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中国足球转会“开窗”时间一推再推 中超联赛最早4月中下旬揭幕******

　　中国足球转会“开窗”时间一推再推

　　中超联赛最早4月中下旬揭幕

　　北京时间2月1日，国际足联转会匹配系统TMS 的更新信息显示，2023年度中国足球首期国际转会窗口延至2月20日开启 ，至4月10日关闭 。如果这一安排不再调整，那么就意味着新赛季中超联赛最早于4月中下旬拉开帷幕。

　　去年年底 ，国际足联TMS系统曾显示，本年度首段中国足球国际转会窗口期于今年1月16日开启 。但就在16日当天 ，TMS系统更新了相关信息 ，显示本次开窗时间将延至2月1日 。而最新 的开窗时间被进一步推延至2月20日。

　　一般来说 ，各协会开闭转会窗口的时间节点 ，都会围绕着本国(地区)联赛的竞赛计划来设定 。如，转会窗开启时间一般会设在联赛开赛前1到2个月 ，而关闭时间则安排在联赛开赛前1到2周，从而方便各俱乐部在锁定新援后，获得必要的新援注册及阵容磨合时间。

　　需要说明 的是，除非相关会员协会向FIFA提出特别开窗申请 ，否则各会员协会已在册球员(含外籍球员)在国内俱乐部之间完成转会，其转会手续也必须在国际足联批复 的国际转会窗口期内落实 。这也是部分中超俱乐部春节前后虽官宣引进新援，却没有完成球员注册与转会手续的原因 。

　　TMS系统更新的信息显示 ，本年度中国足球首段国际转会窗口期将于2月20日开放，至4月10日关闭 ，这意味着新赛季中超联赛有望于4月中下旬开赛。在3月20日至28 的国际比赛日中 ，中国男足将受邀与新西兰队进行两场热身 。虽然到目前为止，国足新年首期集训计划尚未公布 ，但中国男足亚运代表队已明确本月进行新年首期集训 ，这两支国字号球队3月下旬都将出访新西兰，其球员都可以在结束国际比赛日后，在联赛开赛前及时返回各自俱乐部 ，有时间与球队进行磨合 。

　　据北京青年报记者了解，中国足协 、中足联筹备组近期也在加紧研究联赛相关问题。关于俱乐部欠薪清偿进展程度 、新赛季各级联赛 的参赛规模 、各级联赛球员注册与转会办法将在接下来的一个月内得到明确 。

　　TMS系统更新的信息还显示 ，中国足球本年度第二段转会窗口期 ，也就是所谓夏季转会窗将由7月1日延至8月1日开放，关闭时间为8月31日 。结合国内足坛本年度转会冬窗开启时间两度被延后 的事实，不排除开窗时间受不可抗力因素影响，被进一步推延的可能性。

　　延伸

　　杜兆才遗憾无缘连任FIFA理事

　　第33届亚足联会员代表大会于北京时间2月1日下午在巴林麦纳麦海湾会展中心召开。会议期间 ，亚足联按议程进行了新周期(2023年至2027年)换届选举 。在备受中国足球界关注的国际足联理事会理事投票选举中，国家体育总局副局长 、中国足协副主席杜兆才获得了18票 ，遗憾地在“7选5”的竞争中落选，无缘连任。韩国足协主席郑梦奎则连续两度落选 。从亚足联领导层或决策层新一轮“洗牌”结果看来，亚洲足坛天平“西倾” 的趋势尤为明显，中国足球在竞争外事话语权及参与各类国际竞争方面 ，将面临更为严峻 的形势 。

　　在7位候选人当中 ，有4人的当选其实在会议召开前就已经板上钉钉 ，这4人分别是日本足协主席田岛幸三 、菲律宾足协主席阿拉内塔 ，以及两位参选新人卡塔尔足协主席塔尼和沙特足协主席梅沙尔。

　　这样一来，余下一个国际足联理事席位就在中国 、韩国 、马来西亚三国足协 的代表中产生 。马来西亚足协哈米丁虽然 是首次参选 ，但其背景优势比较突出 。此次竞选结果 ，对于中国足球而言无疑是一个巨大 的遗憾。

　　当然，杜兆才未能连任，受到影响 的恐怕不止 是中国足球 ，还有东亚足球 。在当选新周期国际足联理事会理事的6名成员中 ，来自东亚大区会员协会 的仅有田岛幸三，余下5人中有3人来自西亚大区(包括自动当选国际足联理事会理事的亚足联主席萨尔曼)、2人来自东南亚大区 。再结合连续3届亚洲杯确定在西亚大区会员协会国举办、亚冠联赛按西亚大区会员协会职业联赛竞赛办法调整为跨年赛制 ，不难看出，亚洲足坛的天平正逐步“西倾”。对中国足球和中国足协来说 ，面对现实并保持警惕之余，唯有全力提升自身硬实力并完善对外交流 ，才可能应对接下来更严峻的国际挑战。

　　本组文/本报记者 肖赧

　　统筹/王咏

你的隐私 ，大数据怎知道******

　　作者 ：杨义先 、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　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。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）