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很多平台声称“我们并不知道你是谁”，于是以“匿名”为借口收集、分析、利用数据。然而问题在于，匿名并不等于无害。

现代算法系统不需要你的姓名或身份证号，只需行为轨迹，就能精准推测你的兴趣、性别、职业、年龄、政治倾向甚至心理状态。更关键的是，这种基于“匿名画像”的预测行为常常用于决策系统，比如广告推荐、信用评级、贷款审核、甚至招聘初筛。

例如：某用户频繁搜索“孕期保健”，平台系统可能便将其归类为“女性”“30岁上下”“孕妇潜力客户”；如果她还浏览过二手交易、廉价母婴商品，系统可能进一步将她归为“低消费力人群”。在此基础上，用户将只被推荐某一类广告，甚至在申请某些服务时被系统性拒绝——而这些判断从未经过她的同意。

这就是“算法歧视”的具体体现：用户被系统划入某类，行为被 線上商店 解读为“标签”，身份被技术定义而非自我表达。久而久之，用户对“隐私”的认知发生根本变化——不再是“别人是否知道我是谁”，而是“别人如何定义我是谁”。

三、数据权力结构不平衡：个人 vs 平台 vs 国家
在传统意义上，个人拥有自身信息的主权。然而在数字经济中，这一权力结构已被彻底重塑。

1. 个人：被动接受者
用户往往只能在“接受条款”与“无法使用服务”之间二选一，而不是主动选择数据收集方式。许多用户甚至不知道哪些数据被收集、如何被使用、更遑论修改或删除。所谓“透明披露”，多数只是形式主义的隐私政策文本，真正理解门槛极高。