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在美国在线的案例中，我们被我们所搜索的内容出卖了。而奈飞公司的情况则是因为不同来源数据的结合暴露了我们的身份。这两种情况的出现，都是因为公司没有意识到匿名化对大数据的无效性。而出现这种无效性则是由两个因素引起的，一是我们收集到的数据越来越多，二是我们会结合越来越多不同来源的数据。
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科罗拉多大学的法学教授保罗·欧姆（Paul Ohm），同时也是研究反匿名化危害的专家，认为针对大数据的反匿名化[2]，现在还没有很好的办法。毕竟，只要有足够的数据，那么无论如何都做不到完全的匿名化。更糟的是，最近的研究表明，不只是传统数据容易受到反匿名化的影响，人们的社交关系图，也就是人们的相互联系也将同受其害。
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大数据洞察
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在大数据时代，不管是告知与许可、模糊化还是匿名化，这三大隐私保护策略都失效了。如今很多用户都觉得自己的隐私已经受到了威胁，当大数据变得更为普遍的时候，情况将更加不堪设想。
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与25年之前的民主德国相比，现在我们所受的监控没有减少，反而变得越来越容易、严密以及低成本。采集个人数据的工具就隐藏在我们日常生活所必备的工具当中，比如网页和智能手机应用程序。我们知道大多数的汽车中都装了一个“黑盒子”——用来监测安全气囊激活的情况，而如今，一旦出现具有争议的交通案件，这个黑盒子所采集的数据就可以在法庭上充当证据。当然，如果企业采集数据只是来提高绩效，我们就不用像被Stasi窃听那样而感到那么害怕。毕竟企业再强大，也不如国家强制力。
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不过，即使它们不具备国家强制力，想到各种各样的公司在我们不知情的情况下采集了我们日常生活方方面面的数据，并且进行了数据共享以及一些我们未知的运用，这还是很恐怖的。对大数据大加利用的不只是私营企业，政府也不甘落后。
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据《华盛顿邮报》2010年的研究表明，美国国家安全局每天拦截并存储的电子邮件、电话和其他通信记录多达17亿条。前美国安全局官员威廉·宾尼（William Binney）估计政府采集的美国及他国公民的通信互动记录有20万亿次之多，其中包括谁和谁通过话、发过电子邮件、进行过电汇等信息。为了弄明白这所有的数据，美国建立了庞大的数据中心，其中美国国家安全局就耗资12亿美元在犹他州的威廉姆斯堡建立了一个。
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如今，不再只是负责反恐的秘密机关需要采集更多的数据，所有的政府部门都需要，所以，数据采集扩展到了金融交易、医疗记录和Facebook状态更新等各个领域，数据量之巨可想而知。政府其实处理不了这么多数据，那为什么要费力采集呢？
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这是因为在大数据时代，监控的方式已经改变了。过去，调查员为了尽可能多地知道嫌疑人的信息，需要把鳄鱼夹夹到电话线上。当时最重要的是能深入调查某个人，而现在情况不一样了，比如谷歌和Facebook的理念则是人就是社会关系、网上互动和内容搜索的加和。所以，为了全面调查一个人，调查员需要得到关于这个人的最广泛的信息，不仅是他们认识的人，还包括这些人又认识哪些人等。过去的技术条件没法做到这样的分析，但是今非昔比了。
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不过，虽然企业和政府拥有的这种采集个人信息的能力，让我们感到很困扰，但也还是没有大数据所引起的另一个新问题让我们更恐慌，那就是用预测来判断我们。
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预测与惩罚，不是因为“所做”，而是因为“将做”
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约翰·安德顿（John Anderton）是华盛顿特区警局预防犯罪组的负责人。这是特别的一天，早上，他冲进了住在郊区的霍华德·马克斯（Howard Marks）的家中并逮捕了他，后者打算用剪刀刺杀他的妻子，因为他发现他妻子给他戴了“绿帽子”。安德顿又防止了一起暴力犯罪案件的发生。他大声说：“我以哥伦比亚特区预防犯罪科的名义逮捕你，你即将在今天谋杀你的妻子萨拉·马克斯（Sarah Marks）……”其他的警察开始控制霍华德，霍华德大喊冤枉，“我什么都没有做啊！”
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这是电影《少数派报告》（Minority Report）开始时的场景，这部电影描述的是一个未来可以准确预知的世界，而罪犯在实施犯罪前就已受到了惩罚。人们不是因为所做而受到惩罚，而是因为将做，即使他们事实上并没有犯罪。虽然电影中预测依靠的不是数据分析，而是三个超自然人的想象，但是《少数派报告》所描述的这个令人不安的社会正是不受限制的大数据分析可能会导致的：罪责的判定是基于对个人未来行为的预测。
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我们已经看到了这种社会模式的萌芽。30多个州的假释委员正使用数据分析来决定是释放还是继续监禁某人。越来越多的美国城市，从洛杉矶的部分地区到整个里士满（美国弗吉尼亚州首府），都采用了“预测警务”（也就是大数据分析）来决定哪些街道、群体还是个人需要更严密的监控，仅仅因为算法系统指出他们更有可能犯罪。
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在孟菲斯市，一个名为“蓝色粉碎”[3]的项目为警员提供情报，关于哪些地方更容易发生犯罪事件，什么时候更容易逮到罪犯。这个系统帮助执法部门更好地分配其有限的资源。这个项目自2006年启动以来，孟菲斯的重大财产和暴力犯罪发生率约下降了26%（虽然这与这个项目不一定有因果关系）。
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在里士满市的另一个项目中，警察把犯罪数据与其他数据相关联，比方说市里的大公司何时给员工发工资，当地举办音乐会或者运动赛事的时间。这证实了警方对犯罪趋势的预测，有时也会帮助警方推算出更准确的犯罪趋势。例如，里士满市的警察一直觉得在枪击事件之后会出现一个犯罪高峰期，大数据证明了这种想法，但是也发现了一个漏洞，即高峰不是紧随枪击事件而来的，而是两个星期之后才会出现。
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这些系统通过预测来预防犯罪，最终要精准到谁会犯罪这个级别。这是大数据的新用途。众多科幻小说的丰富演绎进一步揭示了机场日常安检的平庸和困境。美国国土安全部正在研发一套名为未来行为检测科技（Future Attribute Screening Technology，简称FAST）的安全系统，通过监控个人的生命体征、肢体语言和其他生理模式，发现潜在的恐怖分子。研究者认为，通过监控人类的行为可以发现他们的不良意图。美国国土安全部声称，在研究测试中，系统检测的准确度可以达到70%。（测试方法并不可知，难道是要志愿者假扮恐怖分子，然后看看系统是否能发现他们的不良意图吗？）尽管这些研究还处于早期阶段，执法者和监管部门还是对其给予了高度重视。
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我们可以用大数据来预防犯罪，听起来真不错。毕竟在犯罪发生之前及时制止比事后再惩罚要好得多，不是吗？因为我们避免了犯罪的发生，也就挽救了可能被伤害的人，同时社会整体也受益了。
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但是这很危险，因为如果我们可以用大数据来预防犯罪，我们就可能会想进一步惩罚这个未来的罪犯。这也是符合逻辑的，因为我们会觉得如果只是阻止了他的犯罪行为而不采取惩罚措施的话，他就可能因为不受损失而再次犯罪；如果我们因为他未实施的犯罪行为而惩罚他的话，可能就会威慑到他。
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基于预测基础上的惩罚似乎也是我们现在惯行方法的一种提升。现代社会是建立在预防不健康、危险和非法行为基础上的。我们为了预防肺癌而减少吸烟率、为了避免在车祸中死亡而系安全带、为了避免被劫机而不允许带枪支登机，所有这些预防措施都限制了我们的自由，但是我们愿意为了防止更大的灾难而做出适当的牺牲。
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大多数情况下，我们已经在以预测之名采用大数据分析。它把我们放在一个特定的人群之中来对我们进行界定。保险精算表上指出，超过50岁的男性更容易患前列腺癌，所以你如果不幸正好处于这个年龄段，就需要支付更多的保险费用，即使你根本就没得过这个病。没有高中文凭的人更容易偿还不起债务，所以如果你没有高中文凭，就可能贷不到款或者必须支付更高的保险费。有的人在过安检的时候，可能会需要进行额外的检查，仅仅是因为他带有某种特定的特征。
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这都是如今的小数据时代所采用的“画像”背后的指导思想。在一个数据库中找到普遍联系，然后对适用于这种普遍联系的个人深入勘察。这适用于团体内的每个人，是一条普遍规则。当然，“画像”意义颇多，不只意味着对一个特定群体的区分，而且指“牵连犯罪”，不过这是一种滥用，所以“画像”有严重的缺陷。
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大数据洞察
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大数据替我们规避了“画像”的缺陷，因为大数据区分的是个人而不是群体，所以我们不会再通过“牵连犯罪”给群体中的每个人都定罪。如今，一个用现金购买头等舱单程票的阿拉伯人不会再被认为是恐怖分子而接受额外的检查，只要他身上的其他数据表明他基本没有恐怖主义倾向。因此，大数据通过给予我们关于个人自身更详尽的数据信息，帮我们规避了“画像”的缺陷——直接将群体特征强加于个人。
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其实，我们一直在用“画像”来帮助我们确定个人的罪责，大数据所做的并没有本质的差别，只是让这种方法更完善、更精准、更具体和更个性化。因此，如果大数据预测只是帮助我们预防不良行为，我们似乎是可以接受的。但是，倘若我们使用大数据预测来判定某人有罪并对其尚未实施的行为进行惩罚，就可能让我们陷入一个危险的境地。
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