大数据时代个人隐私的分级保护研究

图目录／001
表目录／003
第一章　大数据时代隐私保护何以成为问题?／001
　　第一节　大数据时代的隐私污染／001
　　　　一　全球性的隐私侵害／001
　　　　二　大数据污染的治理／016
　　第二节　隐私保护的多重悖论／023
　　　　一　隐私悖论无处不在／023
　　　　二　隐私保护掣肘重重／026
　　第三节　解决隐私悖论的新路径／031
　　　　一　原路径的失效／031
　　　　二　新思路的转向／033
第二章　重新认识大数据时代的隐私权／037
　　第一节　大数据时代的个人数据处理／037
　　　　一　收集：原生数据与模拟数据／039
　　　　二　处理：数据画像与生物识别／041
　　第二节　大数据时代隐私权的新内涵／043
　　　　一　关涉公民的数字身份／044
　　　　二　六项权利与八项原则／046
　　　　三　价值化·暴力化·技术化·全球化／048
　　第三节　大数据时代隐私侵权的新表现／052
　　　　一　个人数据的不正当交易／053
　　　　二　私人活动的全方位监控／054
　　　　三　私人领域的无障碍侵入／055
　　第四节　大数据时代隐私权的新挑战／057
　　　　一　以国家安全之名／057
　　　　二　以信息知情之名／058
　　　　三　数据无障碍跨境流动／060
　　　　四　传统道德伦理受侵蚀／061
第三章　世界各国隐私保护的有效性分析／063
　　第一节　中美最新隐私法规的比较分析／064
　　　　一　中国：法规分散与制度创新／064
　　　　二　美国：分散立法与行业自律／066
　　　　三　中美隐私法规的比较分析／070
　　第二节　世界主要国家的隐私法规分析／073
　　　　一　欧洲6国／073
　　　　二　亚洲3国／083
　　　　三　大洋洲2国／087
　　　　四　非洲2国／091
　　　　五　美洲3国／093
　　第三节　世界各国隐私保护现状与启示／099
　　　　一　现状：不健全型世界隐私保护地图／099
　　　　二　启示：“反技术意志”全球新标准／103
第四章　有效保护之一：对隐私主体进行分级／113
　　第一节　隐私分级保护的理论框架／113
　　　　一　分类及其相关理论／113
　　　　二　分级及其相关应用／114
　　　　三　隐私分级保护框架／117
　　第二节　隐私主体分级的伦理准则／122
　　　　一　隐私保护的伦理准则／122
　　　　二　隐私主体分级的准则／124
　　第三节　隐私主体分级的维度／125
　　　　一　从性别的角度分级／125
　　　　二　从年龄的角度分级／127
　　　　三　从职业的角度分级／130
　　第四节　隐私主体的综合分级／132
　　　　一　三个维度的综合／132
　　　　二　其他维度的综合／134
第五章　有效保护之二：对隐私数据进行分级／136
　　第一节　个人隐私与敏感数据／136
　　　　一　数字时代的个人隐私／136
　　　　二　敏感数据是核心领域／138
　　　　三　敏感数据鉴定与分类／139
　　第二节　敏感数据的定义模式／144
　　　　一　敏感数据的法律定义／144
　　　　二　敏感数据的定义模式／147
　　第三节　敏感数据的现实悖论／149
　　　　一　理论与现实间的悖论／149
　　　　二　现实悖论的两种解释／150
　　第四节　隐私数据的分类分级／153
第六章　隐私保护的有效性调查：如何加强自我保护？／155
　　第一节　个人隐私自我保护的伦理原则／155
　　　　一　关于保护意识的原则／157
　　　　二　关于保护行动的原则／159
　　第二节　中美“千禧一代”大学生的隐私保护意识比较／160
　　　　一　框架与模型／161
　　　　二　中国大学生的隐私保护意识／166
　　　　三　美国大学生的隐私保护意识／170
　　　　四　中美大学生隐私保护意识的比较／174
　　第三节　中美“千禧一代”大学生的隐私保护行动比较／175
　　　　一　中国大学生的隐私保护行动／176
　　　　二　美国大学生的隐私保护行动／178
　　　　三　中美大学生隐私保护行动的比较／180
　　第四节　大数据时代隐私自我保护的现状与展望／182
　　　　一　调研：价值趋同与文化存异／182
　　　　二　现状：隐私保护有意识无行动／193
　　　　三　展望：小数据思维精准防御／195
第七章　永恒之悖论：未完的思考／198
　　第一节　大数据：隐私的魔咒？／198
　　第二节　新技术唤醒暴力与恶／202
　　第三节　人与技术关系的重构／204
参考文献／209
附录一　中文调查问卷／238
附录二　英文调查问卷／242

图目录
图1.1　2015年1～11月隐私信息泄露量／006
图1.2　2015年六大行业隐私信息泄露情况／007
图1.3　2014年7月至2018年7月国外各行业隐私信息泄露规模对比／012
图1.4　“Big Data”的全球搜索热度随时间变化趋势／016
图1.5　美国对全球实施秘密监听／017
图1.6　2015年中国手机网民因信息泄露遭受各种损失的占比／018
图1.7　《促进大数据发展行动纲要》的词云分析／020
图1.8　隐私权四大要点的逻辑关系／024
图1.9　中美从新闻传播视角研究网络隐私的文章数对比／030
图1.10　本书的研究目标／034
图1.11　总体思路与问题框架／036
图2.1　大数据研究的关系／038
图2.2　2013年中国网民因信息安全问题遭受各种损失的占比／052
图2.3　2014年第二季度垃圾邮件最多国家排行／056
图3.1　被调查的89个国家和地区宪法中是否有隐私规定／100
图3.2　被调查的国家和地区法律中有无关于敏感信息定义／101
图3.3　被调查的国家和地区是否有权威的数据保护机构／103
图4.1　韦恩图形模式和金字塔形模式／118
图4.2　关于“保护谁”的分类／120
图5.1　不同类别数据泄露信息量／147
图5.2　欧盟成员国中两种敏感数据定义占比／149
图6.1　隐私披露行为与隐私忧虑的关系新模型／163
图6.2　中国大学生是否曾在网络上填写过个人信息／166
图6.3　中国大学生最担忧他人以哪种方式传播个人信息／167
图6.4　个人信息被盗可能对中国大学生产生的影响／170
图6.5　美国大学生是否曾在网络上填写过个人信息／171
图6.6　美国大学生最担忧他人以哪种方式传播个人信息／171
图6.7　个人信息被盗可能对美国大学生产生的影响／174
图6.8　中国大学生是否采取过措施对个人信息进行保护／176
图6.9　中国大学生个人信息被盗后采取的行动／177
图6.10　中国大学生对网络上个人信息的最大担忧／177
图6.11　中国大学生关于加强隐私信息保护的建议／178
图6.12　美国大学生是否采取过措施对个人信息进行保护／179
图6.13　美国大学生个人信息被盗后采取的行动／180
图6.14　美国大学生对网络上个人信息的最大担忧／180
图6.15　美国大学生关于加强隐私信息保护的建议／181
图7.1　Facebook商业模式／201
表目录
表1.1　2012～2016年国内重大网络隐私信息安全事件／002
表1.2　2017年全球十大信息泄露事件／006
表1.3　2004～2017年国外100件规模最大的隐私信息泄露事件／007
表1.4　2014年大数据应用导致的四大隐私侵害事件／014
表1.5　西方发达国家的合法数据交易公司／021
表1.6　2018年上半年爆发的大规模数据泄露事件（不完全统计）／032
表3.1　中美隐私保护法律法规的细则对比／071
表3.2　2009年BDSG三次修订的内容／076
表3.3　被疑使用Hacking Team公司监控软件的21国政府／079
表3.4　被调查的89个国家和地区宪法中是否有隐私规定／100
表3.5　被调查的国家和地区法律中有无关于敏感信息的定义／101
表3.6　被调查的国家和地区是否有权威的数据保护机构／102
表4.1　英国电影分级制度／116
表4.2　美国电影分级制度／117
表4.3　隐私主体的分类／120
表4.4　综合性别和年龄两个维度的隐私主体分级／133
表4.5　综合性别和职业两个维度的隐私主体分级／133
表4.6　综合性别、年龄、职业三个维度的隐私主体分级／134
表5.1　74个国家和地区定义的“敏感数据”的类别／146
表6.1　中国大学生担忧个人信息在网络上传播的理由／167
表6.2　中国大学生感知的主要类型的敏感信息／168
表6.3　中国大学生认为可能泄露个人信息的网络活动或现实机构／169
表6.4　美国大学生担忧个人信息在网上传播的理由／172
表6.5　美国大学生感知的主要类型的敏感信息／172
表6.6　美国大学生认为可能泄露个人信息的网络活动或现实机构／173
表6.7　中国大学生对敏感数据的感知情况分析／184
表6.8　美国大学生对敏感数据的感知情况分析／185
表6.9　中美大学生敏感数据敏感度的差异性分析／187