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来源:彩神彩票网投2024-06-05 17:48

  

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巴西骚乱凸显复杂政治局面,三个信号耐人寻味******

  中新网1月10日电(记者 孟湘君)名家艺术品被破坏、多间办公室遭冲击、桌椅被掀翻、文件散落一地……

  当地时间1月8日,成千上万的示威者身着统一服装、手持国旗、横幅和棍棒,闯入国会、总统府和联邦最高法院,并与军警发生冲突,甚至盗走总统卫队武器。

  如此混乱的场景,让外媒联想到两年前,美国国会遭暴力冲击的场景。然而,这一次,不是美国前总统特朗普支持者,而是“巴西特朗普”支持者,冲闯和破坏了巴西国家权力机构的办公场所。

  

当地时间1月8日,巴西国会前,一名男子在前总统博索纳罗支持者举行的反政府示威现场挥舞巴西国旗。

  新上任不久的巴西总统卢拉紧急部署平息骚乱,目前已有逾400人被捕。回顾事件,至少传递出三个耐人寻味的信号,凸显该国政治局面之复杂。

  第一个信号:

  骚乱时机耐人寻味

  这场骚乱,在巴西首都巴西利亚爆发。事发时,巴西总统卢拉正在圣保罗州视察暴雨灾情。

  在随后的紧急讲话中,卢拉强烈谴责骚乱事件,指责政府建筑被“法西斯分子”和“狂热分子”攻占,是“野蛮行为”。目前,他已回到遭破坏的总统府。

  

资料图:巴西总统卢拉。

  卢拉誓言严惩骚乱制造者,铲除幕后资助者。他果断签署联邦干预安全法令,加强首都巴西利亚安保,多管齐下应对冲击。

  其一,下令国民警卫队进驻巴西利亚,以恢复秩序。

  其二,下令关闭巴西利亚市中心24小时,包括行政和政府大楼所在主干道,宣布当地进入联邦安全干预状态,持续到1月31日。

  其三,撤换当地公共安全负责人,任命司法部副部长卡佩利为新负责人。

  目前,据巴西联邦区州长罗查透露,已有400多名参与骚乱者被捕。巴西《圣保罗页报》称,为将示威者赶出相关建筑,军警、联邦警察、装甲车、直升机齐齐出动,催泪瓦斯弹、震撼弹、胡椒喷雾纷纷上阵……

  总体可见,事态还是挺严重的,影响也不小。

  虽然正式调查结果出来前,一切都只是猜测,但细观事件第一个耐人寻味的信号,来自骚乱发生的时机和形式。

  

当地时间1月8日,巴西首都巴西利亚,前总统博索纳罗支持者举行示威反对总统卢拉。

  至少,有三点引人思考:

  第一,骚乱发生时卢拉刚上任一周多,事发时总统不在总统府,这是时机凑巧还是精心选择?

  第二,正如卢拉所说,是首都安全出现“疏漏”让示威者有机可乘,也导致首都安全负责人紧急换将。那么,“疏漏”究竟从何而来?

  第三,骚乱形式为何如外媒所言,与北美的那个“超级大国”类似?

  第二个信号:

  前总统表现耐人寻味

  事实上,巴西正处在政治紧张和两极分化加剧的气氛当中。

  一方面,是前总统博索纳罗为代表的右翼势力不甘败选;另一方面,是总统卢拉为代表的左翼力量重返权力中心。两股力量激烈博弈,造就了巴西政治形势的复杂多变。

  

资料图:博索纳罗在第76届联合国大会上发言。

  博索纳罗被称为“巴西特朗普”。他曾在巴西国民议会下议院,度过了作为边缘议员的七届任期,也曾表达对该国军事独裁统治时期的怀念。由于在经济、新冠疫情和保护亚马孙热带雨林等方面应对不力,竞选连任时,他失去了温和派选民的支持。

  在此之际,第二个耐人寻味的信号出现了,那就是博索纳罗的表现。

  自竞选落败以来,虽然其支持者一直在缺乏证据的情况下质疑总统大选结果的公正性,大肆鼓噪和开展破坏行动,甚至呼吁发动军事政变让卢拉下台,但博索纳罗本人在公共场合几近缄默。

  就连博索纳罗的副总统莫朗也批评其未能及时安抚和团结国家,而是“让反民主情绪制造混乱和割裂”。

  

巴西前总统博索纳罗所在政党,形容暴力冲击政府机构事件是“巴西悲伤的一天”。图片来源:美国有线电视新闻网报道截图

  任总统期间,只有巴西联邦最高法院能对博索纳罗发起刑事调查,但随着卢拉2023年1月1日宣誓就职新一任巴西总统,博索纳罗失去了司法豁免权。眼下,他本人、心腹及两名儿子,面临散播虚假信息、攻击选举制度等指控。

  宣誓就职时,卢拉不点名地批评了博索纳罗任内的做法,强调“犯错者将为其错误付出代价”。他认为,“这个国家为权利、主权和发展而建立的大厦,近年来遭到了系统性破坏”。

  英国《卫报》等披露,在巴西总统任期结束前48小时,博索纳罗已秘密离境飞往美国佛罗里达州“避难”,也未出席卢拉的就职典礼。

  更耐人寻味的是,即使有外媒发现自己侄子身处骚乱现场,但博索纳罗仍罕见发声,否认与骚乱间的关联。他表示,“我否认巴西现总统对我的指控,这没有证据”。

  第三个信号:

  美国表态耐人寻味

  巴西形势突变后,各方纷纷表明立场。谴责暴力、支持巴西民选政府,是国际社会的共同选择。

  

资料图:联合国秘书长古特雷斯。中新社记者 廖攀 摄

  联合国

  “巴西是一个伟大的民主国家”,联合国秘书长古特雷斯强调,巴西人民的意愿及民主机构“必须得到尊重”。

  拉美和加勒比国家

  墨西哥、哥伦比亚、智利、委内瑞拉政府等拉美和加勒比国家,纷纷批评骚乱的发生。

  阿根廷总统费尔南德斯将巴西此次骚乱形容为“政变企图”,他还以拉美和加勒比国家共同体(CELAC)、南方共同市场轮值主席国总统身份,呼吁各成员国共同对抗巴西的反民主进程。

  欧洲

  欧盟外交与安全政策高级代表博雷利、法国总统马克龙、西班牙首相桑切斯等欧洲国家和机构领导人,谴责暴力事件,表达对巴西民选政府和民主制度的支持。

  美国

  美国总统拜登谴责示威者强闯巴西国家权力机构的行为,认为对巴西民主和权力和平移交的攻击“令人发指”。拜登表示,巴西民主制度“得到我们的全力支持”。

  

资料图:美洲峰会期间,美国总统拜登会见时任巴西总统博索纳罗(左)。

  美国国务卿布林肯称,美国“同卢拉总统一道呼吁立即停止这些行动”。

  美国参议院外交委员会主席梅嫩德斯则点名称:“我谴责博索纳罗无视民主原则,煽动对巴西政府大楼的无耻攻击”,“美国国会大厦遭暴力冲击发生至今两年,特朗普的遗产还在继续毒害北半球”。

  不得不说,美国政治家们的表态,是整件事当中最耐人寻味的信号了。

  一方面,美国民主党当政,为谴责对头共和党的特朗普,拜登政府公开表态要和美国曾千方百计想“除掉”的卢拉站到一起。

  然而,美国似乎得了健忘症,是谁将拉美视为自家后院为所欲为?是谁在拉美诸国包括巴西煽动颜色革命和政变?美国的“同情与支持”,卢拉需要吗?

  另一方面,美国是不是忘了博索纳罗在佛罗里达州“避难”?“巴西特朗普”的弃子命运,来得这么快?

  

资料图:巴西总统卢拉曾被认为与国企贪腐案有关,获刑9年半,图为2018年其前往警局时记者蜂拥采访。

  事实上,工会领袖出身的卢拉此次当选总统十分不易,被巴西劳工党誉为“凤凰涅槃”。此前两任巴西总统期间,卢拉提振了巴西经济,帮助数百万巴西人摆脱了贫困,声望极高。

  然而卸任后,卢拉被指贪腐入狱,在狱中度过580天后,定罪被撤销。随着他赢得历史性的第三个总统任期,人们期待这位获称“博索纳罗解毒剂”的老将,在经济和社会正义方面大展身手,再次团结这个国家。(完)

                                                                                                                                                                                                                                                  • 你的隐私,大数据怎知道******

                                                                                                                                                                                                                                                      作者:杨义先、钮心忻(均为北京邮电大学教授)

                                                                                                                                                                                                                                                      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。

                                                                                                                                                                                                                                                      《光明日报》( 2023年01月12日 16版)

                                                                                                                                                                                                                                                      (文图:赵筱尘 巫邓炎)

                                                                                                                                                                                                                                                    [责编:天天中]
                                                                                                                                                                                                                                                    阅读剩余全文(

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