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想去三、四线城市就业大学生占比呈上升趋势******

　　《社会蓝皮书：2023年中国社会形势分析与预测》发布——

　　想去三、四线城市就业大学生占比呈上升趋势

　　中国社会科学院社会学研究所与社会科学文献出版社近日联合发布了《社会蓝皮书：2023年中国社会形势分析与预测》(以下简称“蓝皮书”)。蓝皮书指出，大学生就业地域偏好明显，想去北上广深等一线大城市和二线经济发达城市的大学生仍占大多数，不过这一占比呈缓慢下降趋势。想去三、四线城市以及小县城、基层乡镇和农村工作的大学生占比虽然相对较少，但呈上升趋势。

　　教育部的数据显示，2023届全国普通高校毕业生规模预计达1158万人，比2022届增加82万人。

　　高校毕业生倾向三、四线城市为什么会呈上升趋势？对于超千万的毕业生群体来说，这是否会成为一个新信号？记者对此进行了调查。

　　一、二线城市仍是首选

　　家住河南郑州的刘燕在大学所学专业属于师范类，正在准备参加当地的教师招聘。她说：“肯定还是想优先考一、二线城市。如果没考上，考离家近的三、四线城市也能接受。”

　　“毕业生刚走出大学校门，尽管不能全面理解城市等级和职业生涯的关系，但总能判断出在各类城市就业的长短期收益差异。”中国宏观经济研究院社会政策室副主任魏国学表示，进入一线城市会面临激烈竞争，薪资水平和生活舒适度方面可能并不友好，但可以预期更高的发展上限和更广阔的职业空间，在跳槽或者失业时的回旋余地更大。毕业生到三、四线城市求职的竞争压力相对较小，但也存在劳动力市场规模小、制约长期发展空间的局限性。

　　“毕业生在一线城市和三、四线城市之间做出选择，本质上都是在权衡职业生涯的长短期利弊，并非一线城市吸引力不再。”魏国学坦言。

　　虽然，在三、四线城市就业的意愿增强，但蓝皮书显示，2021年，想去北上广工作的大学生占比34.1%，想去二线省会城市或经济较为发达的非省会城市的占比39.27%，合计超过70%。这说明大部分大学生依然倾向于“传统”大城市。

　　魏国学分析，一线城市资源集聚和配置能力从未停止增长，职场吸引力也在持续增强，加剧了已然激烈的竞争。因此，当毕业生觉得长远的预期收益难以抵消短期竞争带来的损失时，到三、四线城市的意愿就会增强。

　　以家乡为参照对比城市间就业优劣

　　家住济南的赵禾马上大学毕业，在找工作的这段日子里，他以家庭所在城市为最低标准进行择业。“除非是公务员外派，不然去别的三、四线城市不如在老家工作。”

　　不愿离开家乡，是不是代表着这届毕业生更加“佛系”？

　　“对毕业生而言，没有比老家城市更熟悉的参照系。”魏国学坦言，毕业生离开故土到陌生的城市工作，除了要适应当地环境，还需重构社会网络，在短期可能得独自承担困难及风险，这些事项看起来很微妙，但对个体而言意味着成本，如果就业城市的收益低于家乡城市，远走他乡工作肯定是个亏本的决策，理性的毕业生会尽力避免。

　　魏国学说：“对比城市间就业优劣的难度非常大，主观性很强，部分结论甚至是道听途说，以家乡为参照进行比较是一种理性行为。”

　　选择就业城市并非一锤定音

　　近期，清华大学、南京大学、上海交通大学等高校陆续公布了2022年毕业生就业质量报告。

　　在这些报告中，高校2022年毕业去向落实率均在83%以上，高校毕业生就业“基本盘”稳定，并且呈现出扎根西部的趋势。其中，西安交通大学到中西部就业的大学生人数占比为59.52%，上海交通大学赴中西部就业的学生比例也创历史新高。

　　和高校就业质量报告一致，蓝皮书也显示出近三年的大学毕业生倾向到三、四线城市就业的趋势。2018年，大学生中想去三、四线城市工作的比例为7.29%，到2021年，这一比例上升到了11.77%。

　　“有几个关键因素对毕业生影响较大，带动毕业生将目光投向三、四线城市。”魏国学分析，城市边际发展能力和就业竞争强度此消彼长，一线城市逐步趋于成熟定性，经济增长速度放缓，释放高质量就业岗位的速度同步趋缓，劳动力市场对毕业生学历等门槛要求提高，求职竞争日益激烈，三、四线城市虽然整体发展水平不高，但发展速度较快，利好就业并舒缓竞争。

　　“数字经济一定程度上淡化了距离和区位对职业生涯的影响。数字经济在国民经济中的占比不断提高，创造了大量分散在三、四线城市的新就业岗位，毕业生薪资、机遇、发展空间与一线城市的差别并不明显。”魏国学提醒，到何类城市就业并非一锤定音，而是多次博弈。00后等新生代毕业生择业观更灵活，工作转换频率更快，无论一线城市还是三、四线城市，都不可能快速锁定职业生涯，愿意去三、四线城市就业，也能重返一线城市。

　　(记者 陈鹏 通讯员 鲁山青)

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）