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来源：三分快三APP2024-01-19 17:48

春运返程火车票开抢请收好这份出行指南******

　　中新网1月13日电(中新财经葛成)2023年春节的脚步越来越近，不少人已经踏上归家的旅途。今年春运，按照火车票提前15天发售的安排，今日，1月27日(正月初六)的火车票将正式开售。

　　今年春运期间天气怎么样？乘车前要注意点啥？返程高峰在哪天？出发前可以先看看这些核心信息。

1月7日，乘务员在重庆北站站台帮助老人乘车。当日，2023年春运正式启幕。中新社记者何蓬磊摄

　　1月27日前后将出现首个返程高峰

　　据春运工作专班副组长、交通运输部副部长徐成光介绍，今年春运期间，1月27日(正月初六)和2月6日(正月十六)前后将出现两个返程高峰。

　　1月27日和2月6日对应的火车票开售日期分别为1月13日和1月23日。

　　从时空分布看，节前以大城市向周边城市及主要劳务输出省迁移为主，探亲流、务工流叠加，客流强度有所提升；节后则以主要劳务输出省及中小城市向中心城市聚集为主，返程客流相对错开。

资料图：旅客有序乘车。陈文摄

　　这些地方冷冷冷！出行需做好防寒保暖工作

　　春运期间的天气状况如何？

　　据国家气候中心副主任方翔介绍，今年春运的开始阶段恰逢三九四九(1月9至26日)，三九四九在民间又往往被认为是一年当中最寒冷的阶段。预计2023年春运期间(1月7日至2月15日)我国北方大部及华南等地气温较常年同期偏低、全国降水整体偏少，东北等地偏多。

　　方翔提示，春运返乡及出行需注意以下几点：

　　一是各地出行人员需做好防寒保暖工作；

　　二是新疆、内蒙古、东北地区以及陕西、山西、河北等地将有降雪或雨夹雪，以及有强冷空气影响，出行需防范降雪、降温、道路湿滑和大风天气的不利影响；

　　三是黄淮、西南地区东部以及长江中下游等地要防范雨转雨夹雪、低能见度和道路湿滑的不利影响，特别是在高海拔地区或山区驾车出行人员要注意防范雨雪冰冻和道路湿滑的不利影响；

　　四是在江河湖面及沿海活动的朋友需注意大风天气的不利影响。

　　针对影响春运的暴雪、寒潮大风、低温冰冻、大雾等灾害性天气，中央气象台将及时发布预报预警信息，也建议旅客出行时及时收听收看当地的天气预报信息，防范不利天气的影响。

资料图：乘客有序进站乘车。蔡敏婕摄

　　换乘需关注12306通知站内便捷换乘车站增至100个

　　节假日、春运等出行高峰期间，旅客有时无法买到直达车票。为方便旅客出行，铁路部门推出接续换乘服务，旅客可以购买联程票前往目的地。

　　在换乘过程中，有旅客因列车晚点、取消等原因影响后续行程，遇到这样的情况应当怎么办呢？

　　国铁集团介绍，在旅客出行信息服务方面，铁路部门在全国3200余组动车组列车上推行铁路畅行扫码服务，旅客通过扫描座椅扶手上的“铁路畅行码”，可顺畅查询列车正晚点、运行位置、接续车次、交通接驳等出行服务信息，还可以办理餐饮选购、补票升席、查找遗失物品等业务。

　　同时，铁路部门完善铁路12306消息通知机制，及时向已购票并预留了准确联系方式的旅客，精准推送列车停运和变更信息，方便旅客掌握列车开行动态，以便合理安排行程。

　　在站车服务方面，因铁路责任或不可抗力造成旅客退票，联程车票可一并办理退票，而且免收退票手续费。旅客在办理补票、变更等业务时，不再收取手续费；同时扩大非高峰方向票价折扣优惠列车范围。

　　在中转换乘服务方面，全国站内便捷换乘的车站由过去80个增至100个，旅客在春运期间换乘更加方便。

资料图：乘务员为旅客表演手势舞。周围摄

　　注意！这类消毒用品不能带上火车

　　春运期间，不少旅客会随身携带消毒用品。

　　在国家铁路局、公安部发布的《铁路旅客禁止、限制携带和托运物品目录》中，明确将“酒精”列入禁止目录。

　　铁路部门提示，旅客在旅途中如有消毒需求，可使用消毒湿巾、消毒棉片等替代。

　　需要注意的是，消毒凝胶属于“含易燃成分的非自喷压力容器日用品”，在安检中是“限制随身携带的物品”。因此，每位旅客限带1件，而且单体容器容积不能超过100毫升。(完)

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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）

[责编：天天中]

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