#最新资讯[超话]##聚观早报##脸书泄露数据被罚20亿# 据报道,脸书因泄露5亿用户数据,被欧洲监管机构罚款2.65亿欧元。当地时间11月27日,爱尔兰数据保护委员会(Data Protection Commission,下称“DPC”)对社交软件脸书(Facebook)处以2.65亿欧元(合约20亿人民币)的罚款,理由是该软件中超5亿用户数据被泄露。目前,脸书母公司Meta(Nasdaq:META)已因隐私泄露被该监管机构罚款近10亿欧元。
此次罚款基于2021年4月的一项调查。该调查显示,脸书约5.33亿用户的个人数据被黑客窃取,这些数据涉及106个国家,包括脸书ID、用户全名、位置、生日、个人简介以及电子邮件地址等。对于此次数据泄露,Meta曾表示,这是由于“恶意人士”利用脸书的漏洞窃取用户个人信息,且这些数据来自2019年发生的信息泄露事件,早已过时。
此次罚款基于2021年4月的一项调查。该调查显示,脸书约5.33亿用户的个人数据被黑客窃取,这些数据涉及106个国家,包括脸书ID、用户全名、位置、生日、个人简介以及电子邮件地址等。对于此次数据泄露,Meta曾表示,这是由于“恶意人士”利用脸书的漏洞窃取用户个人信息,且这些数据来自2019年发生的信息泄露事件,早已过时。
#每日一背# 用户画像[话筒][话筒][话筒]
用户画像概念一经提出,便被广泛应用到精准营销等领域。后来,作为一种描绘用户特征、表达用户诉求的有效工具,用户画像被逐渐引入到图书馆服务等领域。关于用户画像的概念,普遍认为最早是由“交互设计之父”Cooper 提出来的,他认为用户画像是真实用户的虚拟表示,是基于一系列真实数据(Marketing data,Usability data)的目标用户模型。
用户画像指的是为了评估自然人的某些条件而对个人数据进行的自动化处理,特别是为了评估自然人的工作表现、经济状况、健康、个人偏好、兴趣、可靠性、行为方式、位置或行踪而进行的处理。用户画像的构建就是通过数据给用户打上不同的标签用以标记和区分,对于不同的应用,用户画像包含的内容并不完全固定。通常,用户画像都会包含人口属性和行为特征。
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用户画像概念一经提出,便被广泛应用到精准营销等领域。后来,作为一种描绘用户特征、表达用户诉求的有效工具,用户画像被逐渐引入到图书馆服务等领域。关于用户画像的概念,普遍认为最早是由“交互设计之父”Cooper 提出来的,他认为用户画像是真实用户的虚拟表示,是基于一系列真实数据(Marketing data,Usability data)的目标用户模型。
用户画像指的是为了评估自然人的某些条件而对个人数据进行的自动化处理,特别是为了评估自然人的工作表现、经济状况、健康、个人偏好、兴趣、可靠性、行为方式、位置或行踪而进行的处理。用户画像的构建就是通过数据给用户打上不同的标签用以标记和区分,对于不同的应用,用户画像包含的内容并不完全固定。通常,用户画像都会包含人口属性和行为特征。
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和大家分享两个最新的研究数据,我觉得对中国的疫情政策还挺有启发意义的。
1,超额死亡(Excess Death)指真实死亡数和基于过往数据的预测死亡数之间的差值,可以说是评判疫情影响最有效的数据。
在疫情三年期间,一开始就选择“躺平”和“共存”的瑞典的累计超额死亡率是5%,选择中式政策,疯狂清0的澳大利亚的累计超额死亡率是3%,而澳大利亚经历疫情其实只有一年不到的时间而已。作为参考,疫情严重的美国的累计超额死亡率是14%。
以上数据来自 Our World in Data。https://t.cn/A6Ktpb3D
疫情三年过去,我们基本可以确切的说瑞典的政策是正确的,澳洲的政策是错误的,而澳洲政策的鼻祖。。。是永远正确的。
2,纽约是全球受疫情肆虐最严重的城市之一,在死亡最惨重的2020年第15周,当周的超额死亡率接近600%(看图)。
然而纽约的医院系统从来没有爆满过,海军建的方舱医院只住进去过20个病人。
1,超额死亡(Excess Death)指真实死亡数和基于过往数据的预测死亡数之间的差值,可以说是评判疫情影响最有效的数据。
在疫情三年期间,一开始就选择“躺平”和“共存”的瑞典的累计超额死亡率是5%,选择中式政策,疯狂清0的澳大利亚的累计超额死亡率是3%,而澳大利亚经历疫情其实只有一年不到的时间而已。作为参考,疫情严重的美国的累计超额死亡率是14%。
以上数据来自 Our World in Data。https://t.cn/A6Ktpb3D
疫情三年过去,我们基本可以确切的说瑞典的政策是正确的,澳洲的政策是错误的,而澳洲政策的鼻祖。。。是永远正确的。
2,纽约是全球受疫情肆虐最严重的城市之一,在死亡最惨重的2020年第15周,当周的超额死亡率接近600%(看图)。
然而纽约的医院系统从来没有爆满过,海军建的方舱医院只住进去过20个病人。
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