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8部新片2月上映 后春节档淡季不淡******

　　梁朝伟两部影片“左右互搏”漫威时隔3年重回内地大银幕

　　8部新片2月上映 后春节档淡季不淡

　　2023年1月中国电影市场迎来漂亮的“开门红”——在春节档的加持下，1月最终票房破100亿，单月大盘历史上第五次突破百亿大关，是内地市场首次在2月以外达此成就。内地市场以历史最快速度冲破100亿，比2022年提早了整整10天。

　　后春节档票房走势如何？目前有8部新片定档2月，题材各异不乏看点，可以说虽是“淡季”，但电影并不“淡”。

　　《中国乒乓》能否“绝地反击”

　　《中国乒乓之绝地反击》是今年火爆的春节档中的“另类”，影片原定大年初一上映，后改为大年初三，大年初五调整为小规模放映，最终于2月17日“绝地反击”。

　　影片由邓超、俞白眉联合执导，邓超、孙俪、许魏洲、段博文、蔡宜达主演，取材于上世纪九十年代初国乒男队低谷时期的故事。彼时瑞典队异军突起，技术打法赶超中国，铁腕少帅临危受命，组建起一支备受争议的男乒新军——负伤主力、失意老将、千度近视的削球手以及缺乏大赛经验的双子星。面对内外质疑，主教练携教练组坚持大刀阔斧改革，不被看好的“男乒新五虎”发挥各自优势，终于在1995年世乒赛上演了精彩的绝地反击，重新夺得斯韦思林杯。

　　《中国乒乓之绝地反击》豆瓣开分7分，不少看过的观众评价其热血、励志，但是档期的调整，显然是一个不确定因素，期望影片的票房能够“绝地反击”。

　　两部港片佳作期待票房佳绩

　　《风再起时》和《毒舌律师》两部港片分别将于2月5日和2月24日上映。一部是郭富城和梁朝伟的双雄探长，一部则是黄子华出演的大律师。

　　《风再起时》由翁子光执导并编剧，由郭富城、梁朝伟、杜鹃领衔主演，许冠文、春夏特别出演。影片取材自20世纪中叶“四大探长”的故事，讲述张扬敢拼的磊乐(郭富城饰)与内敛善谋的南江(梁朝伟饰)，在因缘际会下携手，破除旧规，立威造势，在磊乐太太蔡真(杜鹃饰)的斡旋下，成为“双雄探长”，叱咤三十年。

　　翁子光以自编自导《踏血寻梅》而在内地拥有众多粉丝，《风再起时》集结郭富城和梁朝伟两大影帝而备受期待。影片还代表中国香港地区竞逐今年的第95届奥斯卡最佳国际影片奖。有趣的是，梁朝伟、王一博等主演的《无名》正在热映，如今《风再起时》定档，2月影院，梁朝伟可谓“左右互搏”。

　　《毒舌律师》讲述的是黄子华饰演的律师林凉水，为维护深陷虐女冤案的单亲妈妈，向权贵发起捍卫法律尊严之战的故事。影片由江志强、何韵明监制，吴炜伦导演，黄子华、谢君豪、王丹妮、廖子妤、王敏德领衔主演，何启华、杨偲泳、栢天男主演，林保怡、谷德昭特别出演。

　　黄子华去年主演的《还是觉得你最好》叫好叫座，新作《毒舌律师》今年春节档在中国香港上映，荣登史上港产贺岁片开画票房第一。影片豆瓣评分8分，能否在内地上映时再创票房奇迹，令人期待。

　　漫威重回中国内地大银幕

　　时隔3年半，漫威重回中国内地大银幕。《黑豹2》将于2月7日在内地上映，《蚁人3》即《蚁人与黄蜂女：量子狂潮》定档2月17日中美同步上映。

　　《黑豹2》北美去年11月11日上映，内地定档2月7日，是自2019年6月底《蜘蛛侠：英雄远征》之后，时隔3年半上映的第一部漫威电影宇宙作品。电影讲述在“黑豹”特查拉国王不幸去世后，苏睿、奥克耶、拉玛达王太后、姆巴库为了保护瓦坎达而战。瓦坎达人努力迎接他们的新篇章，他们必须在娜吉雅和罗斯探员的帮助下团结起来，为瓦坎达王国开辟新道路。2020年，《黑豹》主演查德维克·博斯曼去世，在《黑豹2》中，利蒂希娅·赖特扮演新一代黑豹。

　　《蚁人3》是漫威电影宇宙第五阶段的首部影片。在影片里，蚁人变大变小的量子科技得到了升级，保罗·路德、伊万杰琳·莉莉、迈克尔·道格拉斯、寇瑞·斯托尔、朱迪·格雷尔、迈克尔·佩纳、艾比·莱德·弗特森等主创将悉数回归。

　　《不能流泪的悲伤》讲述纯情爱恋

　　与往年“2·14”档期爱情片云集不同的是，今年2月14日，目前只有《不能流泪的悲伤》一部定档。影片由唐家辉执导，何蓝逗、蔡凡熙领衔主演，王耀庆、许光汉特别出演，左小青、柯淑勤友情出演，讲述了赵心卉(何蓝逗饰)和林汉聪(蔡凡熙饰)从青梅竹马到年少心动，最后携手成为命定恋人的故事。距离的隔阂、家庭的牵绊，让两人一次次走散。学长陈孝名(许光汉饰)的惊喜告白，男女主角“初恋即一生”的纯情爱恋，动人又治愈。

　　将于2月25日上映的《拨浪鼓咚咚响》讲述了一个痛失爱子的寻仇货郎和一个寻找父亲的孩子从不共戴天到形同父子的感人故事。这段寻父之旅使充满复仇心理的苟仁重新燃起对生活的希望，也使寻找父亲的孩子毛豆找到了心灵归宿，二人相互救赎了彼此。

　　《印式英语》女性当自强

　　2月新片中还有一部印度“老片”——将于2月24日在内地上映的《印式英语》于2012年10月在印度上映，豆瓣8.2分，是一部非常好看的印度电影。

　　电影讲述喜欢做拉杜球的印度家庭主妇莎希，因为终日把照顾家人生活作为自己生活的全部中心，和时代有些脱节。不懂英语的她在生活中还受到了丈夫和女儿的嘲笑，和家人共同话题的减少让她感觉到了危机的存在。意外的机会，远在美国的亲人邀请莎希去帮他们料理结婚事宜。

　　为了促进和家人的沟通、赢得他们的尊重和关注，莎希决定在纽约的四个星期报名参加英语培训班来克服自己的语言障碍。在这个培训班里，莎希也告别了以往沉寂如水的生活，结识了各式各样的朋友——为了学好英语这一共同的目的，大家相互鼓励共同进步。功夫不负有心人，日夜苦学英语的莎希由零基础到在婚礼宴会上大放光芒，用英语讲述的对新人的一席祝福不仅让众人刮目相看，更让她重新赢得了家人的爱和尊重。 文/本报记者肖扬

　　统筹/刘江华

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）