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新年音乐会 ：在美妙的旋律中辞旧迎新******

　　在辞旧迎新的日子里 ，我们可以围炉煮茶享受一份惬意，可以呼朋唤友大快朵颐，可以欣赏烟花绽放之美，还可以走进音乐厅聆听一场新年音乐会，在美妙 的旋律中迎接新年 的到来。

　　在我国 ，经过数十年的发展，新年音乐会已从小众高雅艺术逐渐发展成为人民群众广泛参与 的公共文化活动 。据笔者不完全统计，最近一段时间 ，就有100多个城市举办了各种类型 的新年音乐会 。新年音乐会汇集中外音乐精品 ，以全世界通用的音乐语言为载体 ，传递欢乐 ，送上祝福 ，带来希望，其审美意蕴 、艺术价值和仪式感，呼应了席勒所说 的“振奋性的美是一种需要” 。

　　一种既老又新 的年俗

　　新年音乐会这种以管弦交响乐演奏来迎接新年的形式诞生于欧洲，始于维也纳新年音乐会。1847年12月31日 ，一场音乐会正在维也纳郊外 的一个露天舞台举行。音乐会的指挥 是老约翰·施特劳斯。这就 是维也纳新年音乐会 的起源。1939年12月31日，首届维也纳新年音乐会在维也纳金色大厅举办。彼时，整个欧洲都笼罩在战争 的烟火中 ，无论是达官贵人 ，还 是贩夫走卒 ，内心都充满了压抑和沮丧。歌声传递希望 ，音乐承载力量 。新年音乐会为人们带来精神抚慰，让他们在《蓝色多瑙河》《拉德斯基进行曲》等古典音乐中重拾生活的信心和前行的勇气。二战后 ，在岁末年初举办新年音乐会成为当地的一个习惯 ，并逐渐被世界各地借鉴，成为世界各国人民庆祝新年的重要方式。

　　1987年，中央电视台首次转播维也纳新年音乐会 ，并在转播时对乐曲的内容 、时代背景以及奥地利的风土人情进行介绍，在观众中引起强烈反响。自此，新年音乐会这种舶来艺术在中国从无到有，从少到多 ，时至今日已成为我国很多城市必不可少的新年庆祝活动 。

　　创办于1993年 的广州新年音乐会和创办于1996年的北京新年音乐会 ， 是我国比较早的新年音乐会品牌，现已分别成为它们所在城市 的重要文化名片。除了城市新年音乐会 ，很多文艺院团、高校近些年也举办了各种类型的新年音乐会 。有业内人士统计，当下中国各地 的新年音乐会，无论数量还是规模 ，均达到世界第一。

　　在国外 ，新年音乐会属于阳春白雪，也是一种社交方式 。就像中国人以前过年习惯看戏一样，欣赏古典音乐 是西方人年终岁尾社交生活 的一部分。在我国，经过30多年的发展 ，新年音乐会逐渐在大中城市普及，并完成了大众化、本土化改造 。在注重仪式感 的当今时代，传统年俗活动日渐式微 ，越来越多的人将集体参与的新年音乐会作为跨年选择。另外 ，无论是在国内还是在国外，新年音乐会展示 的总 是人类最文明 、最优雅的侧面 ，轻松、热烈、欢快 、喜庆几乎是所有新年音乐会 的共同特点 ，这也满足了人们对新年的期待 。所以，新年音乐会已经从单纯的文艺演出发展成一种艺术符号 、文化品牌 ，欣赏新年音乐会也逐渐成为国人 的一种新年俗 。

　　精彩纷呈 的音乐盛宴

　　过去一百多年，新年音乐会一直被看作 是古典音乐界的标志性仪式 ，也 是人们了解欣赏古典音乐 的重要窗口 ，还是各大乐团展示自身实力的重要舞台。因此 ，国内外乐团在新年音乐会上往往都博采全球经典，倾情为观众提供最好的演出。新年音乐会上，施特劳斯 、贝多芬、莫扎特、柴可夫斯基、肖斯塔科维奇等音乐大师 的作品集中呈现 ，交响曲、管弦乐 、协奏曲等不同类型 的音乐作品轮番上演，可以说，新年音乐会就 是音乐会版 的春晚 。

　　作为年度音乐盛宴，虽然各地的新年音乐会在保留曲目选择上不同程度地存在着“施特劳斯现象”——总是会上演一些施特劳斯家族 的代表性作品 ，但新增曲目也日渐多元化。这些曲目不仅体现了大众 的审美趣味 ，也反映了音乐界的最新成就和发展趋向 。以今年的维也纳爱乐乐团新年音乐会为例 ，节目单上不包括返场加演的15首乐曲中 ，有13首是首次在维也纳爱乐乐团新年音乐会上演奏 。这些创新之举，说明新年音乐会正在与时俱进，以满足观众持续变化的审美需求 。

　　近年来，新元素 、新题材和流行音乐 的加入 ，更 是让新年音乐会新意频出。例如，有一年，上海嘉定超燃史诗新年交响音乐会以管弦交响乐演奏了全球大热的流行曲目《Victory》 ，让贝多芬等古典音乐家们 的作品与流行音乐 、摇滚音乐同台竞技，在跨年语境下 ，让观众获得了一种既高雅又华丽的审美体验。影视音乐也逐渐成为新年音乐会上常见 的音乐类型 。比如，有一年，南京新年音乐会就采用了当时大火的《延禧攻略》的插曲《雪落下的声音》 ，而上海的一场新年音乐会则奏响了电影《指环王》配乐《Concerning Hobbits》 ，这些音乐配合舞台大屏幕上 的影视作品剪辑画面，让观众产生强烈的代入感，极好地烘托了音乐会现场的氛围。

　　随着传播技术 的进步，新年音乐会的形式也在发生变化。最近两年，各种线上新年音乐会 、网络新年音乐会 、云端新年音乐会纷纷涌现。比如 ，2023年上海新年音乐会就由现场演出改为线上陪伴 ，通过经典视频放送 的形式，与听众一起叩开新年的大门 。虽然新年音乐会 的形式在改变 ，但音符依然承载着新年的期许，乐声依然传递着最美的祝愿 。

　　越来越有中国味道

　　新年音乐会作为舶来品，在融入中国社会的过程中，中国味道越来越浓 。西方新年音乐会一般选择在一个自然年的最后一天举办 ，而到了我国，新年音乐会则从元旦持续到春节 。

　　更大的变化表现在曲目选择上。几十年前，新年音乐会刚来到我国时 ，演出曲目几乎都是照搬西方新年音乐会 的节目单，清一色 的施特劳斯、贝多芬 、莫扎特等西方古典音乐家 的作品。如今，当欣赏新年音乐会成为国人 的新年俗，各地新年音乐会 的曲目则日益本土化、地域化 ，不仅有西方古典音乐 ，还有大量民族民间音乐 。以2023年北京新年音乐会为例 ，开场曲是波澜壮阔 的《红旗颂》 ，接着，京剧交响曲《多娇 的江山》、古筝与乐队《小河淌水随想曲》 、二胡与乐队《引子、吟腔与快板》、琵琶与乐队《高原魂》等具有强烈民族特色 的作品轮番上演 ，彰显了“国际水准 、中国气派 、北京特色 、节日气氛”的品牌创意理念。

　　如今 ，新年音乐会不仅成为中国老百姓 的年俗活动 ，也成为世界了解中国文化 的窗口和中外文化交流的桥梁 。以1月14日农历小年夜与全球观众见面 的“欢乐春节·和合共生”音乐会为例 ，整场演出划分为天 、地 、人、和四个部分 ，既有赓续中华文明、礼赞伟大时代的《颂·黄钟大吕》 ，也有琵琶演奏家赵聪与虚拟歌手洛天依跨界合作的“元宇宙”风格作品《神鸟》 ；既有彰显东方美学精神 的《茉莉花》 ，也有钢琴演奏家郎朗以钢琴与古琴 、古筝 、街舞、电子音乐 、太极碰撞交融完成 的作品《太极狂想曲》；既有通过交响与芭蕾 的音画结合来演绎的《春之声圆舞曲》，也有凝聚中华民族气概 的《大地回响》以及体现“和为贵”的《百鸟朝凤》《欢乐组曲》 。

　　随着中国国际影响力的不断提升，中国新年音乐会开始走出国门 ，用音乐向世界讲述中国故事。比如 ，一场以“唐诗 的回响”为主题 的中国新年音乐会 ，近日登上纽约林肯中心，为当地观众带去跨越古今、融汇中西的视听盛宴 。在古典与现代艺术的碰撞、东方与西方文明 的互动中 ，散发着浓郁中国文化韵味 的新年音乐会唤起了外国观众的情感共鸣 。

　　(作者：李月晴 ，系湖北省中国特色社会主义理论体系研究中心中南民族大学分中心研究人员、中南民族大学音乐舞蹈学院讲师；吴涵 ，系中南民族大学音乐舞蹈学院副院长 、教授)

　　光明日报

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）