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国际油价走低、原油系期货飘绿，为何汽柴油价格仍上调******

　　国家发改委2月3日傍晚发布消息，根据近期国际市场油价变化情况，按照现行成品油价格形成机制，自2月3日24时起，国内汽、柴油价格(标准品)每吨分别提高210元和200元。

　　折升价，上述调幅对应92号汽油上调0.16元，95号汽油和0号柴油均上调0.17元。据大宗商品资讯机构卓创资讯测算，以油箱容量在50L的家用轿车为例，加满一箱92号汽油将较之前多花8元，95号汽油多花8.5元。油耗方面，以月跑2000公里，百公里油耗在8L的小型私家车为例，到下次调价窗口开启(2月17日24时)之前的时间内，消费者用油成本将增加12元左右。物流行业，以月跑10000公里，百公里油耗在38L的重型卡车为例，在下次调价窗口开启前，单辆车的燃油成本将增加301元左右。

　　经澎湃新闻计算，进入2023年以来，成品油调价经历“二涨一跌”。涨跌互抵后，年内汽油、柴油价格分别上涨255元/吨、245元/吨，对应每升92号汽油、95号汽油及0号柴油上涨0.20元左右。国内大多数地区92号汽油零售限价处于7.5-7.9元/升区间。

　　国际原油期货方面，截至2月2日收盘，2023年3月交货的WTI原油期货下跌0.53美元/桶(-0.69%)，结算价报75.88美元/桶；2023年4月交货的布伦特原油期货下跌0.67美元/桶(-0.81%)，结算价报82.17美元/桶。3日，国际油价显著下跌。自2月以来，油价震荡走低。

　　调价当天，在国内商品期市表现上，原油系品种飘绿。2月3日日间盘收盘，国内商品期货主力合约多数收跌。截至当天15时，燃油主力合约领跌期市，跌超3%，低硫燃料油跌超2%。上海国际能源交易中心日间盘原油期货合约低位震荡，国内原油期货主力2303合约开盘531.7元，截至日间收盘，收报531.9元，跌1.92%或10.4元；结算价为532.0元。

　　这看起来似乎是矛盾的。为什么会出现国际油价走低、原油系期货飘绿的同时，本轮调价窗口汽柴油价格却上调？其实，这是由国内成品油价格调整机制决定的。

　　按照《石油价格管理办法》有关规定，国内汽、柴油最高零售价格根据国际市场原油价格变化情况，每10个工作日调整一次。每次价格如何调整主要看调价前10个工作日国际油价平均值与再之前10个工作日平均值的比较情况，不是简单由调价前几天国际油价变动决定。从这轮计价周期的原油变化率看，国际原油价格呈现先扬后抑趋势，但整体价格走高。

　　金联创能源分析师王延婷表示，中国优化疫情防控政策后，出入境管控进一步放松，市场对中国能源需求预期乐观。另外，EIA将2023年全球原油需求增速预期上调5万桶/日至105万桶/日，再考虑到对俄罗斯石油制裁加码，对燃料供应减少的担忧增加。能源需求前景有所改善与供应减少担忧共同提振油价持续反弹。后期虽然因炼油需求疲软和出口低迷，美国原油库存增加，以及在欧洲央行与英国央行货币政策公布前，市场心态趋于谨慎，对原油价格形成打压，但原油整体均价依然上涨明显。

　　从历史调价数据看，成品油调价与国际油价走势并非“跟涨不跟跌”。此前也多次出现过调价日之前国际油价大幅上涨，但当期国内成品油价格却下调的情况。例如，2021年12月17日是调价日，之前2个工作日国际油价连续上涨，但当期国内汽、柴油价格每吨分别下调130元、125元。据澎湃新闻不完全统计，2021年7月26日、3月31日，2020年9月18日等调价日均出现过类似情况。

　　隆众资讯原油分析师李彦认为，以当前的国际原油价格水平计算，下一轮成品油调价开局将呈现下跌的趋势。目前来看，欧美经济衰退忧虑仍在延续，俄罗斯实际供应没有出现显著下滑，预计下一轮成品油调价下调的概率较大。

　　卓创资讯成品油分析师王雪琴称，美联储加息放缓符合市场预期，但全球央行紧缩货币政策不变，依然对国际油价形成利空压制。另一方面，欧佩克+维持现有产量政策不变，在一定程度上对油市底部支撑明显。短期国际油价单边推涨的压力依然较大，油价有望延续波动行情。新一轮调价以下调预期开场。

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）