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深度融合产教 聚焦急需紧缺 推动大学生高质量充分就业******

　　【专家视角】

　　作者：史倩倩（天津科技大学外国语学院讲师，天津科技大学外国语学院院长）、潮洛蒙（教授）

　　编者按

　　2023年全国高校毕业生规模预计达1158万人，同比增加82万人。受到全球新一轮产业革命和新冠疫情的叠加影响，高校毕业生就业形势更加错综复杂，促进毕业生更高质量就业需要得到各方高度重视。

求职大学生在苏州市高校毕业生专场招聘会上与工作人员洽谈。王建康摄/光明图片

　　大学生高质量就业面临新挑战

　　2020年以来，疫情对大学生就业造成冲击，就业形势更为严峻。一是部分行业企业出现缩招停招现象，面向高校毕业生的招聘需求同比下降明显，特别是众多互联网“大厂”校招名额大幅缩减。二是企业线下招聘大量取消或延迟，虽然各类“云上”双选会为企业和学生提供了平台，但双方的沟通程度与线下相比大打折扣。三是部分毕业生求职趋于保守、求稳，不能随着当前形势及时转变就业观念、合理调整预期，“慢就业”“缓就业”问题突出。四是校企合作交流减少，大学生在校期间参与社会实践的经验，特别是利用企业资源参加岗位实习和技能实训的机会大大减少，就业竞争力出现短板。五是高校专业设置、招生规模、培养方案不能及时反映社会和市场需求，源头上还存在“人岗不匹配”的情况。

安徽共青团组织为服务青年就业举办“春暖皖江”系列公益招聘会。傅军摄/光明图片

　　部分省市加强就业工作的经验

　　近年来，为克服疫情对大学生就业造成的不利影响，部分省市加强就业工作，在落实就业优先政策、推动就业扩容提质方面，地方政府和教育主管部门发挥主导作用，取得了一些可资借鉴的经验。

　　北京市发布《北京市支持高校毕业生就业创业若干措施》，鼓励头部科技型民营企业扩大招聘规模，在毕业生引进、就业服务等方面给予重点支持。实施首都技能人才“金蓝领”培育计划，重点围绕高精尖产业、国际消费中心城市建设、数字经济、“京味儿”文旅民俗，以及超大城市运行保障等行业领域，全面推行“招工即招生、入企即入校、企校双师联合培养”的中国特色企业新型学徒培训。在支持创新创业方面，加强大学生创业板、北京市科技创新基金组织子基金对接大学生创业项目的力度，落实创业担保贷款及贴息政策，给予一次性创业补贴等资金支持。这些政策都对大学生高质量就业起到了促进作用。

　　上海市发布《关于做好2022年上海市高校毕业生就业创业工作的通知》，动员中央在沪企业、市属和区属国有企业安排不低于50%的就业岗位，面向本市高校毕业生定向招聘。鼓励高校毕业生在本市认定的见习基地进行最长不超过12个月的就业创业见习，并享受见习期生活补贴。受直播带货模式的启发，“直播带人”是今年上海多所高校的创新做法。上海海洋大学首开“直播带人”模式——校领导当主播，在直播会场中直接向用人单位推荐学生，企业当场伸出橄榄枝。上海交通大学在环交大周边区域建设创新创业集聚区，打造科技成果转化和“硬科技”双创高地，并尝试通过教师科创企业创造新岗位，带动一批大学生就业，实现了师资整合、资源联合，在全国高校中尚属首次。华东理工大学创新访企拓岗模式，联合政府、科研院所、企业等单位共同组建了上海市生物医药产业人才联盟，联盟单位企业举办的首场专项网络招聘会吸引了近5000名学生参加，收到简历超过1.5万份，也为今后的人才持续供给开通了“绿色通道”。复旦大学、华东师范大学等高校积极挖掘校友及校友企业资源，与银行等金融机构共同设立巨额创业融资方案，为大学生创新创业、教师和校友科技企业提供一揽子融资服务，促进大学生高质量就业。

　　天津市积极实施一系列政策帮助大学毕业生求职就业，2020年向超过5000家企业发放大学生以工代训补贴，2021年向1.95万名家庭经济困难大学毕业生发放求职创业补贴近6000万元，建设1500多家大学生就业见习基地，实施离校大学生一对一帮扶制度，高校毕业生就业工作效果明显。

　　广州把促进高校毕业生就业创业工作与城市中长期青年发展规划一同部署，通过建立青年发展监测评估机制，精准掌握广州青年发展现实状况和变化趋势。把青年大学生创新创业指标纳入城市包容、创新特质评价体系，抓实青年就业调研，动态调整广州青年发展政策，以“赢在广州”高校毕业生就业创业十大行动为引领，出台一系列政策切实帮助高校毕业生更加充分就业。

　　推动大学生高质量就业的对策建议

　　解决就业问题，根本上要靠发展。在目前的整体产业结构中，科技创新型、外向型企业占有举足轻重的地位，也显示出强大的就业吸纳能力，在企业提升产业层次的过程中能够提供大量适合大学生就业或深造的岗位。高校作为国家战略科技力量的重要组成部分，要加强有组织科研，全面加强创新体系建设，为国家战略需求提供更高质量的人才。

　　一是聚焦产业急需紧缺，推动人才培养与经济社会发展有机衔接。近年来，全国各地加大产业结构调整力度，经济产业结构愈来愈多元化，一大批关系国计民生的优质企业纷纷在经济活跃省份增资扩产，经济发展的核心优势正逐步形成，以智能化制造业为代表的企业出现明显人才缺口。地方高校要立足优势特色，紧扣产业需求，统筹布局优势学科专业，调整专业及课程设置，向产业急需的相关学科倾斜招生指标，改革学生培养模式，加强导师队伍建设，推动“学科链”“产业链”与“人才链”互促共进，为行业培养更多创新型应用型人才。

　　二是推动科研助理队伍建设，吸纳更多优秀毕业生参与科技研发工作。鼓励科研院所和企业在承担国家和地方重大科技项目的团队中应设尽设科研助理岗，面向高校毕业生开展选聘工作，积极吸纳高校毕业生参与科研相关工作。这不仅是完善科研治理体系、提升科技创新治理能力的重要抓手，也为创新主体与高校毕业生之间搭建了沟通桥梁，有助于培养更多复合型大学生，为他们提供继续深造或高质量就业的机会。

　　三是以大学科技园建设为载体，推动产业和人才实现“双聚集”。如天津市已明确，政府投资开发的创业载体要安排30%左右的场地免费提供给高校毕业生创业者，以支持高校毕业生自主创业、灵活就业。天津市南开科技创新园的实践证明，利用大学科技园建设大学生创新示范实验室和公共科技服务平台，加强科技成果研发、中试、熟化及二次开发等，打造“环高校科创带”，对引导人才向信创、集成电路等重点产业行业集聚，向高校高水平学科建设集聚等均有十分明显的带动作用。以产业集聚引育人才，以人才带动产业集聚，将成为带动区域未来产业发展的创新引擎。

　　四是发挥行业协会、商会等社会组织的桥梁纽带作用，全力挖掘行业领域的用工需求。邀请会员单位积极进校宣讲政策措施、释放岗位需求，做好面向毕业生群体的就业指导和信息对接，针对毕业生群体开设相应的培训课程，提供职业技能培训服务，发挥行业保障就业工作合力。引导和鼓励大学生参加社会组织开发的各类灵活就业岗位，在开阔眼界增长才干的同时，利用见习实践机会提早参与企业的项目管理、市场营销、品牌传播等活动，加深对企业行业的了解。

　　五是加强技能型人才培养。习近平总书记在致首届全国职业技能大赛的贺信中强调，各级党委和政府要高度重视技能人才工作，大力弘扬劳模精神、劳动精神、工匠精神，激励更多劳动者特别是青年一代走技能成才、技能报国之路，培养更多高技能人才和大国工匠，为全面建设社会主义现代化国家提供有力人才保障。当前，我国职业教育发展进入了提质培优、增值赋能新阶段，各地方和高校要借政策春风进一步推动教育与产业行业形成合力，保障职业院校学生在升学、就业、职业发展等方面与同层次普通学校学生享有平等机会，进一步扩大技能人才培养规模、提升技能人才培养质量。

　　《光明日报》（ 2023年01月10日 15版）

你的隐私，大数据怎知道？我们又该如何自我保护？******

　　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。

　　(作者：杨义先、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）