青岛农业大学：发挥人才优势，服务乡村振兴******

　　近日，在青岛绿沃川农业科技有限公司种植大棚内，一排排整齐的草莓长势旺盛，红彤彤的果实点缀于绿叶之间。“得益于青岛农业大学姜卓俊教授研发的草莓超早熟栽培技术，我们的草莓上市早、品质好，回头客很多，供不应求。”青岛绿沃川农业科技有限公司总经理李坤均说。

　　青岛农业大学姜卓俊教授研发的草莓超早熟栽培技术获得青岛农业企业的一致好评。作为一所“农字号”大学，青岛农业大学充分发挥智力和人才优势，坚持人才下沉、科技下乡，将创新成果送到田间地头，以科技服务助推现代农业发展。

　　科技小院加速农业科技落地

　　近日，在位于青岛莱西市店埠镇的胡萝卜科技小院的试验田里，科技小院“院长”赵颖和同学们忙得热火朝天：运肥、称重、撒肥……试验田里呈现出一片繁忙景象。

　　赵颖是青岛农业大学资源与环境学院一名研二学生。去年研究生一入学，她就跟着导师在胡萝卜科技小院里开展研究，致力于胡萝卜产量和品质的提升。“在科技小院里作研究，让我对课题的理解更深入了。在这里，我们一边学习，一边指导农户科学种田，帮助乡亲们解决农业生产中的难题，每天都过得很充实。”赵颖说。

　　赵颖的导师陈延玲是中国农业大学张福锁院士以科技小院模式培养出来的第一批研究生。博士毕业后，陈延玲回到本科母校青岛农业大学任职，也将科技小院模式带了回来。2019年7月，在陈延玲的推动下，胡萝卜科技小院在青岛莱西市店埠镇建成，入住小院的青岛农业大学师生针对胡萝卜生产开展科学研究，探索技术服务模式。

　　除了日常科研和实验工作，科技小院的另一项重要工作就是针对农户需求进行不同形式的技术普及。“我们通过田间党校、夜间培训等形式，对生产过程中痛点、难点进行技术培训。对于没有时间参加线下培训的农户，我们会通过短视频、科普传单等形式，把技术送到他们手上，提升农民科学素质、把当地的农民培养成‘土专家’。”陈延玲说。

　　近年来，青岛农业大学不断开拓科技小院助农新阵地，派出师生团队驻扎农业生产一线，推广科技服务“小院模式”。青岛农业大学陆续建成了胶州大白菜科技小院、莱西玉米科技小院等，并承担了乐陵小麦玉米科技小院等相关工作。

　　青岛农业大学每个科技小院都有专攻的特色农产品项目，因地制宜开展技术示范和指导，服务农民需求，打通了农业技术推广应用的“最后一公里”。

　　目前，青岛农业大学科技小院引进及创新作物高产高效技术20余项，实现作物平均增产12.8％，增效33.4％，增收20.4％。

　　科技特派员为乡村振兴赋能添智

　　日前，青岛莱西市沽河街道北张家寨子村农户张许山告诉科技日报记者，由于种植的“阳光玫瑰”葡萄卖出了好价钱，2022年他们一家的收入达到60多万元。“多亏了青岛农业大学的‘葡萄专家’传经送宝，我们的腰包越来越鼓了！”张许山说。

　　张许山提到的“葡萄专家”，正是青岛农业大学的科技特派员。去年底，由青岛农业大学理学与信息科学学院副院长韩仲志担任团长，山东省科技特派员创新创业共同体青岛葡萄产业服务团成立，为葡萄种植提供科技指导服务。

　　“专家们经常到葡萄园来，从选种、育苗到结果、采摘，给予我们手把手的指导。”张许山说，在广大果农的心里，青岛农业大学的专家就是大伙儿种植葡萄的“主心骨”，是致富路上的“贴心人”。

　　这是青岛农业大学科技特派员队伍助力乡村振兴的一个缩影。自国家推行科技特派员制度以来，青岛农业大学建立起具有较高专业知识背景和丰富实践经验的科技特派员队伍。科技特派员们把促进农业增效、农民增收作为工作重点，深入田间地头，为农户送去科技指导和服务。

　　“学校科技特派员总人数已超过600名，服务区域覆盖山东省全域，辐射至广西、贵州、云南、四川、青海、重庆、内蒙古和甘肃等地。”青岛农业大学校长刘新民介绍，2022年，青岛农业大学实施了科技特派员大会战行动计划，组建了20支科技特派员团队，由“单兵作战”向高水平的“团队作战”转变，由“服务农户技术”向“服务产业需求”转变。

　　“学校将继续发挥人才、科研优势，以科技小院、科技特派员工作为抓手，进一步打通实验室到田间地头的创新链条，促进成果转化，服务地方产业发展。”刘新民说。(记者王健高 实习记者 宋迎迎 通讯员 刘 琨)

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)