如點贊、評論等。而這三十萬授權用戶都是社交網路的活躍分子，在Facebook上的人均好友數超過160。於是他們輕率愚蠢的行為讓自己160個以上的好友信息暴露在數據抓取工具的面前，最終受害者從三十萬躍升到了五千萬。
在互聯網時代，我們應該像看守著自己的錢包一樣看守自己的數字資產。要知道，你的數字資產在很大程度上會出賣你的一切。就像警察不可能制止所有偷盜錢包的行為，不論是平台還是政府監管機構，都不可能完全封殺竊取個人信息的威脅。如果公眾自己都不能在這次Facebook事件中很好的反思應該承擔的責任並吸取教訓，而是把所有罪責都推向Facebook，那麼未來類似的「個人信息泄露」還會不斷地發生。
隨著大數據、物聯網和人工智慧時代的來臨，更多的個人數據將會被海量的智能設備生產出來。從智能攝像頭到聲音採集設備，再加上各種智能交通與監控設備，每個人將無時無刻不被智能設備識別、跟蹤、採集信息。當這些信息在公眾區域採集並被加上個人識別特徵後，數據的所有權和應用範圍就成為新的應用和監管難題。
以Amazon Go商店為例，客戶在商店內的數字化行為信息到底是Amazon所有還是客戶所有？Amazon是否可以通過信息交易獲取收益？這些都是數字化世界的新問題。
在整個世界全面數字化的未來，要想防止數據分析在各個領域包括政治領域的全面滲透與應用是不可能的。我們要考慮的是如何通過監管手段降低數據分析和未來的人工智慧的負面因素的影響，使其在可控的範圍內，並摸索出一條行之有效的監管之路。全面數字化時代的個人信息應該如何被管理以發揮效能並降低濫用的風險，不只是像Facebook這樣的社交平檯面臨的挑戰，更是各國政府必須解決的監管難題。
※中國對外投資經受「三明治」式擠壓 2017年投資額下降近三成
※流感來襲，誰為兒童用藥安全護航
TAG:財經雜誌 |