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机票价格跳水 错峰游时机来了******

　　随着出境航线的陆续加密，部分目的地的机票价格也日渐走低。2月1日，据携程发布数据，全国各地飞香港、澳门的机票相比春节期间有大幅回落，上海往返港澳只需千元左右。此外，直飞泰国机票价格也明显跳水。目前，多家航司都在不断新开、恢复国际航线，中国内地游客的出境意愿也在逐步增强，错峰游时机正当时。

　　千元机票直飞港澳

　　春节出游高峰过后，多地机票价格出现走低的趋势，甚至不少班次价格已经向疫情前靠拢。

　　据携程数据，全国各地飞香港、澳门的机票相比春节期间有大幅回落，上海往返香港、澳门只需1000元左右，北京往返香港1500多元，飞澳门买一送一，人均超1200元。

　　北京商报记者查询携程App发现，以北京-中国香港航线为例，2月直飞航线最低价为1050元，3月最低价为1035元，与部分境内航线机票价格趋于一致。

　　此外，部分中国内地飞往东南亚国家的机票价格也出现大幅跳水。携程数据显示，2月上海直飞往返普吉岛出现1600元低价，南京直飞往返普吉岛在2000元左右，较春节期间7000元+的价格大幅跳水。

　　据去哪儿数据，1月下旬至2月初，成都-曼谷、成都-普吉、厦门-胡志明市等多条东南亚航线恢复，旅客量则较春节期间明显减少，机票价格将随之下降。

　　有春节期间前往泰国度假的游客表示，即便选择了中转航班，春节期间泰国人均往返机票仍超过7000元，远超酒店等其他花费。相比之下，2月出境游更为划算。

　　2月出境复飞航线超40条

　　自2022年下半年起，多家航司陆续新开、复飞出境航线，往返境内外的航班也在逐步增加。

　　2月1日，海南航空宣布计划复航北京-圣彼得堡，新开深圳-金边的国际航线。截至目前，海南航空已恢复、新开运营北京-布鲁塞尔、北京-莫斯科、北京-贝尔格莱德等20条国际及地区往返客运航线。

　　南航也计划于2月新开或复航广州至河内、广州至万象等多条国际及地区往返航线，同时加密广州至新加坡、广州至吉隆坡、武汉至香港等往返航线班次。

　　据携程统计消息，截至1月末，2月出境复飞航线已超过40条，复飞周均航班量已超过140班。其中亚洲目的地航线占比超过八成，仅港澳及泰国复飞航班占比即达到四成以上。此外，从价格上看，三成航班的价格低于2019年同期成交均价，一成左右航班甚至比2019年便宜30%以上。

　　出境游产品密集上新

　　机票价格大幅降低给错峰出境游提供了极大便利，2月，各家旅游企业密集上线出境游产品。

　　1月20日，文旅部发布通知，自2月6日起，试点恢复全国旅行社及在线旅游企业经营中国公民赴有关国家出境团队旅游和“机票+酒店”业务，涉及20个国家。包括泰国、柬埔寨、马尔代夫、斯里兰卡、菲律宾、马来西亚、新加坡等。

　　消息发布后，多家旅游平台出境游搜索量大幅增长。同时，旅游企业也在加紧推出出境产品。北京商报记者从众信旅游获悉，由于首批游客出境目的和需求十分多元化，因此众信旅游筹备了以minitour为代表的定制类产品，目的地覆盖了瑞士、马尔代夫、泰国、新加坡等。在短线方面，首批20个国家里，将以中国内地游客喜爱度较高的热门海岛作为首发目的地。

　　凯撒旅业官方微信号也发布消息称，近日，凯撒旅游出境游业务全面启动。首批数十款不同类型的出境旅游产品即将陆续上线。

　　在北京第二外国语学院旅游科学学院教授谷慧敏看来，春节假期机票、酒店价格都会有一定提升，假期过后，价格就会出现回落。而航线加密、旅行社推出出境团队产品，也会吸引部分游客选择错峰出行。“不过，目前出境航线数量还在进一步恢复之中，境外的酒店、景区及服务人员也需要一段时间重启，出境游市场的全面恢复仍需要一段时间。”

　　北京商报记者 关子辰 张怡然

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）