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（文／Kevin Gold）今年7月，LinkedIn（一家面向商业客户的社交网站——编注）的共同创办人雷德 霍夫曼（Reid Hoffman）在给美国麻省理工学院媒体实验室（MIT Media Lab）做演讲时，手腕上戴着一个奇怪的装置。这是由该实验室的情感计算组（Affective Computing Group）开发的“Q传感器”（Q-sensor），演讲时它通过不断闪烁来展现霍夫曼的整体压力水平。霍夫曼身后，实时twitter标签“#MediaLabTalk”在两个大屏幕上滚动更新。其中一条推提到，“你们可以看到雷德 霍夫曼努力回想他刚阅读过的一篇文章的详细内容的时候，压力监视器闪烁得更快了。”
每次提到“Q传感器”，霍夫曼的压力水平也会升高，比如媒体实验室主任伊藤穰一（Joi Ito）开玩笑说媒体实验室计划在未来所有演讲中要让演讲者戴上测谎仪。虽然这个装置并不是测谎仪（装置内的全面测谎测试并不擅于测谎），但它能帮助观众分辨霍夫曼对于哪些观点较为自信，对于哪些观点并不确信。所有这些都与他演讲中的一个主题很好地吻合：随着公众审查越来越多，信息变得更加可信。
我们暴露了自己，只是没有察觉当科技变革引起的社交屏障慢慢消失时，自愿贡献自己的生理数据来证实开放性也并非那么牵强。我们都佩戴压力监视器的那一天也许尚未迫近，但我们已经无意识地贡献了那些信息。
情感计算组的最新研究发现可以从一个普通的摄像头来收集脉搏信息。他们使用独立成分分析技术，从视频信号复原中发现血液能够随着每一次的脉搏而轻微改变皮肤的颜色。尽管这项技术尚未脱离实验室而得到证实，但不难想象脉搏能从通常电话会议的视频录像中复原。所以，脉搏也是我们长期在互联网上泄漏的信息之一，只是我们并没有察觉。
以前有句话：在互联网上，没人知道你是一条狗。但这种看法一直是幻觉。哈佛大学数据隐私实验室的拉塔尼 斯威尼（Latanya Sweeney）提出说，仅需邮政编码、性别和生日就能以87%的几率确定你的确切身份。你的位置能通过IP地址来推断（代理服务器除外）；你的生日通常自己就会填写在社交网站上；你的性别能通过你所使用的词汇来推断。只要给出足够多的对照样本，你的一段文字就足以将你从一群人中分辨出来。
社交网络：掀起你的隐私来现在，谁都能给你拍张照片发到网上，一旦照片发布出来，几乎不可能移除所有备份。模式识别软件不仅能分析某人的照片来了解这个人，还能研究他的朋友在网络上曝光的内容来进行分析。一个程序利用某些男同性恋的facebook好友自己曝光的性取向来确定这些男同性恋的性取向，结果竟然有80%左右的精确度！
美国东北大学的阿兰 密斯莱夫（Alan Mislove）发现，仅需要20%的大学生填写资料就能推断其好友的一些信息。这个软件使用从巨大数据集收集来的统计表，比如当朋友是一个社团的成员时，这些朋友有多大的概率会拥有相同特征，以及他们偶尔会以多少频率分享信息；然后该软件将这些若干概率组合为统计学上有根据的猜测，来判断某个人是否属于某个特定社团。所以，加入社交网络后不可能不暴露你自己。
我们或许应该考虑更加开放的好处。霍夫曼提到，一旦某人的LinkedIn页面上有至少10个链接，那么此人的资料比传统纸质简历更可信，因为人们通常不希望当着朋友和同事的面歪曲事实。我们放弃一些隐私，以此交换彼此更可靠的信息。
网络时代的隐私：一种亲密的幻觉将视频分析引入这类信息交换后，事情又不同了。视频会议系统会暴露脉搏，显示出对方有多大兴致，那么人们还会用这个系统来交流吗？约会站点会提供消费者这种软件，在另一方不知情的情况下，在获得兴奋的迹象后分析未来视频聊天的适当日期吗？没人知道自己在往上暴露了多少隐私，但实际上肯定比他们想暴露的要多很多。
互联网带来的文化变革尚未结束，我们对网络社会信息的理解尚未健全。统计学及模式识别等技术意味着我们在网上暴露了一些我们不想公开的信息。随着互联网与现实世界产生更多的关联，信息泄露的几率还会增加。年轻一代中的一些人可能完全抛弃隐私。
但这些信息也可能是不正确的、误导的、过期的、容易产生曲解的或有人故意伪造的。想想看，用统计学关联来评价一个人是有多肤浅？而且脉搏是个非常不明确的社交信号。就像互联网用户自身，模式识别软件能让人陷入亲密的幻觉，同时仍然略微理解是什么驱使人产生那种感觉。
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