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喜马拉雅亏损10年首次季度盈利，互联网企业纷纷降本增效******

　　1月16日，第一财经记者获悉，近日喜马拉雅创始人兼CEO余建军在公司年会透露，喜马拉雅于2022年第四季度首次实现单季度千万级的盈利，这也是喜马拉雅创业十年来首次实现盈利。

　　不过他并未明确喜马拉雅是在哪一种会计准则下实现的季度盈利。

　　余建军在年会上提到，盈利得益于公司在三个方向的努力，一是战略与组织清晰度不断提升，其次是坚持以创造用户价值为导向的长期主义，另外降本增效、打造可持续盈利能力也是一方面原因。

　　在当前的资本环境下，过去烧钱巨亏的互联网企业都开始追求盈利了。除了音频行业的喜马拉雅和荔枝外，在视频平台里，从爱奇艺到B站，都开始降本增效，努力减亏，在资本市场讲出盈利的故事。

　　三年亏损20亿后首次盈利

　　2022年8月，余建军曾在内部员工大会上表示，要在2022 年第四季度实现单季盈利，扭转长期亏损局面，并将在2023年实现全年盈利，5年后，实现年收入200亿元、盈利40亿元。目前来看余建军定下的第一个小目标完成了。

　　在盈利前，2019年至2021年，喜马拉雅年内亏损分别为19.25亿元、28.82亿元、51.06亿元，经调整年内亏损则分别为7.49亿元、5.39亿元、7.59亿元，三年累计净亏损超20亿元。

　　此前喜马拉雅曾三次递表但未能上市。最近的一次是2022年3月，喜马拉雅在港交所更新招股书，但目前招股书已经显示失效。最早在2021年5月，喜马拉雅意图在纳斯达克上市，以失败告终；同年9月，其于港交所重新提交IPO申请，但因超过6个月，招股书文件显示失效。

　　最新招股书信息显示，2021年喜马拉雅总营收同比增长43.7%至58.57亿元，年内亏损51.06亿元，同比扩大77%。付费订阅、广告、直播以及其他创新产品及服务是喜马拉雅四大营收来源，其中，付费订阅服务是其主要的支柱。

　　喜马拉雅成立于2012年，目前是音频行业的龙头，截至2022年第三季度，喜马拉雅全场景平均月活跃用户已达2.82亿。

　　据iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在2022年中国网民消费过的在线音频平台中，喜马拉雅以65.5%的高市场占有率成为最多用户选择的在线音频平台，其次，荔枝、蜻蜓FM和酷我畅听分别占比39.5%、35.8%和34.5%。

　　在喜马拉雅之外，作为音频行业“第一股”的荔枝也于近一年转亏为盈。

　　2021年第四季度，荔枝首次取得GAAP层面的盈利，实现净利润892万元，在2022年前三个季度其稳住了盈利趋势，Q1、Q2盈利分别为1642万元、1885万元，最新的第三个季度实现净利润约2000万元。

　　2022年的前九个月，荔枝实现净利润5500万元，实现大幅扭亏为盈，去年同期前九个月，荔枝净亏损为1.36亿元。

　　财报显示，荔枝第三季度的经营费用为1.77亿元，相比去年同期的1.91亿元有所缩窄，此外其销售及管理费用均实现同比缩窄。

　　互联网企业纷纷求盈利

　　在此之前，亏损超过10年的爱奇艺于2022年首次实现季度盈利，背后一大原因就是降本增效，财报显示，该公司营收成本、销售及管理费用都出现较大的同比下降。

　　围绕降本增效，据第一财经记者了解，爱奇艺内部的措施一是组织结构优化，解决与人相关的成本和费用，提高效率；二是控制内容成本，在内容制作、采购和运营等方面做精细化的选择，头部内容不减少，严格控制播出效果不好的内容，降低内容成本；三是通过加强运营，发挥片库也就是长尾内容的更大价值，产生更多广告库存和会员收入。

　　对于此前一直以用户增长为中心的B站来说， 亏损也一直在连年增长，2021年B站亏损了68亿元，同比扩大119%。

　　这些年来，B站还未实现正向盈利，在2022年初的电话会议中，管理层第一次给出盈利时间表，表示B站将在2024年实现non GAAP盈亏平衡。B站董事长兼首席执行官陈睿表示，2022年公司的战略重心将侧重于加速商业化进程，并进一步降本增效。

　　此前海豚投研泛娱乐研究员对第一财经表示，目前的宏观环境并不利好成长型公司，通胀加息周期叠加战争，资金避险情绪高，喜欢减亏或盈利的企业，“从公司管理层的角度，是希望通过营造一个良好的平台环境，来拉长用户的生命周期价值，但市场肯定是等不及的。”

　　2022年11月，B站发布了其第三季度财报，公告显示其第三季度营收为58亿元，较2021年同期增加11%；净亏损为17亿元，较2021年同期的27亿元收窄36%。

　　在财报后的电话会议上，对于此前提出的“2024年实现non-GAAP盈亏平衡”目标，陈睿表示目标不会有变化，“在今年多重宏观环境的挑战之下，减亏已经成为了公司最重要的工作之一，这是我亲自在盯的工作。”

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）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）