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来源：彩云网计划群2024-04-10 17:48

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首套房贷利率跌破4% 买房时机来了？******

　　中新网2月2日电(中新财经记者左宇坤)还在观望中的买房人，在这个春节过后迎来了颇有吸引力的“利率大礼”。

　　自今年1月央行、银保监会宣布建立首套住房贷款利率政策动态调整机制后，已有多地调整首套房贷款利率，从最开始的三四线城市，向郑州、厦门等更高能级城市蔓延。

资料图：参展商售楼人员向顾客介绍楼盘。

　　房贷利率迈入“3时代”，有买房人“坐不住了”

　　“即日起，南宁市阶段性调整首套住房商业性个人住房贷款利率下限，调整后利率下限为LPR(贷款市场报价利率)减60个基点。按照现行LPR，我市首套住房商贷利率下限将下调为3.7%。”2月1日，广西南宁市住房和城乡建设局网站“官宣”了房贷利率下调的好消息。

　　“过年前就听说了些消息，年后就有银行开始陆续运作了。”南宁一楼盘销售人员孙先生对中新财经记者表示，有些银行二套房的贷款利率也降到了4.9%左右。

　　贝壳研究院监测数据显示，3.7%的首套房贷利率目前为全国商贷利率最低，同处这一水平的还有珠海、株洲和常德。

　　孙先生对此颇为感慨：“两三年之前，南宁的首套房贷利率最高能达到6.1%，在全国也算高的。这两天还有很多在‘高位上车’的客户跟我说，大腿都拍麻了，现在二套房利率都比当年首套房的低了。”

　　“昨天还有客户给我打电话，他是1月初刚刚以4.1%的利率贷了款，不过现在还没有放款，来问我能不能按3.7%走，我还是建议他马上联系银行经理。”孙先生说。

　　更为着急的显然是正有打算买房的人们。孙先生表示，最近几天很多意向购房者明显更着急想要尽快定下来。除了想赶上这波利好，也有人担心开发商会因为行情走热而调价。

　　同样在这两天迎来利率调整的还有福建厦门。“我们是从1月31日开始调整的，首套房贷款利率从原来的LPR-20基点调整到LPR-50基点，也就是3.8%。”厦门一房产中介夏女士对记者介绍，假设申请了30年的100万元贷款，等额本息的还款方式，每月能省下170余元。

　　夏女士同时强调，这次主要是针对首套房的定向利好，因为目前二套贷款利率还是LPR+80基点，即5.1%的利率，两者差别还是比较大的。

资料图：众多楼盘。张一辰摄

　　已近20城调整利率下限，更多城市或将跟进

　　经历了2022年三次共35个基点的下调后，5年期LPR由2021年年底的4.65%降至4.3%。

　　央行、银保监会建立首套住房贷款利率政策动态调整机制后，新一年房贷利率调整的高峰期已然到来。

　　中指研究院1月31日发布的数据显示，据不完全统计，2023年新调整利率下限的城市接近20个，包括郑州、天津、福州、沈阳、厦门等二线城市，肇庆、湛江、云浮、惠州、韶关、江门阶段性取消首套房贷利率下限。

　　依据动态调整机制政策规定，新建商品住宅销售价格环比和同比连续3个月均下降的城市，可阶段性维持、下调或取消当地首套住房贷款利率政策下限。

　　“从城市分布来看，春节前，下调房贷利率的多以三四线城市为主；春节后，近几日下调房贷利率的城市以二线城市为主，其中不乏省会城市和重点二线城市。”诸葛找房数据研究中心指出。

　　对于未来更多的调整，上海易居房地产研究院统计认为，二线城市中的太原、沈阳、石家庄、哈尔滨、昆明、乌鲁木齐、南宁、武汉、海口和贵阳等地，三四线城市中的柳州、三亚、日照、承德、温州、中山、张家口和赣州等地，都有对房贷利率进行下调的需求。

　　“房贷利率的下降属于供需两端一揽子调控政策的一种，还是要与其他政策结合起来发挥作用。预计后续还有其他城市跟进，而且首套房贷利率还会下降。”广东省城规院住房政策研究中心首席研究员李宇嘉表示。(完)

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）

[责编：天天中]

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