关系经济下的隐私悖论

用个人数据交换来的是什么?这是思考隐私悖论的唯一方向。

很快,我们就将进入一个关系经济的时代。

过去10年来,互联网带来的数字化轨迹,让每个ID都可以成为被精确定义的个体,可以与相关信息精确的关联;

而社交网络导入的现实人际关系和创造出的新人际关系,则让每个个体被“关联”起来,而信息得以基于关系更高效的流动;

然后,基于智能终端的移动互联网则更进一步,个体不仅仅可以与其他个体和信息关联起来,还可以马上直接回馈到现实之中,此时信息的流动已经不再是终点。

而关系经济的核心就是“Everyone’s connected”,而要做到这一点,个体的特性、轨迹、位置、关系、好恶都需要被获取和分析,以便寻获个体与信息、他人、甚至是任何物体的关系,然后进行关联并推动个体的现实动作,比如阅读,交流、当然还有购买。

如今最流行的精准营销、社会化营销、O2O、移动广告等等,无不是在关系经济土壤中才能真正绽放的花朵。他们之所以还没有大放异彩,就是因为关系经济还没有在技术上真正成熟,个体还没有真正被全面数字化进而可以获得更高的分析和关联。

但是,个体的信息化背后,面对的是一个令人挠头的隐私问题。实际上,如今对于这个趋势已经有着不小的担忧甚至是反对的声音。比如一种观点就坚定地认为:用户的个人数据和关系属于用户个人,用户拥有自己数字化数据的绝对控制权,其他公司的追踪、分析和转让这些数据都是不可容忍的。

对于隐私问题的另一种声音认为:适度的“隐私出让”可以让生活更美好,甚至可以说更“显性化”的人是向更高文明进化的必然路径,因为个体信息的显性化,会带来巨大的社会效率提升和自我收益。而科技要释放更大的价值就需要更智慧,你要让它为你更好的服务就不可能不让它更了解你是谁。

在中国,随着互联网的高速发展,可以预料类似的隐私保护主义也很快会成为一股力量。

不久前,腾讯在QQ上推出了“QQ 圈子”这个试验功能。通过这个功能,QQ 把服务器里的二度好友关系、群成员关系、朋友网班级校友关系、微博听众关系等等所有关系链资源整合到一起,把用户的社交圈完整的勾勒出来。借助多年的用户资料积累,通过用户行为的分析,帮助用户找到更多的社交关系联线,从而组建若干个定位更加精确的社交网络。而从商业的意义看,这种把关系链变成关系网的提升,对腾讯未来在关系经济中有着非常重大的意义。

但外界担忧的声音很快就出现了。由于“圈子”是提取数据后自动分析和匹配的,假设A和B是好友,B和C是好友,而A和C不认识。但C极有可能会出现在A的 QQ 圈子里并且显示真实姓名。有人认为这实际上是未经B允许而把好友信息给了A,而依赖的只是他们之间的共同好友关系就暴露了对方的信息,这很可能会是个隐私隐患。

实际上,在微博的关注关系上,甚至是未来在基于通讯录的移动社交应用中,这种关系关联很可能是一个必然的趋势。而其引发的一些讨论,体现的是在不可回避的关系经济大潮中,人们对个人隐私的担忧。

可以预料隐私一定是未来一段时间的焦点问题,但我觉得悖论或许并不存在。因为隐私出让的选择权一定应该归于个体。与此同时,关系经济的基本模型是让人用一些信息权利去交换更大的信息权利,所以虽然隐私获取将永远是个敏感话题,但能否给出让隐私的人交换更大价值才更加关键。

或者说,用个人数据交换来的是什么?这是思考隐私悖论的唯一方向。

本文系作者 zhangpeng 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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  • 不超过四行,就能读出是张鹏手笔,hoho

    回复 2012.04.06 · via pc
  • 我认可出让一定的隐私做数据挖掘,换取更多信息。但我倾向于拒绝公开我出让的隐私。基于人际关系做数据挖掘,选一个恰当的方向,才能给用户带来更好的体验和更多的惊喜,并让用户乐于出让一定的隐私

    回复 2012.04.06 · via pc
  • 社交越发达,隐私越易暴露,这是肯定的

    回复 2012.04.08 · via pc
  • 隐私交易的关键在于规则,扎克伯格在谈Facebook关于如何决定把客户的那些资料公开给那些人的时候说这些问题背后有着很大的道德风险,所以要把规则定的非常详细。这样才能在保护隐私的情况下给客户很好地体验

    回复 2012.04.08 · via pc
  • 这是写在开篇的话,主要是来引发思考的。特别喜欢张鹏在极客公园里对嘉宾的发问。

    回复 2012.04.07 · via pc
  • 题目是雷声大雨点小,博弈这两个字就去掉吧

    回复 2012.04.07 · via pc
  • 虚与实的融合

    回复 2012.04.07 · via pc
  • 晕。

    回复 2012.04.07 · via pc
  • 说的很对

    回复 2012.04.06 · via pc
  • 现在也都是研究数据挖掘,唉。以后我们的每一份数据也许都会成为商业公司的盈利工具

    回复 2012.04.06 · via pc
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