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今年春运抢票软件降温了！多地增设“夜间高铁”******

　　春节将至，返乡在即。不少归家心切的游子早早打包好行李，期待着回家过个团圆年。交通运输部的数据显示，预计今年春运期间客流总量约为20.95亿人次，恢复到2019年同期的70.3%。

　　记者注意到，蛰伏近三年的高铁今年春运期间密集增加车次，不少热门线路不仅高峰时段最小发车间隔不到十分钟，运营时间也延伸至深夜。运力增长叠加客流相对减少，今年春运的火车票紧俏程度不及疫情前的年份。

　　“居然没用抢票软件就搞定了往返车票，太开心了！”“终于不用发动亲朋好友帮我买助力加油包抢车票。”网友们在社交媒体上的分享显示，今年春运抢票软件的热度明显下滑。

　　错峰出行

　　热门线路仍可买到票

　　“3年没回家过年了，今年早早就抢票准备提前几天回家，多陪陪家人。”1月15日，在北京南站，王女士正拎着一个牛津布包，推着黑色行李箱一路小跑进站。“我老家在南京，来北京工作快7年了。”王女士早早就定好闹钟，盯着买票日期，在第一时间顺利地买到了回家并且靠窗的高铁票。“让我意外的是，订完票过了3天我再看的时候，发现平台上仍有余票在售。”王女士说。

　　北京南站春运期间客流流向主要集中在济南、青岛、合肥、南京、上海等地。昨天，记者查询了北京至上述城市的次日高铁票情况，发现均有余票，剩余高铁票较多的班次通常集中在上午10点之前，以及晚间较晚时段。旅客只要选择错峰出行，仍可顺利买到回家的票。

　　北京丰台站也首次迎来春运“大考”。“这是第一次从丰台站坐车回家，票很好买。”将搭乘高铁从北京回太原的张先生告诉记者。据铁路部门统计，春运期间将会有约93.6万人从这里出发，主要方向是太原、运城以及阜阳等方向。丰台站启用，也有效缓解了北京站和北京西站的客流压力。

　　运力增加

　　多地增设“夜间高铁”

　　随着高铁网不断延展，铁路客运能力正加快释放。

　　国铁集团客运部主任黄欣在今年的春运服务保障发布会上表示，节前，全国铁路高峰日最高可开行旅客列车6077对，客座定员904万人；节后，高峰日最高可开行旅客列车6107对，客座定员914万人；最大客座能力比2019年春运增长11%。高铁运力的显著增长，是“票更好买”的根本原因。

　　不少旅客都感受到了长途高铁列车接近公交的开行密度。旅客周先生说，他打算春节回青岛探亲，发现每日到青岛的高铁足足有20多趟，而且几乎都有余票。因此，他还将上周日已经提前预订好的1月18日车票取消，在1月17日下午两点多临时改签，重新订了一张当天下午5点多的高铁票。“车次多了，票也好买了，各个时间段都有，当天下班就能回家！”周先生说。

　　记者查询12306发现，北京至长沙的高铁列车，7点至8点就有5趟可选，最小发车间隔8分钟；10点至11点有4趟列车，最小发车间隔5分钟。不少热门线路均开通了“夜间高铁”来应对返乡高峰，如北京到武汉、哈尔滨、石家庄、郑州等地。以北京至哈尔滨为例，凌晨3:47至5:30有三趟高铁可供选择；北京至郑州，从凌晨0:53至6:15有12趟列车可供选择。国铁武汉局表示，节前从1月13日至1月21日，计划加开200趟“夜间高铁”缓解节前春运压力。

　　出行半径扩大

　　中长线度假需求回归

　　除了返乡过年外，不少人还打算在春节假期和家人相伴外出旅游。交通运输部的数据显示，春节期间预计探亲流约占春运客流的55%，务工流约占24%，旅游和商旅出行约占10%。

　　对于一些热门旅游城市，返乡探亲叠加旅游出行，高铁票依然抢手。“上周，我查询了北京至桂林的高铁票，发现春节前几天的票已经卖光了。”准备假期带着家人去桂林旅游过年的胡女士说。

　　根据同程旅行发布的《2023春节假期旅游消费趋势报告》，今年春节期间出行需求大幅上涨，中长线休闲度假需求快速回归，春运开启前一周，国内长线度假游产品咨询量同比上涨近20倍，春节前签证咨询量同比上涨8倍。

　　去哪儿平台数据也显示，2023年春节期间，铁路出行平均半径同比增长六成。同时，从酒店数据来看，春节期间连住天数大于3天的订单量同比增长两成，临近假期仍将继续增长。去哪儿大数据研究院副院长郭乐春认为，这些信号意味着，消费信心正在恢复，旅游业向着积极方向前进。“春节回暖是一个好的开始，我们有信心在暑期恢复到疫情前水平。”

　　记者 鹿杨 实习记者 夏骅

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）