大資料是我的主要研究方向之一，同時也在帶大資料方向的研究生，所以我來回答一下這個問題。

首先，大資料主要關注的是群體而不是個體，所以在大資料記錄個人資訊的同時會自然對個人資料形成一個有效的應用邊界，從這個角度來看，大資料對個人隱私的威脅是有限的。隨著一系列相關規定和技術的發展，未來大資料對於個人隱私的採集和應用都將越來越規範。

所謂大資料“窺探”使用者的隱私，通常是從資料採集開始的，資料採集目前有三個主要的渠道，包括傳統資訊系統（各種ERP）、Web系統（包含App）以及物聯網系統（包含影片記錄）。傳統資訊系統的應用領域比較廣泛，包括教育機構的資訊系統、醫療機構資訊系統、政務機構資訊系統、辦公系統等等，雖然這些資訊系統記錄了大量的個人隱私資料，但是由於應用邊界非常明確，所以總體上是安全的。

可能會導致個人隱私出現問題的領域目前主要集中在Web系統，以及各種移動應用（App）。隨著web2.0和移動網際網路的發展，個人透過網際網路能夠完成的操作越來越多，與線下的結合也越來越緊密，所以Web系統會記錄使用者大量的消費資訊。

由於各大網際網路平臺都積累了大量的使用者資料，所以目前網際網路企業也是推動大資料技術發展的重要力量，因為網際網路企業既有技術能力同時也擁有資料，所以在大資料時代，網際網路公司擁有了天然的競爭優勢。得益於大資料技術的推動，人工智慧技術也獲得了發展。所以，使用者在使用網際網路的同時，自身的資料也驅動了技術的發展。

當然，對於使用者來說，在當前的大資料時代，要想完全遮蔽自身的資訊是非常困難的，要想保護自身的隱私不被亂用，一方面要藉助於法律法規，另一方也要藉助於一系列技術手段。

大資料時代，後臺會根據使用者的相關資訊和行為，生成使用者畫像。演算法會根據使用者畫像推測使用者的性別、年齡、職業、學歷等常規資訊，還可以推算出使用者的愛好、消費習慣、目前狀況等等隱性資訊。

舉幾個搜尋相關的簡單例子:

1. 某人最近經常淘寶搜尋孕婦相關商品，經常查詢養身資訊，很容易就推算出這是一個很注重養身的準媽媽，然後後臺就會推送一些相關產品。

2. 某人最近經常搜尋的手遊，足球，論文，招聘資訊，那麼這個大致就是一個即將畢業的“大四狗”。。。

當然目前還不止這些，現在大資料收集的越多，演算法越先進，未來個人隱私將無處可藏！