爱奇艺更改会员投屏收费标准，还有谁在悄悄拒投“大屏”？******

　　近日，大批网友在网络社交端表示，爱奇艺APP对投屏价格进行了限制。过去爱奇艺黄金VIP会员支持4K清晰度视频投屏，但现在仅能选择480P清晰度。

　　对此，爱奇艺客服表示，黄金会员可以在电脑、平板和手机端使用，同时可以使用480P清晰度进行投屏。

　　记者体验发现，此前爱奇艺黄金会员投屏时，最高可选至4K高清，但目前黄金会员权限已被限制在480P清晰度。对于该规则的变化，爱奇艺方面暂未发表回应。

　　据记者目前体验发现，除了爱奇艺对投屏视频分辨率更改了收费标准，其他视频平台方面，芒果视频会员与腾讯视频会员仍旧可以原分辨率投屏，优酷从2022年下半年开始提示需额外付费12元才能投屏，B站大会员可以正常投屏。

　　据行业分析师对记者表示，爱奇艺更改黄金会员投屏标准的背后根本原因，仍旧是营收层面的压力。2022年12月16日，爱奇艺会员涨价政策落地后，网络上针对此次涨价舆情反弹剧烈，直冲微博热搜榜二位置，网友观点主要质疑爱奇艺为何再次涨价、为何对多机登录进行更严格审核。

　　对于当时涨价的原因，爱奇艺方面对第一财经记者回应称，未来会继续加大优秀作品的投资，让优秀内容创作者有所回报，让产业生态更健康。为会员朋友们提供更多像《人世间》《苍兰诀》《罚罪》《卿卿日常》《风吹半夏》这样的好作品。

　　易观分析文化消费行业资深顾问廖旭华对记者表示，涨价动作背后的根本原因仍旧是利润问题，虽说涨价必然会影响公司整体收入，但上次涨价动作已提供了充足的数据与经验，爱奇艺内部对于涨价影响已了解，所以此次基于利润的目的再次进行涨价动作。

　　自2020年11月至今，爱奇艺连续两年涨价，连续包月价格从每月15元一路上扬至25元，在财报电话会上，爱奇艺创始人兼CEO龚宇表示，爱奇艺从三季度起升级策略，驶入“冷静增长”新航道，即不再以现金流大量消耗为代价，而是将资源更多投入到公司的主营业务和有更高确定性的高ROI项目中。龚宇表示，基本上可以确定“2022年全年Non-GAAP运营层面盈亏平衡”的目标能够达成。

　　会员涨价已成为目前国内视频网站普遍选项，2022年4月20日，腾讯对腾讯视频VIP和超级影视VIP会员价格进行调整，涨价幅度在5元至20元之间。涨价幅度最大的是腾讯视频VIP连续包年，从过去的218元涨至238元。腾讯视频VIP连续包月、腾讯视频VIP年卡、超级影视VIP连续包月则分别涨价5元。此次爱奇艺涨价，平台会员价目前已与腾讯视频会员价基本持平。

　　但涨价的后遗症也在财报数据中有所体现。腾讯控股2022年三季度财报显示，截至三季度末，腾讯视频付费会员总数为1.20亿，同比减少900万，环比减少200万。对于付费会员数下降，腾讯方面回应是由于内容排播延后所致，同时虽然用户下滑，但“得益于会员价格调整的积极举措，ARPU(每用户平均收入)有所提升”。

　　爱奇艺三季度财报显示，该季度公司会员服务收入42亿元，相比去年三季度同比下滑2%，环比上季度下滑1.7%。虽然会员数实现了环比增长270万，季度日均订阅会员数达1.002亿，但相比去年同期1.038亿仍有所下降。

　　另外，月度平均单会员收入(ARM)为13.90元，同比增长2%，相比之前的14.69元、14.53元有所下滑。针对三季度会员收入同比下降的问题，龚宇表示，主要基于几点原因：第一是5、6、7月份受到疫情影响，消费者意愿下降；第二是6、7月份部分计划中的内容未上线；第三，有些过度缩减市场费用，导致第三季度前期业绩不好。

　　此次爱奇艺调整会员投屏，对会员数量、付费业务营收等方面的营收，需带下个季度财报时会有所体验。中国电子视像行业协会副秘书长董敏向第一财经记者表示，虽然近年来爱奇艺、优酷、腾讯的内容成本居高不下，经营利润不好。但是，打破之前的会员规则，且采用切甘蔗的方式逐次打破，对于消费者来说肯定难以接受。

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)