中共強化網路監控 斬除異議之苗

網路老大哥

獨裁者經常面臨到的兩大困境：應強化鎮壓異議以恐嚇百姓（但容易引發眾怒），或者包容異議並推動「有限度」的改革（但過程中難免出現大膽無畏、要求全面自由的抗議者）。現在，中國似乎選擇了前者。

隨著科技不斷地進步，嶄新IT技術已取代了過去人類仰賴直覺、經驗或歷史前例的方式，今日獨裁者打壓異議的手法得以精進；《外交事務》的評論指出，透過動態訊息分析、不時更新的數據資料，獨裁者不僅能夠確實、仔細且有效地掌控資訊，亦能預先察覺社會上任何反動的聲音，科學的預測技術比人類的第六感還準確。

在商業界，運用科學預測技術來尋找、鎖定目標市場是常有之事；例如，為了因應亞洲大型電訊公司的市場攻佔，挪威電信研發部門（Telenor Research）曾與美國麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）合作，利用機器學習技術（machine-learning techniques）開發一款針對目標營銷的演演演算法，旨在鎖定消費對象以進行有效地市場行銷；該款演演演算法將消費對象的社群網路與電話數據結合，交叉分析后經多次檢驗找出消費者的購買邏輯，以預測市場銷售情形。

然而，《外交事務》認為，一旦這類的預知技術運用到社會治理方面，便很可能對人類自由與隱私造成威脅。近年來在技術演進下，有些政權似乎開始懂得運用網路與信息技術監控訊息，在社會反動勢力萌芽時、或不滿躁動聲音出現之前，就予以根除。

在打擊社會犯罪部分，美國軍方所研發的社交網路分析法，就曾成功找到芝加哥街頭幫派的關鍵成員。美國警方經由社群網站、電話通聯記錄、犯罪前科等資料整合，得以鎖定犯罪嫌疑人，並且循線破獲不法情事；但相對地，儘管預知技術有助於警方辦桉，其他相關人員的私密資料卻可能遭到外流。

此外，這類的新技術也曾運用在預知社會動亂。自2012年11月開始，電腦科學家開始研究美國政府出資建立的大數據預測系統EMBERS（Early Model Based Event Recognition using Surrogates），從所有公共的網路資料、推特、博客文章和其他相關訊息等開發出新的演算技術，以預測南美洲的抗議與騷動。到了2014年，大數據預測系統經過許多成功與失敗的數據調整后，預測的準確度更大幅地提高。