南冰冰

(浙江警察學(xué)院 浙江杭州 310051)

個人信息是指與特定個人相關(guān)聯(lián)的、反映個體特征的具有可識別性的符號系統(tǒng)，包括個人身份、工作、家庭、財產(chǎn)、健康等各方面的信息[1]。自2017 年6 月1日起實(shí)施的《網(wǎng)絡(luò)安全法》中的第七十六條里，也明確界定了個人信息的概念。個人信息是指以電子或者其他方式記錄的能夠單獨(dú)或者與其他信息結(jié)合識別自然人身份的各種信息，這是以法律的形式明確對于個人信息的一種保護(hù)，也是我國法律法規(guī)中第一次明確界定了個人信息。當(dāng)今社會正處于大數(shù)據(jù)時代中，海量的數(shù)據(jù)每天都在被產(chǎn)生、記錄、使用，個人信息成為大數(shù)據(jù)時代最為重要的資源[2]，但隨之而來的個人信息泄露事件也頻頻發(fā)生，如何在開發(fā)信息價值的同時保障個人信息的合理利用[3]成為了一大難題。

目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，個人信息被收集、處理（使用、存儲、加工、傳輸、提供、公開等）已經(jīng)成為不可逆轉(zhuǎn)的趨勢[4]。數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)測以及更全面的監(jiān)控，造就更具可能性的數(shù)據(jù)[5]，為個人信息保護(hù)問題帶來了巨大的風(fēng)險。雖然大數(shù)據(jù)帶來了新的安全問題，它自身卻也是解決問題的重要手段[6]。國內(nèi)外已有相當(dāng)一部分學(xué)者從技術(shù)層面對個人信息進(jìn)行研究，然而目前在個人信息保護(hù)方面技術(shù)仍未起到其應(yīng)有的作用，技術(shù)發(fā)展的步伐仍然滯后[7]?，F(xiàn)階段，我國保護(hù)個人信息的立法雖多，但相關(guān)規(guī)定是零散的、不系統(tǒng)的[8]，歐盟在個人信息領(lǐng)域采用“統(tǒng)一立法”，美國則通過“分散立法”和“行業(yè)立法”兩種方式[9]，但僅憑立法無法對個人信息起到有效保護(hù)，還需要技術(shù)、法律法規(guī)等的結(jié)合。

同時，隨著社會的發(fā)展，個人信息也將起到越來越重要的作用。做好大數(shù)據(jù)背景下個人信息的保護(hù)，有利于實(shí)現(xiàn)私權(quán)的全面保護(hù)，有利于助推公權(quán)的有效實(shí)施[10]。因此，加強(qiáng)大數(shù)據(jù)背景下個人信息相關(guān)研究有其必要性與重要性。

而個人信息相關(guān)研究雖已受到學(xué)術(shù)界與社會的廣泛關(guān)注，但對于大數(shù)據(jù)背景下個人信息保護(hù)研究的整體認(rèn)識，以及如何更好地推進(jìn)個人信息保護(hù)缺乏深入認(rèn)識。基于此，本文借助文獻(xiàn)計量法，基于CNKI 和Web of Science 數(shù)據(jù)庫，對其中的相關(guān)文獻(xiàn)分別進(jìn)行計量分析，以期探究出該領(lǐng)域國內(nèi)與國際的研究概況、研究熱點(diǎn)。

1 研究方法和數(shù)據(jù)來源

文獻(xiàn)計量分析是利用文獻(xiàn)計量學(xué)原理對相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行分析的一種文獻(xiàn)分析方法，通過采用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)等計量方法，研究文獻(xiàn)的分布結(jié)構(gòu)、數(shù)量關(guān)系、變化規(guī)律[11]。繪制科學(xué)知識圖譜即可視化圖形，更加直觀地反映各項(xiàng)數(shù)據(jù)間的復(fù)雜關(guān)系，便于分析不同領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)、發(fā)展動態(tài)等。當(dāng)前，一些繪制科學(xué)知識圖譜以用于文獻(xiàn)計量分析的軟件已被研發(fā)出來，如CiteSpace、VOSviewer、Pajeck、bibexcel等，本文主要采用CiteSpace和VOSviewer 等軟件進(jìn)行文獻(xiàn)計量分析。CiteSpace 是由美國德雷克賽爾大學(xué)（Drexel University）信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的陳超美教授開發(fā)研制的科學(xué)文獻(xiàn)計量自動化軟件[12]，可以提供共線分析、類分析、突變詞檢測等功能。VOSviewer 是由荷蘭萊頓大學(xué)的Nees Jan van Eck 和Ludo Waltman 共同開發(fā)的[13]，可用于繪制密度視圖等圖像。

本文利用文獻(xiàn)計量法，對大數(shù)據(jù)背景下個人信息領(lǐng)域的研究進(jìn)行分析，制定基本框架。以不同數(shù)據(jù)庫集的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)為研究對象，按照文獻(xiàn)計量學(xué)的分析邏輯和方法，對文獻(xiàn)中蘊(yùn)含的信息進(jìn)行挖掘和量化分析，進(jìn)而通過數(shù)學(xué)和統(tǒng)計分析的角度，考察文獻(xiàn)之間的外部特征和相互關(guān)系[14]，揭示該領(lǐng)域的研究概況、研究熱點(diǎn)，并分析其發(fā)展方向。

本文選取CNKI和Web of Science數(shù)據(jù)庫作為數(shù)據(jù)來源。對CNKI數(shù)據(jù)庫進(jìn)行高級檢索，以“大數(shù)據(jù)”和“個人信息”為主題，設(shè)定發(fā)表時間為2012年1月1日到2022年1月1日，成功檢索6 520篇文獻(xiàn)，剔除不相關(guān)文獻(xiàn)（會議、新聞等），最終檢索文獻(xiàn)5 946篇；在Web of Science核心合集（WoS）數(shù)據(jù)庫中以“Big Data”“Personal Information”為主題，發(fā)布時間為2012年1月1日至2022年1月1日，最終檢索文獻(xiàn)308篇。

2 大數(shù)據(jù)背景下個人信息保護(hù)研究的文獻(xiàn)計量分析

2.1 基于CNKI的分析

2.1.1 發(fā)文量

大數(shù)據(jù)背景下個人信息相關(guān)問題逐年受到重視，發(fā)文量呈上升趨勢，本文對中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫檢索出的文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計，結(jié)果見圖1?？擅黠@看出：發(fā)文量于2018年出現(xiàn)大幅增長，2018年前后，增長均較為穩(wěn)定。圖1中2022年為預(yù)測發(fā)文量，因2021年《民法典》的實(shí)施以及《數(shù)據(jù)安全法》和《個人信息保護(hù)法》的出臺，社會對于個人信息有了進(jìn)一步關(guān)注，故相較于2021 年，2022 年的發(fā)文量有一個較大的增幅，也說明了近年來，個人信息相關(guān)問題越來越被國家與社會所重視，該領(lǐng)域的相關(guān)研究也受到學(xué)術(shù)界越來越多的關(guān)注。

圖1 CNKI中2012—2022年大數(shù)據(jù)背景下個人信息安全研究領(lǐng)域發(fā)文量

2.1.2 作者

本文統(tǒng)計了該研究領(lǐng)域的發(fā)文情況（如表1 所示），約有7 450 名作者，發(fā)文量位居前5 位的是陳兵（南開大學(xué)，10篇）、張濤（清華大學(xué)，10篇）、王利明（中國人民大學(xué)，7篇）、李儀（重慶理工大學(xué)，7篇）、張建文（西南政法大學(xué)，7篇）。

表1 CNKI中大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域作者發(fā)文量排名前6的作者

為進(jìn)一步分析作者之間的合作關(guān)系，本文制作了作者之間的合作關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖，發(fā)文量最高的9 個作者聚類團(tuán)合作網(wǎng)絡(luò)圖譜如圖2 所示。網(wǎng)絡(luò)譜圖中，每個研究團(tuán)體分布都較為分散，多為3～6 人的小團(tuán)體。且經(jīng)進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)同一類團(tuán)中的成員多為同一機(jī)構(gòu)的，如宋慈團(tuán)隊(duì)中的5人均為中國礦業(yè)大學(xué)的，相麗玲團(tuán)隊(duì)中的3 人均為山西大學(xué)的?，F(xiàn)階段，國內(nèi)學(xué)者在該領(lǐng)域的研究多局限于同機(jī)構(gòu)內(nèi)的合作，且合作對象以及小組內(nèi)人數(shù)較為固定，即組內(nèi)聯(lián)系較為緊密。但是從全局來看，普遍缺乏組間合作。

圖2 CNKI中該研究領(lǐng)域作者間合作網(wǎng)絡(luò)圖譜

2.1.3 關(guān)鍵詞

關(guān)鍵詞可以很好地體現(xiàn)論文主題，一個關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次等于附有該關(guān)鍵詞的學(xué)術(shù)論文的總數(shù)，關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻次越高，說明相關(guān)的研究成果數(shù)越多，研究內(nèi)容的集中性就越強(qiáng)[15]。

首先，利用VOSviewer 進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)有效關(guān)鍵詞13 650個，表2中為出現(xiàn)次數(shù)最多的關(guān)鍵詞。繪制關(guān)鍵詞密度視圖（見圖3），顏色由深至淺表示關(guān)鍵詞共現(xiàn)的頻次越來越高，即相關(guān)熱度較高，由此可以看出，大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主要集中在個人信息、大數(shù)據(jù)、個人信息保護(hù)隱私權(quán)、被遺忘權(quán)、大數(shù)據(jù)時代、信息安全等方面上。

表2 大數(shù)據(jù)背景下個人信息安全領(lǐng)域頻次排名前15位的關(guān)鍵詞

圖3 CNKI中大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞密度視圖

隨著大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域的熱度不斷提升，“大數(shù)據(jù)”“個人信息”逐漸成為研究熱點(diǎn)。個人信息的保護(hù)則又涉及多項(xiàng)權(quán)利，如隱私權(quán)、個人信息權(quán)、被遺忘權(quán)等，在當(dāng)今大數(shù)據(jù)時代里，如何合理有效保護(hù)個人信息也是我國大多數(shù)學(xué)者所探討研究的問題，其中，法律相關(guān)的保護(hù)是研究中呼聲最高也是討論熱度最高的。

其次，利用CiteSpace 對關(guān)鍵詞進(jìn)行聚類，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和聚類的清晰度，提供模塊值（Q值）和平均輪廓值（S值）兩個指標(biāo)，它可以作為評判圖譜繪制效果的一個依據(jù)。一般而言，Q＞0.3就意味著劃分出來的社團(tuán)結(jié)構(gòu)是顯著的；當(dāng)S值在0.7時,聚類是高效率令人信服的；若在0.5 以上，聚類一般認(rèn)為是合理的[16]。繪制聚類圖譜，如圖4所示。該聚類圖的模塊值為0.891 4＞0.3，平均輪廓值為0.966 1＞0.7，說明該網(wǎng)絡(luò)聚類結(jié)構(gòu)合理，效果較為顯著。對聚類信息進(jìn)行整理（見表3），容量代表了節(jié)點(diǎn)個數(shù)，剪影度即為緊密程度，代表了節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)系程度。由表3 可知，此聚類內(nèi)部緊密程度均在0.7 以上，且有22 個超過了0.9，說明聚類效果較好。

表3 關(guān)鍵詞聚類一覽表

圖4 CNKI中大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類圖譜

從聚類結(jié)果來看，該領(lǐng)域的研究主要包括了對于大數(shù)據(jù)與個人信息理論的探討，由個人信息涉及的隱私與人格權(quán)等問題、法律保護(hù)、個人信息泄漏原因、疫情防控中的權(quán)利讓渡、保護(hù)原則等方面。繼續(xù)進(jìn)行進(jìn)一步分類，可分為三大類，與大數(shù)據(jù)背景、信息相關(guān)、保護(hù)措施相關(guān)。

為了研究關(guān)鍵詞之間的相互關(guān)系，本文運(yùn)用VOSviewer對關(guān)鍵詞進(jìn)行了共現(xiàn)分析，并利用CiteSpace對關(guān)鍵詞的中心度進(jìn)行計算，中心度排名前8 位的見表4?！霸朴嬎恪薄按髷?shù)據(jù)”“個人信息”3個關(guān)鍵詞的中心度排名為前三，其中心度分別為0.41、0.39、0.34。這些詞是較為關(guān)鍵的樞紐節(jié)點(diǎn)，在該領(lǐng)域的研究中也多次起到中介的作用?！皞€人信息”“大數(shù)據(jù)”等核心關(guān)鍵詞之間聯(lián)系較為緊密，在網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)核心地位。關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜見圖5。

表4 CNKI中大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域中心度排名前8的關(guān)鍵詞

圖5 CNKI中大數(shù)據(jù)背景下個人信息安全研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜

為更清晰地了解該領(lǐng)域不同階段的研究趨勢，利用CiteSpace 尋找其突變詞。突現(xiàn)性關(guān)鍵詞也稱突現(xiàn)詞，一定程度上可以反映一段時間內(nèi)影響力較大的研究領(lǐng)域，即學(xué)界在一段時間內(nèi)高度關(guān)注的研究主題[17]。隨時間的發(fā)展，不同階段研究的關(guān)鍵詞是在不斷變化的，關(guān)鍵詞突現(xiàn)度則可以反映出一段時間內(nèi)影響力較大的研究領(lǐng)域。圖6為20個突變詞列表。

圖6 基于CNKI的20個突變詞

由圖6 可知：算法、隱私保護(hù)、云計算等關(guān)鍵詞在2012—2022 年間不斷成為突變關(guān)鍵詞；仍在進(jìn)行的研究熱點(diǎn)有疫情防控、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、算法、公共利益、算法歧視。大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域檢測出的突變詞較多，體現(xiàn)該領(lǐng)域主題方向較多，較為多元、發(fā)散，研究熱度也較高。

2012—2016 年，該階段云計算、隱私、信息安全、互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)、信息、隱私保護(hù)等詞開始在該領(lǐng)域出現(xiàn)，該階段是大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域興起的階段，學(xué)者更多聚焦于該研究本身，對概念進(jìn)行探討，研究何為個人信息，大眾常提的隱私與個人信息又有何種聯(lián)系。另外，結(jié)合當(dāng)時社會環(huán)境，開始關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)、社交網(wǎng)絡(luò)對個人信息保護(hù)的影響。

2016—2020 年，新型網(wǎng)絡(luò)犯罪開始興起，電信詐騙等利用個人信息進(jìn)行犯罪的案例層出不窮，國家出行相關(guān)法律進(jìn)行保護(hù)。2017年10月1日實(shí)行的《民法總則》中第111 條規(guī)定“自然人的個人信息受法律保護(hù)”。傳統(tǒng)的民法沒有單獨(dú)承認(rèn)個人信息保護(hù)，只承認(rèn)隱私權(quán)，這是民法第一次對個人信息進(jìn)行保護(hù)，指出公民享有信息權(quán)。這一法律的出臺將公眾對于個人信息的相關(guān)討論推上了高潮，因此，在此階段電信詐騙、民法總則、信息權(quán)等詞突現(xiàn)。

2020—2022 年，出現(xiàn)的突變關(guān)鍵詞有疫情防控、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、算法、公共利益、算法歧視。在這一階段里，疫情暴發(fā)，為更好監(jiān)控疫情，公民的個人信息權(quán)需要讓渡，這也引起了更多學(xué)者的研究。例如：在疫情防控的背景下，個人信息保護(hù)的邊界究竟在哪里，即雖然大數(shù)據(jù)在以新冠肺炎疫情為代表的突發(fā)公共衛(wèi)生事件治理方面發(fā)揮了不可或缺的作用，但如何進(jìn)行個人信息的有序采集和管理依舊懸而未決[18]。另外，此階段也有學(xué)者開始研究算法在個人信息保護(hù)方面的應(yīng)用以及對個人信息安全的一些影響。

2.2 基于Web of Science的分析

2.2.1 發(fā)文量

通過統(tǒng)計Web of Science 數(shù)據(jù)庫中2012—2022 年發(fā)表的關(guān)于大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)（如圖7 所示）發(fā)現(xiàn)。隨著時間的推移，該領(lǐng)域熱度逐漸提升，受到全球越來越多的學(xué)者的關(guān)注，發(fā)文量越來越多，在后期發(fā)文量逐漸保持穩(wěn)定。

圖7 WOS中大數(shù)據(jù)背景下個人信息安全研究領(lǐng)域發(fā)文量

2.2.2 國家

一個國家或者一個機(jī)構(gòu)在某一個學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域的地位取決于它的發(fā)文量和文章質(zhì)量[19]。本文利用VOSviewer對大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計，繪制知識圖譜（見圖8），圖中結(jié)點(diǎn)大小與頻數(shù)成正比，結(jié)點(diǎn)與連線顏色對應(yīng)不同年份，連線粗細(xì)代表合作強(qiáng)度。

圖8 國家合作關(guān)系共線圖

發(fā)文量排名前7 的國家如表5 所示。美國、中國、英國為研究的核心國家。發(fā)文量最多的是美國（103篇），其次是中國（50篇）、英國（29篇）；被引次數(shù)最多的是美國（1 778篇），其次為英國（537篇）、中國（497篇），充分展現(xiàn)這些國家在該領(lǐng)域的研究較為深入，影響力也較大。美國在該領(lǐng)域的研究中占據(jù)著重要地位，其發(fā)文量及被引次數(shù)均最大，且中心性最高為0.71。中國發(fā)文量位居第二，但中心性僅0.15，說明國內(nèi)學(xué)者在國際合作方面略有欠缺，需加強(qiáng)國際合作以進(jìn)一步增強(qiáng)國際影響力。此外，英國的中心性也較高（0.33），在該領(lǐng)域的國際合作方面較為積極，有一定的影響力。

表5 發(fā)文量排名前7的國家

從整體來看，在研究早期，“美國-英國”“美國-意大利”是主要合作體，而在研究后期，“中國-美國”成為該領(lǐng)域研究的主要合作體，新加坡、印度等國家也逐漸加入到該領(lǐng)域的國際合作中去。

2.2.3 作者

本文統(tǒng)計了Web of Science 核心合集（WoS）數(shù)據(jù)庫中該研究領(lǐng)域的發(fā)文情況（表6），由表6 可知，發(fā)文量最多的是澳大利亞的Deborah Lupton，總計發(fā)表5篇文章。作者合作關(guān)系共線圖見圖9。國內(nèi)外共有953個學(xué)者在該領(lǐng)域發(fā)表過相關(guān)文章，作者人數(shù)高于發(fā)文量，由此可知，該領(lǐng)域?qū)W者多通過合作完成研究。與其他研究人員聯(lián)系緊密的作者主要是英國的Patty Kostkova，其余研究人員主要通過Patty Kostkova 進(jìn)行聯(lián)系。同時，近幾年Li Lan（英國）、David Novillo-Ortiz（丹麥）、Natasha Azzopardi-Muscat（馬爾他）等人組成的合作團(tuán)體逐漸形成。

表6 WOS中發(fā)文量排名前3的作者

圖9 WOS中作者合作關(guān)系共線圖

作者被引頻次最高的為Deborah Lupton（澳大利亞），其次是Haejung Yun（美國）。由此可見，這些學(xué)者在該領(lǐng)域的國際研究方面的影響力較大，對大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域做出了重要的貢獻(xiàn)。而我國學(xué)者在國際研究上的影響力略有欠缺，在國際研究方面無明顯領(lǐng)軍人物。

2.2.4 關(guān)鍵詞

對檢索出的文獻(xiàn)進(jìn)行關(guān)鍵詞分析，其中有效關(guān)鍵詞共1 858個，出現(xiàn)頻次較高的8個關(guān)鍵詞列于表7中。同時，繪制出關(guān)鍵詞的密度視圖（見圖10）。其中“big data”出現(xiàn)頻次最多，共計148 次。該領(lǐng)域在國際研究中的熱點(diǎn)主要集中在“big data”“privacy”“information”“trust”“management”等詞上。

表7 大數(shù)據(jù)背景下個人信息安全領(lǐng)域頻次排在前8位的關(guān)鍵詞

圖10 WOS中大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞密度視圖

基于前期分析，為進(jìn)一步判斷不同階段的研究前沿，利用CiteSpace檢測2012—2022年該領(lǐng)域研究的突變詞（見圖11），至今仍在進(jìn)行的研究熱點(diǎn)有artificial intelligence。突現(xiàn)詞的出現(xiàn)周期普遍不長，說明這幾類熱點(diǎn)更迭較快。

圖11 基于WOS的5個突變詞

3 討論

在當(dāng)今社會，大數(shù)據(jù)背景下個人信息受到越來越多人的關(guān)注，國內(nèi)外學(xué)者對其的研究也是呈不斷上升之勢。進(jìn)行基于WOS數(shù)據(jù)庫核心合集的檢索，可得早在20世紀(jì)30年代，便有了與“個人信息”相關(guān)的學(xué)術(shù)方面的研究，但個人信息研究真正受到大眾關(guān)注卻是在21 世紀(jì)。近10 年，大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)蓬勃發(fā)展，國內(nèi)外學(xué)者開始研究大數(shù)據(jù)時代下個人信息的保護(hù)問題。2018年，全球公開披露的數(shù)據(jù)泄露事件達(dá)到6 500起，共涉及50 億條數(shù)據(jù)記錄。同年，GDPR 等個人隱私數(shù)據(jù)保護(hù)法出臺，個人信息保護(hù)受到更多人的關(guān)注，國內(nèi)外相關(guān)研究的發(fā)文量都于該年有一個明顯的增長。

美國在大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域中一直占據(jù)著核心地位，其總發(fā)文量、被引次數(shù)、中心性均位居第一。而我國在大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域發(fā)文量與世界影響力不一致問題較為突出：一方面是發(fā)布的相關(guān)文章被引次數(shù)較少，另一方面是研究前期，我國在該領(lǐng)域的研究中參與的國際合作較少。作者層面，國內(nèi)學(xué)者缺少具有顯著影響力的人物即領(lǐng)軍人物，且國內(nèi)學(xué)者在研究時需突破機(jī)構(gòu)的限制，因現(xiàn)階段在該研究領(lǐng)域中，國內(nèi)學(xué)者與國外相比，總體上研究較為獨(dú)立，并多局限于同機(jī)構(gòu)內(nèi)的合作，且國內(nèi)學(xué)者合作對象以及小組內(nèi)人數(shù)較為固定，缺乏組間合作、國際合作，不利于日后該領(lǐng)域研究的交流與深入發(fā)展。

該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)主要集中在“大數(shù)據(jù)”“信息”“保護(hù)”等方面，且中國與國際的研究熱點(diǎn)較為一致，即大體方向相同。3個主要研究方面延伸出了較多的具體研究內(nèi)容，其中包括了“隱私”“信息安全”“互聯(lián)網(wǎng)”以及各個主要方面之間的關(guān)系等，而在不同的階段，其具體的內(nèi)容略有不同，研究前沿隨著社會的發(fā)展不斷變化。而在國內(nèi)外各自的研究中，也存在著具體內(nèi)容上的差異。以保護(hù)措施為例，國內(nèi)在法律對于個人信息保護(hù)方面的研究較為深入，探究個人信息的界定，敏感個人信息，建立監(jiān)管、救濟(jì)與合規(guī)制度[20]；反觀國際，在此研究方向上卻沒有太高的熱度。就國內(nèi)而言，研究熱點(diǎn)貼合我國國情，將個人信息相關(guān)研究融于社會現(xiàn)象之中去探索，且開始從宏觀的問題轉(zhuǎn)向特性、具體的研究，不僅是局限于對概念的探討。

大數(shù)據(jù)背景下個人信息保護(hù)是一項(xiàng)重要且困難的工作，現(xiàn)有的研究也無法完全解決實(shí)際中遇到的各類問題。在學(xué)術(shù)方面，首先需加強(qiáng)學(xué)術(shù)交流，擴(kuò)展視野，從合作中提供出更多思路，以進(jìn)一步完善、深入各自的研究；其次，需探索更多的研究方向，不斷拓展研究內(nèi)容，即拓展廣度與深度。在落實(shí)研究方面，需考慮多個方面，深入感受時代背景、大數(shù)據(jù)技術(shù)、個人信息的具體含義，善于學(xué)習(xí)他國經(jīng)驗(yàn)。例如：有部分學(xué)者就在研究中提出，借鑒新西蘭個人隱私保護(hù)制度加強(qiáng)多方保護(hù)[21]；也有部分學(xué)者主張考察歐盟的數(shù)據(jù)保護(hù)立法改革進(jìn)展與美國隱私保護(hù)相關(guān)法規(guī)[22]。另外，個人信息保護(hù)不僅要從立法入手，社會、企業(yè)、個人、政府等的努力也缺一不可，單一路徑是無法為個人信息提供完善的保護(hù)[23]。另外，需結(jié)合實(shí)際，隨著社會變化靈活調(diào)整政策。

4 結(jié)論

本文以CNKI數(shù)據(jù)庫和Web of Science數(shù)據(jù)庫為研究對象，利用CiteSpace、VOSviewer 等可視化工具繪制可視化圖譜，以進(jìn)行文獻(xiàn)計量法分析，研究結(jié)論如下。

（1）個人信息相關(guān)研究越來越受到國內(nèi)外的關(guān)注，關(guān)于大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域的發(fā)文量總體上呈上升趨勢，2018年于國內(nèi)外學(xué)者而言都是一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)，我國大體上能夠跟上國際研究趨勢。

（2）澳大利亞的Deborah Lupton 在該領(lǐng)域中有著突出貢獻(xiàn)；美國在大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究領(lǐng)域占據(jù)重要地位；我國的發(fā)文量較高但中心性不高，在國際上的地位有待加強(qiáng)。在研究前期，“美國-英國”“美國-意大利”是主要合作體；而在研究后期，我國向國際靠攏，“中國-美國”逐漸成為該領(lǐng)域研究的主要合作體。

（3）近10 年，大數(shù)據(jù)背景下個人信息研究熱點(diǎn)主要集中在“大數(shù)據(jù)”“信息”“保護(hù)”等方面，如何在大數(shù)據(jù)背景下更好地保護(hù)個人信息是研究的主要目的。國內(nèi)相關(guān)研究大致分為3個階段：第一階段是宏觀的、較為理論的探討；第二階段是對于對策以及相關(guān)法律層面的探討；第三階段是聚焦于疫情防控下的相關(guān)研究。