（三）實用類文本閲讀（本題共3小題，共12分）閲讀下面的文字，完成7——9題。材料一採用所有數據而不是樣本數據...

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問題詳情：

（三）實用類文本閲讀（本題共3小題，共12分）

閲讀下面的文字，完成 7——9 題。

材料一

採用所有數據而不是樣本數據，增加了我們解決問題的方法和能力，甚至挽救或者延長了人的生命，這就是大數據的魅力所在。

任何事物都有兩面*，大數據的最大弊端就是隱私。Google、Yahoo！、微軟搜索以及其他許多搜索引擎，使得所有人僅在搜索框中鍵入一兩個關鍵字就能訪問這些網頁。然而在不經意間，搜索引擎記住了許多，比網上發佈的信息多得多。Google能識別出我們每個人在什麼時候搜索了什麼的，以及我們可能覺得足夠準確並點擊進去的搜索結果是什麼。毫不誇張的説，Google對我們的瞭解比我們自己能夠記住的還要多。

他們得到了我們如此之多的隱私（並非我們自願給予的），我們完全處於*的狀態（雖然Google等都對他們存儲的信息進行定期的刪除）。我們的隱私不再隱私。大數據為我們帶來便利的同時，也為我們埋下了巨大隱患。

（摘編自張坤芳《論大數據時代的利與弊》）

材料二

在當下*，對個人信息的各種商業利用已遠遠走在了隱私保護前面。登錄電商網站，推薦商品多是依據瀏覽痕跡；打開微博微信，廣告投放定向植入；打開理財客户端，首頁也因人而異……通過對瀏覽記錄、點擊頻次的統計分析，從中挖掘出*別、職業、喜好、消費能力等信息，被不少企業視為理所當然的商機，然而在隱私保護方面鮮有人投入同等的關注，這無疑潛藏着巨大的風險。

隱私保護的粗放滯後，與我國大數據產業的蓬勃發展現狀顯然是不匹配的。目前，*已經成為世界上產生和積累數據體量最大、類型最豐富的國家之一，在智慧物流、移動支付等垂直領域全球領跑，如果任由信息流像脱韁野馬一樣，遲早會對公民個人生活產生破壞*影響。

個人信息保護不能純粹指望約定俗成的自律，而要通過具體而微的制度建設使之變成一項可以積極主張的權利。目前流行的“個人許可”監管模式，蒐集者的責任僅限於徵得所有人的同意，並告知用途，而許可者無法確認信息的最終流向，權利和責任是失衡的。*部門聯合開展隱私條款專項工作的意義，不只是在具體政策層面上進一步明確對數據蒐集使用者的監管，更重要的是完善隱私保護的政策框架，在個人生活、商業利益、社會治理之間尋求可能的平衡。

（摘編自《讓隱私保護跟上大數據時代》2017 年 8 月 3 日《*日報》）

材料三

360公司董事長周鴻禕指出，大數據時代可以不斷採集數據，當看起來是碎片的數據彙總起來，“每個人就變成了透明人，每個人在幹什麼、想什麼，雲端全部都知道。”他據此提出了大數據時代保護個人隱私的三原則。第一，雖然這些信息儲存在不同的服務器上，但你們覺得這些數據的擁有權究竟屬於這些公司還是屬於用户自己？在他看來，這些數據應該是用户的資產，這是必須明確的，就像財產所有權一樣，以後個人隱私數據也會有所有權。第二，利用萬物互聯技術給用户提供信息服務的公司，需要把收集到的用户數據進行安全存儲和傳輸，這是企業的責任和義務。第三，如果要使用用户的信息，一定要讓用户有知情權和選擇權，所謂“平等交換、授權使用”，泄露用户數據甚至牟利，不僅要被視作不道德的行為，而且是非法行為。

（摘編自白雪《大數據時代的個人隱私如何保護》2014 年 9 月 25 日《*青年報》）

7. 下列關於大數據時代與個人隱私保護的理解，不正確的一項是（3 分）（）

A. 大數據的魅力在於它採用的是所有數據而非樣本數據，這為我們解決問題提供了方法和能力，甚至挽救或者延長了人的生命。

B. 在大數據產業蓬勃發展的當下，個人信息的商業利用與隱私保護的發展進程並不同步，其中隱私保護相對粗放滯後。

C. *在智慧物流、移動支付等垂直領域全球領先，是世界上產生和積累數據體量最大、類型最豐富的國家之一。

D. 約定俗成的自律對個人信息保護已經沒有用處，只能依靠具體而微的制度建設使個人信息保護變成一項可以積極主張的權利。

8. 下列對材料相關內容的分析和評價，較為合理的兩項是（5 分）（）

A. 大數據最大的弊端在於對用户隱私保護的問題。運營商高度重視，其中 Google 已採取措施對用户的隱私進行了有效保護。

B. 很多企業重視通過對人們瀏覽記錄、點擊頻次的統計分析，從中挖掘出*別、職業、喜好、消費能力等商機信息，然而對個人信息的隱私保護卻缺乏關注。

C. 在具體政策層面上要進一步明確對數據蒐集使用者的監管，要完善隱私保護的政策框架，要在個人生活、商業利益、社會治理之間尋求可能的平衡。

D. 大數據時代為人們帶來便利的同時，也為人們埋下了個人隱私透明化的巨大隱患，每個人在幹什麼、想什麼，雲端全部都知道。

E. 如果企業要使用用户的信息，一定要讓用户有知情權和選擇權，要“ 平等交換、授權使用” ，不能泄露用户數據，也不能用之謀利。