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在岗服务费、满单奖励，网约车平台“花式”应对春节供需紧张******

　　“虽然是一年一度打车难，但今年来得太早了点吧。”近日，有用户在社交平台反映打车难情况。新京报贝壳财经记者注意到，疫情防控放开后的首个春运，返乡、旅游、购物等被抑制的需求迎来集中释放。

　　网约车供需出现紧张，不过各平台也积极保障运力，哈啰打车、美团打车、T3出行、首汽约车等平台推出春节在岗服务费、调度补贴等措施，满足用户出行需求。

　　春节期间网约车将出现供需紧张

　　“发现北京的司机变少了，打车难了，可能大家回家过年了。”近日，有用户在社交平台反映打车难。新京报贝壳财经记者走访发现，时值岁末，网约车运力有所下滑。

　　滴滴快车冯师傅是河南周口人，1月10日就准备返乡过年，“辛苦一年不容易，也不差几天了，提前一点回家过年，到时候也早点开工。”

　　“我也打算1月10日左右回家，也有不少同行在月初就回家了，有钱没钱回家过年。”来自河北邯郸的滴滴快车付师傅称。

　　不过，也有司机选择就地过年。“不回家了，家里人都来北京了，东北太冷，回家也只能在室内呆着。”来自辽宁的滴滴快车司机张师傅表示，春节期间出车看情况，有空就多拉会儿。

　　作为疫情防控放开后的首个春运，返乡、旅游、购物等被抑制的需求迎来集中释放。首汽约车预测称，春运期间运力紧张，尤其今年预计将会出现大规模回乡探亲、旅游度假等情况，运力保障尤为重要。

　　T3出行大数据显示，2023年春运期间，预计平台呼叫量同比增长超过七成，呼叫峰值同比增幅将突破100%，1月19日和20日为出行最高峰，前往火车站等交通枢纽、旅游景点、购物中心的出行热度最高。

　　哪些城市是热门出发地？根据T3出行大数据，今年春运期间，深圳、上海、广州、杭州、成都、重庆、南京、青岛、武汉、长沙是十大热门出发城市。

　　“今年春节期间大城市出行需求会有较大降幅，而小城市的出行需求因人口返乡会有上涨。但不同城市运力缺口都会存在，尤其是大城市更容易出现网约车叫车难的情况。”哈啰打车相关负责人介绍。

　　各平台加强节日运力保障

　　“在春节法定节假日周期，向车主提供春节在岗服务费、高额冲单奖励等，预期将为车主收入带来较大涨幅，同时维护供需平衡。”哈啰打车负责人表示。

　　往年为保障春节网约车运力，滴滴出行、曹操出行、高德打车等平台均推出“春节服务费”、免佣金等措施，为春节期间坚守岗位的司机予以激励。新京报贝壳财经记者了解到，今年各平台也将延续该措施，稳定平台运力。

　　2022年12月开始，美团打车已经推出了“1亿保障基金”，其中包含春节前后给到司机的出车激励和调度补贴。此外，美团打车还推出车队赛、满单奖、热区单单奖等春节增收活动，鼓励司机在春节期间出车，保障节日期间运力充足。

　　美团打车负责人表示，“休闲娱乐、走亲访友等多样化的出行需求将在春节期间迎来一波高峰。在除夕、春节、元宵节夜间时段，美团打车高峰好叫车联合办公室将加大在医院、场站、旅游景点、购物商圈等场景峰期的运力调度，保障春运期间乘客安全有序出行。”

　　“将在驾驶员群体实施过节费、感恩红包等一系列福利政策，激励驾驶员更积极地投身于春运保障工作当中。同时，针对机场、火车站、城际用车等用车集中的场景，首汽约车将出台针对性运力部署方案，将出行需求集中的场站等地点集中部署运力，以缓解交通运输压力。”首汽约车相关负责人介绍。

　　“结合春运出行需求，我们投入大量资源开展新春活动，希望借此充分满足消费者的出行需求，进一步促进消费复苏。”T3出行相关负责人表示。T3出行将积极调配运力资源，加强交通枢纽、旅游景点等区域运力供给，保障用户出行需求。

　　平台需要精细化运营

　　“2022年没挣到钱，春节就不回去了，和媳妇在北京过年，春节会出车。”来自黑龙江的滴滴快车司机隋师傅从2022年5月开始跑滴滴，每月车辆租金5800元，抛去油费等开支，所剩无几，有时还要倒贴。

　　曹操出行李师傅是北京人，兼职跑网约车，“公司有倒班休息，所以有时间就出来接一些单，也没有固定时间，一个月也能挣3000元-4000元。春节看情况出车吧，当作兜风散心。”

　　疫情之下，网约车行业人员流失颇多，还坚持的司机大多是自己带车，冯师傅、付师傅、李师傅便是如此。“我们小组里退车的不少，但干其他的也不好干，会越来越好的。”隋师傅介绍。

　　网约车行业一定程度上为一些人灵活就业、过渡性就业提供了方便。不过，疫情之下，行业也在承压，一些平台也在积极拓展业务，提升平台活跃度。

　　截至2022年末，哈啰打车自营运力服务城市接近40座，数量较2021年底(接近30座)小幅上涨。从区域分布看，哈啰打车仍主要在广深大湾区、长三角经济圈、川渝经济圈深耕。

　　“从结果看，在所有已开通城市，哈啰均能够快速步入一线阵营。在部分重点城市尤其是运营时间较长的城市，哈啰在当地份额排名基本都靠前，毛利等城市运营指标能够转正。”哈啰打车相关负责人介绍。

　　2022年，以哈啰打车、美团打车、高德打车为代表的网约车聚合模式迎来发展机遇，各平台吸收了不少头部平台单量，聚合模式也获得了主管部门更高重视。

　　2022年8月，交通运输新业态协同监管部际联席会议办公室对11家出行平台公司进行了提醒式约谈，首次提及聚合平台要确保接入的网约车平台符合有关规定，督促接入的网约车平台公司加强车辆和人员管理。

　　“网约车行业已经过了草莽圈地发展的阶段，在巨量的从业车主规模背后，单一平台订单竞争激励，已很难满足车主需求，多平台接单已经成为车主共同选择。”一出行平台业务负责人介绍，行业需要精细化运营。

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)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）