（文／Kevin Gold）今年7月，LinkedIn（一家面向商業客戶的社交網站——編注）的共同創辦人雷德 霍夫曼（Reid Hoffman）在給美國麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）做演講時，手腕上戴著一個奇怪的裝置。這是由該實驗室的情感計算組（Affective Computing Group）開發的“Q傳感器”（Q-sensor），演講時它通過不斷閃爍來展現霍夫曼的整體壓力水平。霍夫曼身後，實時twitter標簽“#MediaLabTalk”在兩個大屏幕上滾動更新。其中一條推提到，“你們可以看到雷德 霍夫曼努力回想他剛閱讀過的一篇文章的詳細內容的時候，壓力監視器閃爍得更快了。”

　　每次提到“Q傳感器”，霍夫曼的壓力水平也會升高，比如媒體實驗室主任伊藤穰一（Joi Ito）開玩笑説媒體實驗室計劃在未來所有演講中要讓演講者戴上測謊儀。雖然這個裝置並不是測謊儀（裝置內的全面測謊測試並不擅于測謊），但它能幫助觀眾分辨霍夫曼對於哪些觀點較為自信，對於哪些觀點並不確信。所有這些都與他演講中的一個主題很好地吻合：隨著公眾審查越來越多，信息變得更加可信。

　　當科技變革引起的社交屏障慢慢消失時，自願貢獻自己的生理數據來證實開放性也並非那麼牽強。我們都佩戴壓力監視器的那一天也許尚未迫近，但我們已經無意識地貢獻了那些信息。

　　情感計算組的最新研究發現可以從一個普通的攝像頭來收集脈搏信息。他們使用獨立成分分析技術，從視頻信號復原中發現血液能夠隨著每一次的脈搏而輕微改變皮膚的顏色。儘管這項技術尚未脫離實驗室而得到證實，但不難想象脈搏能從通常電話會議的視頻錄像中復原。所以，脈搏也是我們長期在互聯網上泄漏的信息之一，只是我們並沒有察覺。

　　以前有句話：在互聯網上，沒人知道你是一條狗。但這種看法一直是幻覺。哈佛大學數據隱私實驗室的拉塔尼 斯威尼（Latanya Sweeney）提出説，僅需郵政編碼、性別和生日就能以87%的幾率確定你的確切身份。你的位置能通過IP地址來推斷（代理服務器除外）；你的生日通常自己就會填寫在社交網站上；你的性別能通過你所使用的詞彙來推斷。只要給出足夠多的對照樣本，你的一段文字就足以將你從一群人中分辨出來。

　　現在，誰都能給你拍張照片發到網上，一旦照片發佈出來，幾乎不可能移除所有備份。模式識別軟體不僅能分析某人的照片來了解這個人，還能研究他的朋友在網絡上曝光的內容來進行分析。一個程序利用某些男同性戀的facebook好友自己曝光的性取向來確定這些男同性戀的性取向，結果竟然有80%左右的精確度！

　　美國東北大學的阿蘭 密斯萊夫（Alan Mislove）發現，僅需要20%的大學生填寫資料就能推斷其好友的一些信息。這個軟體使用從巨大數據集收集來的統計表，比如當朋友是一個社團的成員時，這些朋友有多大的概率會擁有相同特徵，以及他們偶爾會以多少頻率分享信息；然後該軟體將這些若干概率組合為統計學上有根據的猜測，來判斷某個人是否屬於某個特定社團。所以，加入社交網絡後不可能不暴露你自己。

　　我們或許應該考慮更加開放的好處。霍夫曼提到，一旦某人的LinkedIn頁面上有至少10個鏈結，那麼此人的資料比傳統紙質簡歷更可信，因為人們通常不希望當著朋友和同事的面歪曲事實。我們放棄一些隱私，以此交換彼此更可靠的信息。

　　將視頻分析引入這類信息交換後，事情又不同了。視頻會議系統會暴露脈搏，顯示出對方有多大興致，那麼人們還會用這個系統來交流嗎？約會站點會提供消費者這種軟體，在另一方不知情的情況下，在獲得興奮的跡象後分析未來視頻聊天的適當日期嗎？沒人知道自己在往上暴露了多少隱私，但實際上肯定比他們想暴露的要多很多。

　　互聯網帶來的文化變革尚未結束，我們對網絡社會信息的理解尚未健全。統計學及模式識別等技術意味著我們在網上暴露了一些我們不想公開的信息。隨著互聯網與現實世界産生更多的關聯，信息洩露的幾率還會增加。年輕一代中的一些人可能完全拋棄隱私。

　　但這些信息也可能是不正確的、誤導的、過期的、容易産生曲解的或有人故意偽造的。想想看，用統計學關聯來評價一個人是有多膚淺？而且脈搏是個非常不明確的社交信號。就像互聯網用戶自身，模式識別軟體能讓人陷入親密的幻覺，同時仍然略微理解是什麼驅使人産生那種感覺。