公司员工年会醉酒身亡 法院判令死者担责95%******

　　□　本报记者 　 章宁旦

　　□　本报通讯员 黄彩华

　　春节将至，又到了人们聚餐喝酒较多的时节，但欢乐的同时也要防止乐极生悲。近日，广东省东莞市第二人民法院通报一起因年底聚餐醉酒引发的猝死索赔案。法院认定醉酒猝死者作为完全行为能力人自行担责95%，聚餐组织者担责5%，其他同桌人已尽一般社交安全义务，无需担责。

　　酒后猝死：员工家属索赔逾百万元

　　20多岁的吴某是深圳某公司员工，被派驻公司关联企业东莞某公司。2021年2月2日18时许，吴某和几个同事一起，在东莞某公司食堂参加年会聚餐。同桌就餐人员有何某某等6人，其间吴某喝了酒。当天20时许，吴某由同桌两人搀扶，该公司负责人跟随其后，送往公司宿舍楼休息，给其两瓶矿泉水后离开。

　　吴某室友称，吴某当晚两次呕吐，他都帮忙清理了。次日上午，东莞某公司负责人带牛奶鸡蛋到宿舍探视，询问吴某是否喝多。吴某苏醒，但摆手表示不想吃东西。当天13时，室友回到宿舍，吴某听到动静后起床。室友询问吴某是否严重，吴某没有回答，看了看自己的被子、枕头、衣服说“怎么这样”，就进了洗手间。室友随即离开宿舍上班。18时许，室友下班发现吴某晕倒在宿舍洗手间，便呼喊同事救助，并拨打120。急救人员赶到，吴某已无心跳。室友随后报警。

　　2021年7月，吴某家属向东莞市第二人民法院状告深圳某公司、东莞某公司以及跟吴某同桌用餐的6人，认为对方未尽安全保障义务，索赔共计111万多元。

　　法院判决：聚餐组织者承担5%责任

　　法院经审理认为：本案为生命权、健康权、身体权纠纷。本案关键在于吴某的死亡应由谁承担责任。

　　关于吴某死因，公安机关出具的死亡证明显示死因为心源性猝死，由于未进行尸检，也没有检测血液中的酒精浓度，现已无法通过医疗检验手段确定。根据聚餐当晚与吴某同桌的两人在公安机关的陈述，吴某聚餐时喝了酒，结合吴某在聚餐后需要同桌两人搀扶回宿舍，以及回到宿舍后两次呕吐的情况可以推定，吴某死亡前存在醉酒情况。加上吴某对室友的问话未正常回应，无法正常上班，饮酒第二天即死亡，由此可推定，吴某死亡与饮酒有关。

　　关于责任承担，吴某为有完全民事行为能力的成年人，应对饮酒可能造成的危险后果有足够清醒的认识，其对死亡结果承担主要责任。东莞某公司是聚餐组织者，提供了白酒、红酒、啤酒，在吴某饮酒后两次呕吐、次日无法正常上班的情况下未及时将其送医治疗，应对吴某的死亡承担一定责任。深圳某公司未组织和参与聚餐，吴某作为深圳某公司员工参与聚餐，并不属于工作任务，人社部门亦认定吴某的死亡不属于工伤，故深圳某公司无需承担责任。吴某家属未能举证证明聚餐他人存在恶意劝酒行为，餐桌上正常共同饮酒不构成侵权，因而不能产生法律上的权利义务，故同桌者没有法定救助义务。聚餐结束后，同桌两人将吴某搀扶回宿舍，另一人跟随其后，并为吴某准备矿泉水，结合没有证据证明当时存在其他异常情况，法院认定同桌者已尽到安全注意义务，没有过错。吴某家属要求同桌者对吴某死亡应当有预见性以及承担相应义务，明显超出一般社交应尽注意义务的边界，法院不予支持。

　　综上，根据各方过错，法院酌定吴某自行承担95%责任，东莞某公司承担5%责任，其他被告无需担责。

　　吴某家属不服，提出上诉。近日，东莞市中级人民法院终审驳回上诉，维持原判。

　　法官说法：不能无限扩大同桌责任

　　承办本案审判的东莞市第二人民法院法官方淑敏称，同桌吃饭一起喝酒，是社会常见现象。聚餐中，喝酒者是自身健康的第一责任人，要对自身喝酒可能产生的后果承担最大责任。如果喝酒者酒后发生意外，组织者和同桌者存在强迫性劝酒行为、明知喝酒者不能喝酒仍劝其喝酒、喝酒者失去自控能力但同桌者未安全护送、明知喝酒者酒后驾车未劝阻等情况，同桌者则需承担法律责任。但如果组织者和同桌者已尽了正常安全注意义务，则不能将其责任义务无限扩大理解，否则就会人人自危，影响正常社会交往。

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）