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对美元中间价升至半年以来新高 经济企稳支撑人民币汇率走强******

　　对美元中间价升至半年以来新高——

　　经济企稳支撑人民币汇率走强

　　本报记者 姚 进

　　在内外部因素共同作用下，近期，人民币汇率持续走强。

　　Wind数据显示，截至2月2日16时30分，在岸人民币对美元汇率最高触及6.7007元，离岸人民币对美元汇率最高报6.7057元。2月2日，人民币对美元汇率中间价升至2022年8月以来新高。今年以来，人民币对美元汇率中间价累计调升2516个基点。

　　“2月2日，人民币对美元汇率大幅拉升主要是因为美联储明确将放缓货币紧缩，加息周期临近尾声，短期影响人民币汇率的最大不确定性因素落地，市场情绪和预期再度得到修复和强化，推动人民币汇率上行。”中国银行研究院高级研究员王有鑫表示。

　　美国联邦储备委员会2月1日在结束货币政策会议后，宣布加息25个基点。由于美联储此次加息为2022年3月以来加息幅度最小的一次，市场普遍认为美联储本轮加息周期已渐近尾声，全球风险资产有望迎来反弹，非美元货币的贬值压力有望大幅缓解。

　　我国经济企稳则是近期人民币汇率走强的内部原因。中金公司外汇专家李刘阳认为，1月以来，中国经济持续恢复向好，北向资金加速流入，人民币出现升值趋势。“在中国经济快速恢复的背景下，证券资金流入、结汇需求增强、美元走弱主导了1月人民币汇率的强势行情。”李刘阳说。

　　自美联储去年3月份启动本轮加息周期以来，人民币汇率最低跌至7.3下方，但中国外汇市场运行总体经受住了考验，人民币汇率在全球主要货币中表现相对稳健，跨境资金流动更趋均衡，彰显出强劲的市场韧性。

　　中银证券全球首席经济学家管涛认为，人民币汇率灵活度提高带来的好处也进一步显现：没有影响国内金融和物价稳定，增强了国内货币政策自主性；“减震器”作用正常发挥，减轻了对行政干预手段的依赖。“这有助于提振境内外投资者对中国经济和货币的信心。”管涛说。

　　展望今年人民币汇率走势，专家和研究机构认为，从中长期来看，人民币涨跌取决于中国经济基本面。近期，随着经济基本面企稳，人民币汇率也将得到有效支撑。未来，在外部压力趋缓、国内经济向好的背景下，人民币汇率将呈现双向波动、温和回升，并逐步回归合理均衡水平。同时，外资看好中国经济前景，人民币资产吸引力提升。

　　一方面，美联储加息进程转入下半场，叠加市场对美国经济前景担忧，美元指数上行动能趋弱，人民币汇率下行压力减小。李刘阳认为，美国通胀放缓带动美联储加息预期回落，中国与欧洲经济企稳预期带动风险偏好走强令美元承压，即使短期美元指数可能会因为风险偏好变化有所反弹，但基本面的变化让美元指数重回新高的可能性进一步降低。

　　另一方面，最新公布的先行指标传递出国内经济回升向好的积极信号，为人民币汇率在合理均衡水平运行提供良好环境和支撑。“经济稳金融稳，经济强货币强。”管涛说，随着中国经济加速复苏，国内外普遍看好中国经济前景，人民币资产投资价值受关注，2023年人民币汇率走势有望实现逆转。

　　“短期来看，海外通胀、地缘冲突等不确定因素对外汇市场或继续构成扰动。但整体看，人民币面临的内外部环境相对有利，预计双向波动更加常态化。”光大银行金融市场部宏观研究员周茂华表示，国内经济稳步复苏，市场风险偏好回暖带动资金趋势流入，外贸保持韧性，国际收支基本平衡，加之人民币弹性显著增强，将在国际收支中发挥稳定器的作用。

　　“中国经济走向复苏的迹象十分明显，随着修复动能不断强化，中美经济基本面或再度扭转，人民币汇率或存在进一步升值空间。对于中国央行而言，汇率压力缓解意味着政策空间打开，国内经济有望在政策支持下进一步企稳回升。”信达证券分析认为。

　　管涛提示，当前，内外部不确定不稳定因素依然较多，人民币汇率有涨有跌、双向波动加大，市场主体不宜单边押注汇率涨跌，而需要强化风险中性意识，加强货币错配和汇率敞口管理。

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　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。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）