“在互联网上，没人知道你是坐在电脑前的一条狗”，这句话已经过时了。如果一条小狗坐在主人的iPad或者笔记本电脑面前，戴着蓝色的颈圈，对猫感兴趣，这些情况很可能会被其他人知道。因为若干个智能硬件和数据服务商，已经将这条小狗和它的主人的许多数据上传，并进行分享。“在互联网上隐姓埋名，不过是人们的一个臆想。”

　　在Facebook、微信诞生之前，基于计算机联网系统的部分信息，已经可以帮助确定个人身份了。20世纪90年代中期，研究人员仅根据美国马塞诸塞州医疗就诊信息中的性别、出生日期和邮编，就准确地找到了该州州长的医疗记录。这一方法在当时就可以确定87%的美国民众身份。几年以前，美国在线公布了65.8万名用户在三个月内的不记名搜索日志，《纽约时报》的记者随意选择了其中一些数据，成功地确定了相关人的具体身份。研究人员还对网飞公司的客户匿名数据进行分析，同样可以精准的辨识用户身份。

　　要通过亚马逊等电商企业购物，就得输入姓名和送货地址等信息，而这些信息与用户在其他联网系统、网站录入的信息（如社保信息、搜索记录、商品购买记录、社交网络历史记录）相叠，就可以更为精确的形成对用户个人的图谱描绘，其中还包括用户的社会关系。

　　有些用户还努力避免个人信息被企业收集，坚持使用假名在网上注册，致电企业客服电话时也明确表示不愿通话被录音。但这种抗拒常常是无效的，不仅因为不接受企业的数据采集、录音条款，就无法获得相关的服务，而且企业可以通过算法通过其他信息找出假名背后的用户真实信息。

　　一些被认为泄露了他人隐私的信息操作，会被法官或执法部门裁决为有利于公众而无法给予删除，例如，老板通过微信、电子邮件等方式不公平地指责你，或是要求“潜规则”，你将这些内容发布在网上，当然是对老板隐私的披露，但分享这些内容显然有利于公众了解你所供职的机构以及其他人。

　　全球顶级大数据、移动社交技术和消费行为专家、亚马逊公司前首席科学家安德雷斯·韦思岸坦率指出，包括亚马逊在内，企业借助于网站、APP、社交应用的记录，以及智能硬件上传的数据，全方位的对用户进行跟踪监控，越来越紧密的嵌入用户的生活。数据挖掘与分析因而成为企业界而今普遍的商业模式。

　　对于用户来说，数据披露会给自己带来直观便利，尽管许多企业基于数据挖掘的营销推广多少显得有些粗暴和简单（例如用户无意间浏览了丧葬题材的新闻或商品后，会在社交网络上不断收到有关商品的推荐，让人哭笑不得），却没有意识到社交数据透明化的长远影响——数据挖掘与分析基础上的商业模式，更为精确的将消费者进行定位、细分、转化，很可能让消费者为固定消费付出更高的价格；而大量积累暴露出喜好等个人选择的数据，很多情况下也会成为不利于用户的依据：如果你在就诊后（联网医疗数据），没有依照医嘱调整饮食习惯（购物数据、体重数据），并进行锻炼（计步器数据），保险公司完全可以拒绝在你患上大病后报销治疗费用，或者在你得病前要求你缴纳更高的保费。你通过社交网络发表的言论、分享的信息，也很可能对你的职场发展造成深远影响，某些雇主会因此拒绝你的申请。

　　安德雷斯·韦思岸所著的《大数据和我们》一书，是从如何更好的利用数据为用户服务，并切实增强用户数据管理意识，以保障用户权益的角度出发，提出了再造用户数据观念，即调整隐私权意识，积极尝试社交数据分享并以此创造价值，另一方面也要争取获得对个人数据使用、交换的许可权，最终实现数据创建者与数据企业都遵循透明性与主动性原则。

　　全书第1章以亚马逊等企业为例，叙述了数据挖掘的力量，简要阐述了数据挖掘与分析的基本原理，并强调数据挖掘与机器学习都是一个不断优化不断纠错的过程，建议用户要培养数据素养，理解企业数据利用商业模式的原理，为把握用户数据权利主动权打下基础。而在第2章中，书作者围绕数据时代的数据利用方式、商业模式、用户习惯，与传统的隐私权观念所形成的矛盾，指出除非某个人完全隔绝于数字世界，否则寻求匿名化生存的努力仍将无效，强调社交数据分享的个人价值与公共价值。进入第3章，书作者讨论了数据时代的社交关系、社交图谱，以领英网等社交网站再造用户社交图谱为例，指出社交网络及其体验方式已经较为彻底的重塑了用户的交往方式以及信用管理理念，借助新方式和理念，用户将得以作出更佳的决策。当然，用户也应当向企业提出要求并施加压力，敦促其更快的实现透明性和主动性两个目标。《大数据和我们》书中第4章展望了传感器等智能硬件数据的商业挖掘前景，以及对于用户的利用价值。

　　数据时代，用户应当享有什么样的数据权利？安德雷斯·韦思岸给出建议指出，在提高数据挖掘过程透明性方面，用户应拥有访问自己数据的权利，检查数据挖掘过程安全审计、隐私权效率评级、数据回报评分等进程的权利；以及提高用户主动性的4项权利：修正数据权、对数据进行模糊处理的权利、开展数据挖掘实验的权利、自主导入和导出数据的权利。应该说，在美国、中国等市场，一些企业已经赋予用户以上6项权利，但还不够充分，或者会以收费门槛来限定用户使用，这种现状理应尽快得以扭转。

　　例如，用户检查数据挖掘过程的权利，目前的保障情况并不理想。用户很多情况下难以获知数据公司是否拥有良好的数据加密机制，也不清楚一旦发生数据遗漏事件后的处理情况，数据公司在安全方面的资源投入情况，等等。而对于数据挖掘应当带给用户多少回报（应用便利），用户也一头雾水，不少数据公司在这方面的利益分配操作中显得极不透明。

　　又如，由于目前数据公司尤其是占据细分市场较大份额的巨头企业，事实上享有数据使用的独占权和对用户诉求的审查权，因而用户申请更改（或删除）一些错误信息、一经泄露会对用户安全或财产造成严重威胁并与公共利益无关的信息时，往往得不到企业的快速回应，甚至不能将有关数据进行模糊处理（模糊处理指的是隐去用户个人细致信息等处理方式）。