紙牌屋：“大數據”的勝利

美國政治題材電視劇 《紙牌屋》(HouseofCards)於2月14日推出了該劇第二季，立刻吸引了大批世界各地的觀爭相收看。

與傳統電視劇有別，《紙牌屋》是一部根據“大數據”製作的作品。製作方Netflix是美國最具影響力的影視網站之一，在美國本土有約2900萬的訂用戶。受該劇影響，《紙牌屋》製作方、美國流媒體巨頭Netflix上周的股價上升至439.49美元，為52周高位。

除了影視娛樂，麥肯錫在一份大數據研報中指出，大數據已經對美國健康醫療、歐洲的政府公共管理、個人位置數據、美國的零售業及製造業等五個部門生了重大的經濟影響，其中在公共管理領域，每年生約2500億美元 (約1.54億元人民幣)的潛在價值。

Netflix大數據生模式解析

受《紙牌屋》影響，2013年Netflix股價一路上揚。2013年第四季度Netflix營業收入達11.75億美元，比2012年9.45億美元增長了24%；凈利潤達到4800萬美元，比2012年800萬美元增長了500%。2013年第四季度，美國國內視頻市場新增用戶數量233萬，國內總用戶數量達到3342萬。

Netflix成功之處在於其強大的推薦系統Cinematch，該系統基於用戶視頻點播的基礎數據如評分、播放、快進、時間、地點、終端等，儲存在資料庫后通過數據分析，計算出用戶可能喜愛的影片，併他提供定製化的推薦。

Netflix發布的數據顯示，用戶在Netflix上每天生3000多萬個行為，比如暫停、回放或者快進，同時，用戶每天還會給出400萬個評分，以及300萬次搜索請求。Netflix遂決定用這些數據來製作一部電視劇，投資過億美元製作出《紙牌屋》。

此前，從2012年開始，各大流媒體公司包括Netflix、Hulu、Amazon、Youtube等都加大了原創內容的投入，Amazon“亞馬遜工作室”甚至在2010年底就開始運作，但直到《紙牌屋》的出現，Netflix美國用戶數才一舉超過傳統電視媒體巨頭HBO。這其中的原因就是Netflix通過數據分析準確把握了用戶的脈搏。

Netflix發現，其用戶中有很多人仍在點播1991年BBC經典老片《紙牌屋》，這些觀中許多人喜歡大衛·芬奇，觀大多愛看奧斯卡得主凱文·史派西的電影，由此Netflix邀請大衛·芬奇為導演，凱文·史派西為主演翻拍了 《紙牌屋》這一政治題材劇。2013年2月《紙牌屋》上線后，用戶數增加了300萬，達到2920萬。

MarketsandMarkets報告顯示，2013年至2018年，全球大數據市場的年復合增長率將為26%，從2013年的148.7億美元增長至463.4億美元。推動全球大數據市場發展的主要動力在於企業持續升級業務流程，改進運營效率。而另一個關鍵因素則是非結構化數據的快速增長，企業需要基於這些數據的預測性分析服務。

“大數據”安全有賴政策立法

從2012年開始，歐美等發達國家開始將研究重點投入到大數據中。2012年，美國總統奧巴馬宣佈投資2億美元啟動“大數據研發倡議”，加強從海量數據中分析提取信息能力；日本政府也發布“活力ICT日本”計劃，目標在大數據應用所需的雲計算、感測器、社會化媒體等智能技術開發。2013年，英國政府宣佈投資6億英鎊，發展大數據、合成生物等8類高新技術，其中信息行業新興的大數據技術將獲得1.89億英鎊，佔據總投資的近三分之一。澳大利亞政府近期也出台了其大數據戰略規劃方案。

雖然大數據有廣闊的應用前景，但由於數據存儲在伺服器端，由此帶來的隱私泄露和數據安全問題也不容忽視，“稜鏡”事件泄密人披露，自2009年以來，美國國家安全局一直從事侵入中國內地和香港的電腦系統。美國政府多年前即已經開始基於海量數據的大數據技術的應用。美國政府監控的信息來源主要有信息電郵、即時消息、視頻、照片、存儲數據、語音聊天、檔案傳輸、視頻會議、登錄時間、社交網絡資料等，並在此海量數據中挖掘情報信息。

《華盛頓郵報》披露，美國國家安全局曾通過多種手段，每天搜集近50億條手機位置信息，這個名為“伴隨—旅行者”的項目監視、分析有關個人地理信息的隱私數據，並可追蹤移動路徑和活動範圍。該行為涉及的技術包括通信纜竊聽、手機位置信息採集以及GPS數據竊取等。

市場研究公司Gartner發布研報認為，大數據將在未來兩年內引發網絡安全界的革命。到2016年，全球25%的企業將採用大數據來解決安全問題，當前這個數字只有8%。此外，大數據將影響到大多數安全設備和解決方案，包括網絡監控、認證和授權、身份管理、詐騙發現、風險與合規等。

歐洲網絡與信息安全局近日發布的《2013年網絡威脅透視報告》也指出，大數據和物聯網成為網絡安全兩大新戰場。要用好大數據，不應當是販賣用戶隱私等原始數據，不應挖掘個體數據信息，而應在技術上使用用戶符號特徵，規避大數據給用戶帶來的隱私泄露的恐懼。

除了技術手段之外，政策和立法才是大數據時代個人隱私數據安全的根本。通過立法，區分政府掌握的公用數據和可用於交易的商業數據，制定相應的政策標準。