苏炳添巩立姣当选中国田协副主席 运动员有更多话语权******

　　中国田径协会网站显示 ，苏炳添、巩立姣已出任中国田协副主席一职 。此前中国前篮球名将姚明经选举 ，连任中国篮球协会主席。在国际体育组织，担任职务 的中国运动员也越来越多 。中国运动员正在通过成绩和能力 ，为自己 的团体获得越来越多的话语权 。

　　中国短跑飞人苏炳添曾率队夺得东京奥运会男子4×100米接力铜牌。在东京奥运会男子百米半决赛中 ，苏炳添跑出9秒83 ，创造新的亚洲纪录。此前苏炳添在多哈田径世锦赛期间，历经竞选环节，由多哈世锦赛的全体参赛运动员进行投票 ，当选世界田联运动员工作委员会委员 。

　　女子铅球运动员巩立姣同样战功赫赫。她曾七次站上世锦赛领奖台，夺得东京奥运会女子铅球冠军。随着巩立姣与苏炳添共同当选为中国田协副主席，意味着田径运动员可以贡献自身经验，发出更多声音 ，推动中国田径运动发展 。

　　盘点

　　越来越多的运动员成为领导者

　　在中国体育单项协会方面 ，越来越多 的运动员成为领导者，提升了自身的话语权 。曾经率队在2004年雅典奥运会和2008年北京奥运会上打入前八名的前男篮名将姚明，目前已获选连任中国篮球协会主席 。2017年姚明首次当选中国篮协主席时曾经表示 ，新一届中国篮协既要借鉴国际先进经验 ，更要深入研究中国实际情况 ，走出一条自主创新之路 。在长达5年的任期当中 ，姚明对于CBA联赛 的改革有目共睹 ，让联赛水平和效益得到提升。在今年女篮世界杯，中国女篮勇夺第二，追平历史最好成绩 。此外 ，中国三人女篮夺得东京奥运会铜牌 。

　　在排球领域 ，中国女排名宿郎平于2017年增补为中国排球协会副主席。郎平从2009年归国后，常年在一线教练员岗位上工作 。多年海外执教的经历也使她具备了广阔的国际视野 ，尤其对欧洲各国排球联赛有着深入 的认识 。这对谋求职业化和市场化的中国排球联赛深化改革起到很大 的帮助 。

　　足球领域，中国女足名宿孙雯在2019年当选为新一届中国足协副主席 。1996年和1999年 ，孙雯带领中国女足先后夺得亚特兰大奥运会和美国女足世界杯的亚军 。在1999年世界杯上，孙雯以7个进球获评赛事最佳射手和最佳球员 。2018年孙雯担任中国足协女足青训部部长兼女足青训总监 ，青少年女足发展呈现复苏势头。

　　在冰雪领域，中国奥运冠军申雪于2018年当选花样滑冰协会首任主席 。当选后申雪表示 ，协会将推动花样滑冰 的后备梯队建设、中国与世界 的交流 、国家队的备战、行业规范的设定、花滑产业市场 的开拓 、赛事 的开展 、各级运动员与注册俱乐部 的管理 、项目宣传普及等。“我觉得运动员生涯对我最大的帮助，就 是遇到所有困难都会去坚持，去跨越一个又一个鸿沟。”申雪说。

　　在国际领域 ，越来越多的中国运动员通过竞选进入世界体育组织任职 。2019年5月 ，国际奥委会提名中国冬奥首金得主杨扬作为奥林匹克运动的代表 ，竞选世界反兴奋剂机构副主席成功 。2022年 ，杨扬成功连任世界反兴奋剂机构副主席 。

　　曾经在索契冬奥会勇夺女子速滑1000米冠军的中国选手张虹 ，入选世界反兴奋剂机构理事会 。作为国际奥委会委员 ，张虹成为第一组被任命的5名成员之一。张虹于2018平昌冬奥会期间加入国际奥委会 。目前 ，张虹担任国际奥委会2024江原道冬青奥会协调委员会主席、国际奥委会冬奥会未来东道主委员会委员等职务 。张虹还是世界反兴奋剂机构基金董事会的成员之一 。

　　在国际单项体育组织 ，中国乒协主席刘国梁当选为WTT世界乒联首任董事会主席。在2021国际乒联代表大会上 ，刘国梁成功当选国际乒乓球联合会执行副主席 。中国女子乒乓球名将刘诗雯，在2022年12月召开的国际乒联运动员委员会主席选举中 ，和印度运动员阿昌塔共同当选国际乒联运动员委员会主席 。这是国际乒联首次产生一男一女两位运动员委员会主席。此前男乒选手许昕当选为亚洲乒联副主席。

　　在网球领域，中国女子网球名将郑赛赛，加入由塞尔维亚网球名将德约科维奇、加拿大网球运动员波斯皮希尔等共同发起创立的世界网球球员工会PTPA，旨在对全世界网球运动员的个人权利进行保护。作为该组织初始8位成员之一，郑赛赛将帮助网球运动员争取权益，获得更好 的待遇 。　文/本报记者 褚鹏 统筹/杜锐

　　供图/视觉中国

你 的隐私 ，大数据怎知道 ？我们又该如何自我保护 ？******

　　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。

　　(作者 ：杨义先、钮心忻 ，均为北京邮电大学教授)