各地各部门全力以赴 ，确保研考平稳顺利 | 2023研考进行时******
2023年全国硕士研究生招生考试今日开考 。教育部深入贯彻落实党中央 、国务院决策部署 ，采取系列针对性举措 ，全力确保研考平稳顺利实施。各地多措并举 ，全力保障组考工作，努力实现如期考试、应考尽考、平安研考 。和小微一起来看——
临近考试，教育部指导各省（区、市）教育招生考试机构进一步优化考生服务，完善研考信息发布机制，开通咨询电话和邮箱，及时解答考生关切的问题 。
同时 ，为帮助部分考生解决赴考的实际困难，对于仍滞留在报考点所在地以外省份且返回报考点确有困难的考生，教育部部署做好有关考生借考工作 。
面对疫情新阶段 ，教育部、国家卫健委、国家疾控局按照“二十条”和“新十条”要求，科学制定防控方案，部署高效统筹做好疫情防控和考试组织工作 ，按照“一类一策”组考模式 ，分类设置考场考点，调动多方资源力量，提高核酸检测 、考点考场资源和监考工作队伍等保障力度 。
考前，教育部会同中央网信办、公安部、国家疾控局召开2023年研考工作调度会，要求提高政治站位，强化政治执行力，落实安全稳定责任 ；加强服务保障，关心关爱广大考生和考务工作人员，全力确保研考平稳顺利实施 。
各地各部门多措并举，尽全力保障组考工作↓↓↓
内蒙古
内蒙古自治区招生考试委员会办公室专项部署研考事宜 ，要求加强服务保障，优化考生服务 ，及时告知考生组考防疫安排 ，积极为特殊困难考生参加考试提供便利条件等。
考场设置按照“一类一策”的组考模式，分类设置普通考场 、隔离考场和应急考场 ，各类考场不交叉使用 。每场考试前后，各考点将对考场进行消毒和通风，对卫生间 、楼梯间等公共区域以及门把手等接触频繁的部位进行清洁和消毒 ，为广大考生和考试工作人员提供健康安全的考试环境。
浙江
为保障每位考生 的考试权益 ，浙江省通过大数据摸排考生健康状况，分类安排考场 。同时 ，为解决滞留考生的赴考困难，先后开展两轮跨省借考工作 ，为7400余名借考考生 ，集中转运近8000份自命题试卷，涉及全国30个省（市、自治区），目前试卷已在考前按保密流程调配到位。
教育 、卫健 、疾控、公安 、市场等联席会议成员单位已于考前通过跨部门联动开展考试环境治理 ，充实考点医护力量，并将在考试期间联合值班，共同为考生营造良好 的考试环境。
安徽
2023年安徽省研考共报名考生23.2万余人 ，报名人数再创历史新高；全省共有30个报考点 ，共设294个考点 ，8095个考场 ，备用考点43个，备用隔离考场818个，选聘考务人员3万余名。考前已根据防疫组考 的实际情况 ，进一步调整增设备用考场 ，增配考务人员 。
安徽省教育厅统一组织考生凭准考证免费进行一次单人单管核酸检测，并及时提供结果给各地 、各校 ，结合考生健康状况摸排情况，根据需要提前按核酸检测结果分类设置考场。同时 ，发挥报考点高校作用，加强考生心理疏导 ，缓解考生焦虑，并在疫情防控等方面为考生提供必要帮助 。
福建
福建省就2023年硕士研究生招生考试安全工作作出部署，要求以考生为本 ，进一步优化调整疫情防控方案，做足考前防疫准备，强化人员管理，精准分类施策，稳妥处置考试过程突发情况，确保不因疫情影响考生考试，确保所有考生平安顺利参加考试。
考前 ，福建省各报考点为广大考生开辟核酸采样检测绿色通道 。考生可根据个人需要 ，凭本人《准考证》到指定 的检测点完成一次“单人单管”核酸检测。高校报考点的核酸采样检测工作由各高校统一组织实施。
四川
今年四川省考试报名确认人数25.8万人 ，同比增长1.53%。日前 ，四川省召开2023年研招考试组考防疫及考试安全工作调度会 ，部署开展“六大专项行动” ，严厉打击冒名顶替和考试舞弊等严重违规违法行为 。
此外 ，成都市为切实做好2023年全国硕士研究生考试考生服务工作，青年人才驿站在硕士研究生考试期间向广大考生特别是异地借考学生提供免费住宿服务 。
还有这些《致2023年研考生 的一封信》↓↓↓
黑龙江 、江苏 、江西 、山东 、河南……临近研考，各省市陆续发布考前准备工作提示和初试防疫温馨提醒。
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来源 | 据内蒙古教育发布、黑龙江省招生考试院、江苏教育发布 、浙江考试 、安徽省教育厅官微 、福建省教育考试院 、福建教育微言 、江西省教育厅 、山东教育发布 、河南省教育厅 、四川教育发布微信 ，四川发布微博
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)
