武汉科大：线下线上联动 精准服务就业******

　　武汉科大：企业“网”上来、学生“推”出去、协会“动”起来

　　线下线上联动 精准服务就业

■关注大学生就业

　　近日，在武汉科技大学的企业空中宣讲会线下场地，担任企业招聘“校园大使”的大四学生张高翔正在紧张地忙碌着。他一边和企业对接，为同学们争取简历投递的绿色通道，一边在现场为同学们耐心答疑，精准推送企业招聘信息。

　　找工作遇到最难季，怎么办？线下举办空中宣讲会、为企业配备“校园大使”、每个班设有“就业联络员”……武汉科技大学采取一揽子措施，让企业“网”上来，将学生“推”出去，促协会“动”起来，助力毕业生快就业、就好业。

　　企业“网”上来 线下线上不缺位

　　“各位同学，今天下午三点，海尔智家的空中宣讲会，我们开放场地，欢迎大家现场观看企业直播宣讲，参与面试……”近日，在武汉科技大学，海尔智家的空中宣讲会在线下“闪亮登场”。

　　原来，受疫情影响，学生只能靠空中宣讲会了解企业招聘信息，跟踪简历投递状态。而空中宣讲会相比线下招聘会，针对性弱、互动性差，学生普遍不积极，企业也无法及时跟进学生的投递动向。

　　“能否将线上宣讲会同时安排在线下办？”联系好企业，安排好招聘助理，该校毕业生就业指导中心工作人员孟佳便将想法付诸实践。

　　不到半小时，现场便收到近20份简历。“感受到了学生们找工作的热情，后续我会一一跟进他们的面试进度。”海尔智家HR（人事专员）朱贤也格外上心。

　　该校管理学院2023届毕业生周杰提交网申后，就来到现场，进行视频咨询。经过面试，他收到了录用通知。“幸好学校安排了线下宣讲会，不然我可就失去一个好的就业机会了。”周杰说。

　　按照线上线下相结合的方式，武汉科大还组织了网络专场招聘会。从网上向优质企业发出邀约，为企业配备在校学生担任的“校园大使”，配合企业发布招聘信息、宣传招聘渠道。在校园里展出招聘企业信息后，“校园大使”在现场为毕业生们介绍公司，引导投递简历。

　　学生“推”出去 精准推荐成常态

　　受疫情影响，学校大型线下双选会无法举办，企业对毕业生基本情况的了解常常只能靠一份简历；学生也很难广泛接触企业，了解企业的真实情况。“企业和毕业生之间可能出现某种程度的不信任。”孟佳表示。

　　于是，“校园大使”与企业、教师与企业的“一对一”推荐方式日益流行，这成为企业与毕业生之间沟通的快速通道，双方的适配速度和程度都明显提升。

　　秋招期间，武汉科大2023届毕业生吉少宝，担任了数十家公司的“校园大使”，累计推荐简历200余份。“每推荐5个人，就有1个人进面试。”推荐时，吉少宝不仅了解到每家公司的福利待遇等，还根据同学的偏好有针对性地推荐。

　　“郭老师，这是我的简历，往哪投啊？”临近秋招尾声，该校2023届毕业生禄芯垚向辅导员郭家麒“呼救”。“我帮你！”郭家麒常年和企业保持联系，他一边为学生修改简历，提供求职辅导，一边向HR介绍情况。多方推荐下，一个月后，湖南华菱涟源钢铁有限公司向禄芯垚伸出了“橄榄枝”。

　　“毕业生就业指导中心在秋招前，去宜昌邦普建设项目考察，与企业建立了良好的联系，累计签约17人；计算机学院和金山办公软件签了实习协议，累计签约15人……”孟佳介绍，为了把学生“推”出去，学校还通过访企拓岗、校地合作、校企合作实现推荐学生就业工作的常态化。

　　协会“动”起来 服务就业不打烊

　　近年来，大学毕业生慢就业、缓就业现象突出。疫情下，个别毕业生甚至开始“躺平”模式。

　　“得让大家动起来。”该校毕业生就业指导中心主任鞠磊介绍，学校毕业生就业指导中心改组了已经成立11年的就业与职业发展协会，增设了学院、专业、班级三级制度，每个班设有“就业联络员”，每个学院、专业设有“招聘助理”，总人数近300人。

　　“景旺电子晚七点召开线上宣讲会，相关专业同学可转发观看！”“硚口区直播带岗，明天下午，请转发！”……秋招高峰期，就业群日活跃用户数量过百，每个人都是信息的发布者、传播者和受益者。

　　以往，主要由辅导员了解毕业生的情况，推送就业信息，然而辅导员毕竟力量有限。“如今，每个联络员、招聘助理，就像一个个雷达，分布在全体毕业生中。”鞠磊说。

　　除了为每名毕业生精准推送就业信息，协会还开展“铸梦”生涯求职工作坊、训练营、AI易面系列活动。协会“秋招”时，还推出模拟面试、简历门诊服务，为求职有困难的同学提供帮扶。

　　“疫情影响下，学生的就业环境更加复杂，遇到的问题更加困难。”鞠磊表示，“学校将在防疫安全的前提下，努力为毕业生和企业提供一切便利服务，助力每一名毕业生找到满意的工作。”（本报记者 程墨 通讯员 徐继男 曾梓宸 尚紫荆）

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)