您一天會接多少個騷擾電話？普通人一般一天能接到一到兩個騷擾電話，比如半夜響一聲就掛了的吸費電話。大早上被叫醒的賣保險、賣基金、賣房的各種推銷電話。還有淘寶買東西，給了差評，賣家利用報復心理打電話，1個小時可以撥打幾十個騷擾電話，有人一天之內接過1千多個騷擾電話，各種騷擾電話不分時間地點場合，就像災年蟲害一樣，從普通人到國家領導人無一幸免。
來看一組數據，據某權威機構《2014年騷擾電話年度報告》顯示，2014年全國騷擾電話總數達270億通。就騷擾電話類型來看，“響一聲”電話以50%的比例位居騷擾電話數量的首位，其次為廣告推銷、詐騙電話、房產中介和保險理財。這些騷擾電話的源頭，是愈演愈烈的個人信息泄露。
被電話騷擾 大數據罪責難逃
大數據是個炒得很熱的概念，物聯網、云計算、移動互聯網、車聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布地球各個角落的各種各樣的傳感器，無一不是數據來源或者承載的方式。大數據這座“金礦”在改善人們的生活上立下了汗馬功勞，但大數據需要采集大量的個人信息，其中就會涉及許多個人隱私。
除了辦理信用卡，網上租賃房屋，網上購物，游戲注冊認證之外，隨著大數據的廣泛應用，像手機打車軟件、訂餐軟件、微信、各種熱門app等，讓我們享受便利的同時，不可避免得需要讀取我們的地理位置和通訊錄信息等。數據的價值在于將正確的信息在正確的時間交付到正確的人手中，否則，那就是棱鏡的另一面。
關于個人信息及敏感隱私數據泄露事件是層出不窮，“棱鏡計劃”、“支付寶安全門事件”、“12306用戶數據泄露”等一系列事件為人們敲響了大數據時代個人信息安全的警鐘。引發的不僅是鋪天蓋地的廣告推銷，還給不法分子可乘之機，利用個人信息進行各種私人調查、實施非法商業競爭、實施刑事犯罪、進行身份盜竊等。拿最典型的騷擾電話來說，許多騷擾行為是無孔不入，甚至出現了偽基站，他們模仿中國移動的信號，達到盈利的目的。
大數據如何泄露個人隱私？
毋庸置疑，大數據分析是商業智能的演進，相比于傳統的數據，具有數據量大、查詢分析復雜、高效等特點。比如，沃爾瑪每隔一小時處理超過100萬客戶的交易，錄入量數據庫估計超過2.5 PB相當于美國國會圖書館的書籍的167倍。FACEBOOK從它的用戶群獲得并處理400億張照片。解碼最原始的人類基因組花費10年時間處理，如今可以在一個星期內實現。
因為個人信息數據的多種多樣，大數據還會覆蓋如智能終端、智能手環、物聯網、位置導航等個人端產生的海量信息，這些開放、分散的、海量的數據實時接入網絡，管理員很難像傳統互聯網管理一樣逐一對其編輯和管理，進行實時跟蹤保護。
同樣，大數據收集缺乏針對性，容易導致廣泛、不合理、過度收集個人信息數據，常常通過覆蓋面很廣的個人信息收集和分析后才能找出其中有價值的信息，在此過程中很難避免不觸碰到一些個人隱私數據。沒有價值的信息又會丟棄，這些被丟棄的信息里又難免有個人隱私數據等。
怎樣治理電話騷擾？
當然，建立健全相關法律法規是第一位的。目前，世界上已有50多個國家和地區制定了保護個人信息的相關法律，我國在大數據個人信息安全方面缺乏權威化的法律規制，缺少統一監管和行業自律，我國應制定統一的個人信息保護法，對公民個人信息的采集、使用和保密等問題作出詳細規定。實際上，這個工作很早就已經開始，但個人信息保護法至今還沒有出臺，原因在于查處難、取證難、維權難。
隨著大數據的日益蓬勃發展，在可以預見的將來，個人隱私保護將仍是要解決的重要課題。如果能夠將保護個人隱私信息作為大數據技術突飛猛進的另一個考量，那么相關篩選和屏蔽個人隱私信息的技術也不是難事。歸根結底，沒有整治的軍隊必然是一團散沙，只有下定決心改變，才能看到曙光。同時需要提升用戶的安全保護意識，群策群力，在大數據上做到雙贏。
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