数据安全与个人隐私：美国人的焦虑与变化

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在这个每一次点击、轻敲或按键都留下数字踪迹的时代，美国人对个人数据安全的焦虑与日俱增。他们感觉对数据的使用几乎没有任何掌控权。

政府数据收集引发民众担忧

尽管大多数美国人都担心公司和政府滥用他们的信息，但近年来这种观念也出现了一些变化：越来越多的民众表示担忧政府如何使用他们的个人数据，对于政府使用个人数据的担忧从2019年的64%上升到今天的71%。

不了解公司数据如何使用

公众表示他们越来越不了解公司如何处理他们的数据，有67%的人表示他们对公司如何处理他们的个人数据知之甚少，比2019年的59%有所增加。大多数人认为他们对公司或政府对他们的数据做什么几乎没有掌控权，虽然相比2019年，这些比例有所下降，但仍然有73%的人认为公司收集的数据，以及79%的人认为政府收集的数据他们几乎没有掌控权。

社交媒体公司领导的信任度低

社交媒体公司的信任度不高，77%的美国人几乎不相信社交媒体公司的领导人会公开承认错误并对数据滥用负责。对于政府对这些科技领导人的数据失误能否追责，71%的人几乎没有信任。

人工智能引发担忧

对于人工智能的看法充满了不信任和对数据的担忧。在了解人工智能的人群中，有70%的人对公司在其产品中如何使用人们的数据表示几乎没有信任。公众预计人工智能在数据收集中将导致意外后果和公众的不适，对于了解人工智能的人群中，大约有81%的人认为，公司使用它将导致人们的个人信息被以他们不舒服或原本不打算的方式使用，而80%的人认为人工智能的使用将导致意外后果。仍有一些积极的看法：62%的了解人工智能的美国人认为，随着公司的使用，人们的信息将被用来使生活更加便利。

儿童在线隐私

美国人担心儿童的在线隐私问题，但主要期望父母承担责任。89%的人非常或有些担心社交媒体平台了解儿童的个人信息。还有很多人担心广告商和在线游戏或游戏应用程序使用儿童的数据。尽管大多数美国人（85%）表示父母在保护儿童的在线隐私方面负有很大责任，但59%的人也这样认为科技公司，46%的人认为政府也有责任。

关于在线隐私管理的感受

许多人相信自己能够做出正确的隐私决策，但同时怀疑他们的行动是否真的会有很大作用。78%的美国人相信自己能够做出关于个人信息的正确决定，但大多数人表示他们对自己的行为是否会产生很大影响持怀疑态度。只有约五分之一的人对拥有他们个人信息的人会负责任的态度感到自信，几乎有六成的美国人经常跳过阅读隐私政策。应用程序、网站和其他在线服务使用的隐私政策允许用户查看和同意对他们的数据进行的操作，但许多人表示，隐私政策的长篇技术性质限制了它们的实用性，而且消费者缺乏有意义的选择。人们也普遍怀疑隐私政策是否起到了预期的作用，61%的人认为这些政策无效，不能解释公司如何使用人们的数据，69%的人表示他们认为这些政策只是为了应付而已。

密码超负荷

许多美国人因为记住密码而感到不堪重负，近半数人选择不太安全的密码。从社交媒体账户到移动银行和流媒体服务，美国人必须记住大量的密码，这让许多人感到疲惫、顺从，甚至焦虑。这项调查发现，约七成的美国人感到记住的密码数量使他们感到不堪重负，近半数人对他们的密码是否足够强大和安全感到焦虑。然而，尽管存在这些担忧，只有一半的成年人表示他们通常选择更安全但更难记住的密码，相对较小的一部分人选择更容易记住但不太安全的密码。公众采取各种策略来管理他们的密码，有41%的

智能手机安全

大多数智能手机用户锁定他们的手机，但年龄较大的群体不太可能这样做。然而，一些较为危险的隐私习惯仍然存在。特别是，有16%的智能手机用户表示他们不使用安全功能，比如密码、指纹或面部识别来解锁他们的手机，这在年龄较大的智能手机用户中更为普遍。相较于30岁以下的成年人，65岁及以上的人更有可能表示他们不使用安全功能来解锁他们的移动设备（28% vs. 9%）。不过，大多数年龄组的用户确实采取了这一安全措施。

数据泄露和黑客攻击

当今的数据环境也伴随着实际风险，一些美国人的个人信息落入了错误的手中。大约四分之一的美国人（26%）表示在过去12个月里有人在他们的借记卡或信用卡上进行了欺诈性的刷卡，11%的人在未经许可的情况下被人接管了他们的电子邮件或社交媒体账户，而7%的人曾经有人试图以他们的名义申请信贷或贷款。总体而言，有34%的人在过去一年中经历了至少其中一种情况。

在数字化时代，美国人对于个人数据安全的担忧与日俱增。随着政府数据收集引发的担忧升温，社交媒体公司信任度降低，人工智能引发的数据使用忧虑，以及密码管理和智能手机安全等方面的问题浮出水面，我们看到了个人数据安全问题在不断演变。尽管大多数人对自己的隐私决策能力保持信心，但普遍存在对于公司和政府数据使用的不透明感，以及对安全措施的疑虑。在这个信息飞速传递的时代，人们对于数据安全的关切将持续推动着社会对于隐私权保护的探讨和创新。

来源：pew research center
翻译 & 整理：开放隐私计算 & PrimiHub