体坛名人“洗牌”进行时：有人被抓，有人升官 ******
中新网北京2月3日电(刘星晨)2023年伊始，体育圈并不平静。
据重庆市纪委监委消息，重庆市体育局原巡视员李亚光涉嫌严重违纪违法，接受审查调查。李亚光何许人也？他曾作为主教练带领中国女篮获得1992年巴塞罗那奥运会亚军。此消息一出，体坛名人被“查”名单上又多一人。
图片来源：中共中央纪律检查委员会网站截图。但与此同时，也有包括田径名将苏炳添、巩立姣等人“升官”解锁新身份。不知不觉间，一场体坛名人的“洗牌”正在悄然进行。
有人“被抓”，都是什么身份？
提起“被抓”，或许大家最先想起的还是国足前主帅李铁。“千疮百孔”的中国足球经历了一个寒冬。
去年11月底，中国国家男子足球队原主教练李铁涉嫌严重违法，接受中央纪委国家监委驻国家体育总局纪检监察组和湖北省监委监察调查。
资料图：图为中国男足前主帅李铁在场边指挥。他也成为了中国国家男子足球队首位被调查的主教练。彼时，距离2009年中国足坛“反赌扫黑”风暴已有13年。此事一出，网友们纷纷问道：李铁被查，会不会掀起中国足坛新一轮“反腐风暴”？
很快，这种疑问便有了回应。继李铁被查后，中国足坛再起波澜。
半个月前，据驻体育总局纪检监察组消息，中国足球协会第十一届执委会成员、原秘书长刘奕，常务副秘书长兼国家队管理部部长陈永亮涉嫌严重违法，目前正接受中央纪委国家监委驻国家体育总局纪检监察组和湖北省监委监察调查。
资料图：陈永亮。图片来源：IC photo曾出任过国家队管理部部长、中超联赛部部长等职务的陈永亮被不少资深足球迷熟知。而在中国足坛上次反赌扫黑风暴中，陈永亮曾与主管裁判工作的李冬生有过紧密联系，后者被判入狱。
然而，体育圈并未就此平静。
同样是在今年1月，国家体育总局政法司副司长胡光宇涉嫌严重违纪违法，接受中央纪委国家监委驻国家体育总局纪检监察组和北京市东城区监察委员会审查调查。
图片来源：网友评论截图再到2日晚被调查的李亚光，过去一段时间以来，已经先后有多人被查。
出生于1958年的李亚光曾入选中国男子篮球队，多次参加国际邀请赛、亚洲与世界性比赛。退役转型为教练后，还曾作为中国女篮主教练在1992年巴塞罗那奥运会上获得亚军。此后，他还曾担任第七届中国篮球协会副主席以及重庆市篮协主席。
值得注意的是，他已经于2018年退休。
有人“升官”，哪些体坛名将解锁新身份？
竞技赛场打拼多年后，不少荣誉等身的运动员也在近期实现“升官”，备受关注。
去年12月召开的国际乒联运动员委员会主席选举中，国乒名将刘诗雯和印度运动员阿昌塔共同当选国际乒联运动员委员会主席。这是国际乒联首次产生一男一女两位运动员委员会主席。
资料图：图为刘诗雯在比赛中。 中新社记者 王刚 摄已过而立之年的刘诗雯职业生涯斩获过20个世界冠军，2016年获得里约奥运会女子团体金牌。2015年和2019年，刘诗雯两次荣获国际乒联“年度最佳女运动员”称号。
此番当选后，刘诗雯表示，很荣幸能得到世界各地运动员的支持。“国际乒联运动员委员会是一个新的平台，希望我能够在这里发挥更大的作用。未来我将继续学习、努力为运动员争取更多的利益。”
今年年初，中国田径协会公布了第十届执委会名单，百米“飞人”苏炳添、东京奥运会女子铅球冠军巩立姣当选中国田径协会副主席。此外，孙海平、丛玉珍作为教练员代表也入选这份名单。
图片来源：中国田径协会网站截图其实早在中国田径协会副主席前，苏炳添便已经“身兼多职”。世界田联运动员工作委员会委员、暨南大学体育学院副教授、广东省田径协会副主席……
1月14日，中国女篮名将杨力维在社交媒体晒出图片表示，“能够当选本届广东省政协委员，我倍感荣幸。新征程，新挑战，我深感责任在肩并将全力以赴。发挥自身专业优势更好的尽责履职、建言献策。为推动广东省体育事业全面发展作出积极贡献。”
图片来源：杨力维微博截图而据山东省政府网站山东省体育局“领导信息”栏目显示，乔云萍已任山东省体育局党组书记、局长。
作为乒坛名将，乔云萍在职业生涯中曾斩获世界乒乓球锦标赛女子双打冠军、全运会混合双打冠军、亚运会女子双打冠军、世乒赛女团冠军等多个冠军。
执教生涯中，乔云萍先后培养了包括张继科、陈梦、李晓霞在内的多名国乒选手，颇为传奇。
图片来源：山东省政府官网截图据公开资料显示，乔云萍在离开教练员岗位后也曾担任山东省体育局副局长、山东省妇联兼职副主席等职务。
在体坛名将“升官”后，提到最多的便是“尽责履职，为运动员争取更多权益”。用网友们的话说就是——专业人做专业事。(完)
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) 盈彩网投资平台地图 |
