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为什么不要这样呢?其实原因很简单。一旦你把自己的位置放到敌对者这样一个角色，对方就会觉得你是不是太过于小心眼了。尤其是，当他认为他新认识的那个人并没有你说的这些缺点，而却遭到你的诋毁，这会让他觉得你对他还有所留恋，还想和他重新在一起。
这篇文章还可以，对你应该有帮助，拿走不谢。 一、引言 大数据技术的发展给科技进步、信息共享、商业发展带来了巨大的变革，社会活动网络化的发展趋势更给予了个人信息丰富的社会价值和经济价值，使它成为对于国家、社会、组织乃至个人都具有重要意义的战略资源。与此同时，与个人信息相关的犯罪活动也呈现出高发态势。2009年《刑法修正案（七）》增设“出售、非法提供公民个人信息罪”和“非法获取公民个人信息罪”。2015年《刑法修正案（九）》将两个罪名整合为“侵犯公民个人信息罪”，并扩大了主体范围，加大了处罚力度。2017年3月20日最高人民法院、最高人民检察院《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》（以下简称《2017年解释》）对侵犯公民个人信息罪的司法适用做出了具体规定。笔者在中国裁判文书网，对判决结果包含“公民个人信息”的刑事一审判决逐年进行检索，2009-2019年间各年份相关判决数如图表 1所示。我国侵犯公民个人信息犯罪的发展可为四个阶段：2009～2012年，此类判决数为零，与个人信息相关的犯罪案件在实践中鲜有发生；2012～2016年，判决数量开始缓速增长，总量尚较少；2016～2017 年判决数量激增 214.6%，呈现出高发态势；2016～2019年，犯罪数量增速放缓。 图表 1作为侵犯公民个人信息犯罪的行为对象，公民个人信息的内涵、范围、判断标准对立法和司法适用具有重要意义。《2017年解释》第1条对其概念做了明确的规定，但实践中对公民个人信息的界定仍存在一些模糊的地方。如，如何把握行踪轨迹信息的范围、如何把握财产信息的范围和如何认定公民个人信息的可识别性等。由此观之，要实现对侵犯公民个人信息罪的准确认定，我们应该对其行为对象的内涵、外延进行深入研究。本文拟对《刑法》二百五十三条“公民个人信息”的界定进行深入分析，希望能对司法实践中该罪的认定提供有益参考。 二、刑法上公民个人信息合理保护限度的设定原则 信息网络时代，我们要在推动信息科技的发展应用和保护公民个人信息安全之间寻求适度的平衡。刑法对公民个人信息的保护力度过小或者过大，都不利于社会的正常发展。笔者认为，应当基于以下三项原则设定公民个人信息刑法保护的合理限度。（一）刑法的谦抑性原则刑法的谦抑性,是指刑法应合理设置处罚的范围与程度,当适用其他法律足以打击某种违法行为、保护相应合法权益时,就不应把该行为规定为犯罪;当适用较轻的制裁方式足以打击某种犯罪、保护相应合法权益时,就不应规定更重的制裁方式。此原则同样是刑法在对侵犯公民个人信息犯罪进行规制时应遵循的首要原则。在我国个人信息保护法律体系尚未健全、前置法缺失的当下，刑法作为最后保障法首先介入个人信息保护领域对侵犯公民个人信息行为进行规制时，要格外注意秉持刑法的谦抑性原则，严格控制打击范围和力度。对于公民个人信息的认定，范围过窄，会导致公民的合法权益得不到应有的保护，不能对侵犯公民个人信息的行为进行有效的打击；范围过宽，则会使刑法打击面过大，导致国家刑罚资源的浪费、刑罚在实践中可操作性的降低，阻碍信息正常的自由流通有违刑法的谦抑性原则。在实践中，较常见的是认定范围过宽的问题，如公民的姓名、性别等基础性个人信息，虽能够在一定程度上识别个人身份，但大多数人并不介意此类个人信息被公开，且即便造成了一定的危害结果，也不必动用刑罚手段，完全可以利用民法、行政法等前置法予以救济。（二）权利保护与信息流通相平衡原则大数据时代，随着信息价值的凸显，个人信息保护与信息流通之间的价值冲突也逐渐凸显。一方面，信息的自由流通给国家、社会、个人都带来了多方面的便利，另一方面，也不可避免地对个人生命和财产安全、社会正常秩序甚至国家安全带来了一定的威胁。科技的进步和社会的需要使得数据的自由流通成为不可逆转的趋势，如何平衡好其与个人权益保护的关系，是运用刑法对侵犯公民个人信息行为进行规制时必须要考虑的问题。个人信息保护不足，则会导致信息流通的过度自由，使公民的人身、财产安全处于危险境地、社会的正常经济秩序遭到破坏；保护过度，则又走入了另一个极端，妨碍了信息正常的自由流通，使社会成员成为一座座“信息孤岛”，全社会也将成为一盘散沙，也将信息化可以带来的巨大经济效益拒之门外。刑法要保护的应当仅仅是具有刑法保护的价值和必要，并且信息主体主动要求保护的个人信息。法的功能之一便是协调各种相互矛盾的利益关系，通过立法和司法，平衡好个人信息权利保护与信息自由流通，才可以实现双赢。应努力构建完备的个人信息保护体系，既做到保障公民人身、财产权利不受侵犯，又可促进信息应有的自由流动，进而推动整个社会的发展与进步。（三）个人利益与公共利益相协调原则个人利益对公共利益做出适当让渡是合理的且必须，因为公共利益往往涉及公共安全与社会秩序，同时也是实现个人利益的保障。但是这种让渡的前提是所换取的公共利益是合法、正当的，并且不会对个人隐私和安全造成不应有的侵害。公共安全是限制公民个人信息的典型事由。政府和司法部门因为社会管理的需要往往会进行一定程度的信息公开，信息网络的发展也使得大数据技术在社会安全管理活动中发挥着越来越重要的作用，但同时也不可避免地涉及到对于公民个人利益边界的触碰，由此产生公共管理需要与个人权益维护之间的冲突。相对于有国家机器做后盾的公权力，公民个人信息安全处于弱势地位，让个人信息的保护跟得上信息化的发展，是我们应该努力的方向。公众人物的个人信息保护是此原则的另一重要体现，王利明教授将公众人物划分为政治性公众人物和社会性公众人物两类。对于前者，可将其个人信息分为两类：一类是与公民监督权或公共利益相关的个人信息，此类个人信息对公共利益做出适当的让步是必须的；另一类是与工作无关的纯个人隐私类信息，由于这部分个人信息与其政治性职务完全无关，所以应受与普通人一样的完全的保护。对于社会性公众人物，其部分个人信息是自己主动或是希望曝光的，其因此可获得相应的交换利益，对于这部分信息，刑法不需要进行保护；也有部分信息，如身高、生日、喜好等虽然被公开，但符合人们对其职业的合理期待，且不会有损信息主体的利益，对于此类信息，也不在刑法保护范围内；但对于这类信息主体的住址、行踪轨迹等个人信息，因实践中有很多狂热的粉丝通过人肉搜索获得明星的住址、行程信息，对明星的个人隐私进行偷窥、偷拍，此类严重影响个人生活安宁和基本权益的行为应当受到刑法的规制。 三、刑法上公民个人信息的概念、特征及相关范畴 （一）公民个人信息的概念“概念是解决法律问题必不可少的工具”。1.“公民”的含义中华人民共和国公民，是指具有我国国籍的人。侵犯公民个人信息犯罪的罪名和罪状中都使用了“公民”一词，对于其含义的一些争议问题，笔者持以下观点：（1）应包括外国籍人和无国籍人从字面上和常理来看，中国刑法中的“公民”似乎应专门指代“中国的公民”。但笔者认为，任何人的个人信息都可以成为该罪的犯罪对象，而不应当把我国刑法对公民个人信息的保护局限于中国公民。第一，刑法一百五十三条采用的并非“中华人民共和国公民个人信息”的表述，而是了“公民个人信息”，对于刑法规范用语的理解和适用，我们不应人为地对其范围进行不必要的限缩，在没有明确指明是中华人民共和国公民的情况下，不应将“公民”限定为中国公民。第二，全球互联互通的信息化时代，将大量外国人、无国籍人的个人信息保护排除在我国刑法之外，会放纵犯罪，造成对外国籍人、无国籍人刑法保护的缺失，这既不合理，也使得实践中同时涉及侵犯中国人和非中国人的个人信息的案件的处理难以操作。第三，刑法分则第三章“侵犯公民人身权利、民主权利罪”并不限于仅对“中国公民”的保护，也同等地对外国籍人和无国籍人的此类权利进行保护。因此，处于我国刑法第三章的侵犯公民个人信息犯罪的保护对象，也包括外国籍人和无国籍人的个人信息，“我国对中国公民、处在中国境内的外国人和无国 籍人以及遭受中国领域内危害行为侵犯的外国人和无国籍人，一视同仁地提供刑法的保护，不主张有例外。”（2）不应包括死者和法人对于死者，由于其不再具有人格权，所以不能成为刑法上的主体。刑法领域上，正如对尸体的破坏不能构成故意杀人罪一样，对于死者个人信息的侵犯，不应成立侵犯个人信息罪。对死者的个人信息可能涉及的名誉权、财产权，可以由死者的近亲属主张民法上的精神损害赔偿或继承财产来进行保护。对于法人，同样不能成为刑法上公民个人信息的信息主体。一方面，自然人具有人格权，而法人不具有人格权，其只是法律拟制概念，不会受到精神上的损害。另一方面，法人的信息虽然可能具有很大的商业价值和经济效益，但是已有商业秘密等商法领域的规定对其进行保护。因此，法人的信息不适用公民个人信息的保护。2.“个人信息”的含义法学理论上对于公民个人信息的界定主要识别说、关联说和隐私说。识别说，是指将可以识别特定自然人身份或者反映特定自然人活动情况作为公民个人信息的关键属性。可识别性根据识别的程度又可以分为两种方式，即通过单个信息就能够直接确认某人身份的直接识别，和通过与其他信息相结合或者通过信息对比分析来识别特定个人的间接识别。学界支持识别说观点的学者大多指的是广义的识别性，既包括直接识别，又包括间接识别。关联说认为所有与特定自然人有关的信息都属于个人信息，包括“个人身份信息、个人财产情况、家庭基本情况、动态行为和个人观点及他人对信息主体的相关评价”。根据关联说的理论，信息只要与主体存在一定的关联性，就属于刑法意义上的公民个人信息。隐私说认为，只有体现个人隐私的才属于法律保障的个人信息内容。隐私说主要由美国学者提倡，主张个人信息是不愿向他人公开，并对他人的知晓有排斥心理的信息。笔者认为，通过识别说对刑法意义上的公民个人信息进行界定最为可取。关联说导致了刑法保护个人信息的范围过分扩大，而隐私说则只将个人信息局限在个人隐私信息的范围内，忽略了不属于个人隐私但同样具有刑法保护价值的个人信息，同时由于对隐私的定义受个人主观影响，所以在实践中难以形成明确的界定标准。相比之下，识别说更为可取，不仅能反应需刑法保护的公民个人信息的根本属性，又具有延展性，能更好的适应随着信息技术的发展而导致的公民个人信息类型的不断增多。且通过梳理我国关于个人信息的立法、司法，识别说的观点贯穿其中。名称 生效年份 对“个人信息”核心属性的界定《全国人大常委会关于加强网络信息保护的决定》 2012年 可识别性、隐私性《关于依惩处侵害公民个人信息犯罪活动的通知》 2013年 可识别性、隐私性《关于审理利用信息网络侵害人身权益民事纠纷案件适用法律若干问题的规定》 2014年 隐私性《网络安全法》 2016年 可识别性《关于办理侵犯公民个人信息刑事案件适用法律若干问题的解释》 2017年 可识别性、可反映活动情况图表 2《网络安全法》和《2017年解释》中关于公民个人信息的界定无疑最具权威性。《网络安全法》采用了识别说的观点，将可识别性规定为公民个人信息的核心属性。而后者采用了广义的“可识别性”的概念,既包括狭义可识别性 (识别出特定自然人身份) , 也包括体现特定自然人活动情况。两者之所以采用了不同的表述，是因为《网络安全法》对公民个人信息做了整体而基础性的保护，而《2017年解释》考虑到，作为高度敏感信息的活动情况信息，随着定位技术的不断进步逐渐成为本罪保护的一个重点，因此在采用了狭义的身份识别信息概念的基础之上，增加了对活动情况信息的强调性规定，但其本质仍是应涵括在身份识别信息之内的。所以，应以可识别性作为判断标准对公民个人信息进行界定。（二）公民个人信息的特征刑法意义上的“公民个人信息”体现了其区别于广义上的“公民个人信息”的刑法保护价值。明确刑法领域个人信息的特征，有助于在司法中更好的对个人信息进行认定。1.可识别性这是公民个人信息的本质属性。可识别是指可以通过信息确定特定的自然人的身份，具体包括直接识别和间接识别。直接识别，是指通过单一的信息即可直接指向特定的自然人，如身份证号、指纹、DNA等信息均可与特定自然人一一对应。间接识别，是指需要将某信息与其他信息相结合或者进行对比分析才能确定特定自然人，比如学习经历、工作经历、兴趣爱好等信息均需要与其他信息相结合才能识别出特定的信息主体。2.客观真实性客观真实性是指公民个人信息必须是对信息主体的客观真实的反映，。一方面，主观上的个人信息对特定个人的识别难度极大；另一方面，现行刑法关于侮辱罪或诽谤罪的相关规定足以对此类主观信息进行规制。司法实践中，如何判断信息的客观真实性也是一个重要的问题，如何实现科学、高效鉴别个人信息客观真实性，是司法机关应努力的方向。现有的随机抽样的方法有一定可取性，但不够严谨。笔者认为，可以考虑采取举证责任倒置的方式，若嫌疑人能证明其所侵犯的个人信息不具有客观真实性，则不构成本罪。3.价值性刑法的两大机能是保护法益和保障人权。从保护法益的机能出发，对于侵犯公民个人信息罪这一自然犯，只有侵犯到公民法益的行为，才能纳入刑法规制的范围。而判断是否侵犯公民法益的关键就在于该信息是否具有价值。价值性不仅包括公民个人信息能够产生的经济利益，还包括公民的人身权利。从个人信息的人格权属性角度分析，个人隐私类信息的公开，会侵犯公民的隐私权、名誉权，行踪轨迹类信息的公开，会对公民人身安全带来威胁。从个人信息的财产权属性角度分析，信息化时代，信息就是社会的主要财产形式,能够给人们带来越来越大的经济利益。“信息价值仅在当行为人主张其个人价值时才被考虑”，只有具有刑法保护价值的信息，才值得国家动用刑事司法资源对其进行保护。（三）个人信息与相关概念的区分很多国家和地区制定了专门的法律保护个人信息，但部分国家和地区没有采用“个人信息”的概念，美国多采用“个人隐私”的概念，欧洲多采用“个人数据”的概念，而“个人信息”的表述则在亚洲较为常见。对于这三个概念是可以等同，存在观点分歧。有观点认为，个人信息与个人隐私有重合，但不能完全混同，也有观点认为个人信息包含个人隐私，以个人数据为载体。笔者认为，有必要对三个概念进行明确区分。1.个人信息与个人隐私关于这两个概念的关系，有学者主张前者包含后者，有学者主张后者包含前者，还有学者认为两者并不是简单的包含关系。笔者认为，个人信息与个人隐私相互交叉，个人信息包括一般信息和隐私信息，个人隐私包括隐私信息、私人活动和私人空间，所以两者的交叉在于隐私信息。两者制建有很大的区别，不能混淆。首先，私密程度不同，个人信息中除隐私信息以外的一般信息在一定程度上是需要信息主体进行公开的，如姓名、手机号、邮箱地址等，而个人隐私则具有高度的私密性，个人不愿将其公开；其次，判断标准不同，个人信息的判断标准是完全客观的，根据其是否具有识别性、真实性、价值性来进行判断即可，而个人隐私在判断上具有更多的主观色彩，不同主体对个人隐私的界定是不同的；最后，个人信息既具有消极防御侵犯的一面，也具有主动对外展示的一面，信息主体通过主动公开其部分个人信息，可能会获得一定的利益，而个人隐私则侧重消极防御，主体的隐私信息和隐私活动不希望被公开，隐私空间不希望被侵犯。2.个人信息与个人数据笔者认为，个人信息（personal information）和个人数据（personal Data）的区别在于，个人数据是以电子信息系统为载体的对信息主体的客观、未经过处理的原始记录，如个人在医院体检后从自助机取出的血液化验报告单；后者是指，数据中可对接收者产生一定影响、指导其决策的内容，或是数据经过处理和分析后可得到的上述内容，如血液化验报告数据经系统或医生的分析，形成的具有健康指导作用的结果报告，换言之，个人信息＝个人数据＋分析处理。 四、刑法上公民个人信息的司法认定 在司法实践中，对于概念和原则的把握必然有一定的差异性，需要具体情况具体讨论。在本部分，笔者对一般个人信息的认定进行总结归纳，并对一些存在争议的情况进行分析。 （一）公民个人信息可识别性的认定“可识别性是指个人信息能够直接或者间接地指向确定的主体。”经过上文中的讨论，根据《网络安全法》和《2017年解释》对公民个人信息的定义，我们能够得出，“识别性”是公民个人信息的核心属性，解释第3条第2款印证了这一观点。对于能够单独识别特定自然人的个人信息，往往比较容易判断，而对于需要与其他信息结合来间接识别特定自然人身份或反映特定自然人活动情况的信息，往往是个案中控辩双方争议的焦点，也是本罪的认定中最为复杂的问题。面对实践中的具体案情，对于部分关联信息是否可以认定为“公民个人信息”时，可从行为人主观目、信息对特定自然人的人身和财产安全的重要程度和信息需要结合的其他信息的程度三个方面综合分析加以判断。以此案为例：某地一医药代表为了对医生给予用药回扣，非法获取了某医院某科室有关病床的病床号、病情和药品使用情况。此案中所涉及的非法获取的信息不宜纳入刑法中“公民个人信息”的范畴。首先，从行为人主观目的上看，并没有识别到特定自然人的目的，而仅仅是为了获取用药情况；其次，从以上信息对病人的人身安全、财产安全以及生活安宁的重要性上来看，行为人获取以上信息并不会对病人权益造成侵犯；最后，从这些信息需要与其他信息结合的程度来看，病床号、用药情况等信息并不能直接识别到个人，需要结合病人的身份证号等才能起到直接识别的作用。所以，此案中的涉案信息不属于刑法所保护的“公民个人信息”。（二）敏感个人信息的认定《2017年解释》第五条根据信息的重要程度、敏感程度，即信息对公民人身、财产安全的影响程度，将“公民个人信息”分为三类，并设置了不同的定罪量刑标准。类别列举 “情节严重”标准（非法获取、出售或提供） “情节特别严重“标准（非法获取、出售或提供）特别敏感信息 踪轨迹信息、通信内容、征信信息、财产信息五十条以上五百条以上敏感信息 住宿记录、通信记录、健康生理信息、交易信息五百条以上五千条以上其他信息五千条以上 五万条以上图表 3但是在司法实践中，仍存在对标准适用的争议，主要表现在对敏感个人信息的认定。1.如何把握“行踪轨迹信息”的范围行踪轨迹信息敏感程度极高，一旦信息主体的行踪轨迹信息被非法利用，可能会对权利人的人身安全造成紧迫的威胁。《2017年解释》中对于行踪轨迹信息入罪标准的规定是最低的：“非法获取、出售或者提供行踪轨迹信息50以上”的，即构成犯罪。由于《2017年解释》中对行踪轨迹信息规定了极低的入罪标准，所以司法认定时应对其范围做严格把控，应将其范围限制在能直接定位特定自然人具体位置的信息，如车辆轨迹信息和GPS定位信息等。实践中，信息的交易价格也可以作为判定其是否属于“行踪轨迹信息”的参考，因为行踪轨迹信息的价格通常最为昂贵。对于行为人获取他人车票信息后判断出他人的行踪的情况，载于车票的信息不宜被认定为《2017年解释》所规定的“行踪轨迹信息”，因为该信息只能让行为人知道信息主体大概的活动轨迹，并不能对其进行准确定位。2.如何把握“财产信息”的范围财产信息是指房产、存款等能够反映公民个人财产状况的信息。对于财产信息的判断，可以从两方面进行把握：一是要综合考量主客观因素，因为犯罪应是主客观相统一的结果；而是考虑到敏感个人信息的入罪门槛已经极低，实践中应严格把握其范围。以此案为例：行为人为了推销车辆保险，从车辆管理机构非法获取了车主姓名、电话、车型等信息。此案中的信息不宜认定为“财产信息”。因为行为人的主观目的不是侵犯信息主体的人身、财产安全，最多只会对行为人的生活安宁带来一定的影响，因而应适用非敏感公民个人信息的入罪标准。（三）不宜纳入本罪保护对象的公开的个人信息的认定 信息主体已经公开的个人信息是否属于 “公民个人信息”的范畴，理论界存在观点分歧。笔者认为，“公民个人信息”不以隐私性为必要特征，因为《2017年解释》第1条并为采用“涉及个人隐私信息”的表述，而是以识别性作为判断标准。因此，信息的公开与否并不影响其是否可以被认定为“公民个人信息”。对于权利人主动公开的个人信息，行为人获取相关信息的行为显然合法，且其后出售、提供的行为，当前也不宜认定为犯罪。理由如下：第一，在我国的立法和司法中，曾以“隐私性”作为界定公民个人信息的核心属性，可见公民个人信息在一定程度上是从隐私权中分离出来的权利，所以侵犯公民个人信息罪侧重于对公民隐私和生活安宁的保护。权利人之所以自愿甚至主动公开其个人信息，说明这部分信息即便被获取、出售，也通常不会对其个人隐私和生活安宁造成侵犯，因此不应纳入刑法保护范围内；第二，根据刑法第253条之一的规定，向他人出售或提供公民个人信息，只有在违反国家有关规定的前提下才构成犯罪。对于已经公开的公民个人信息，行为人获取后向他人出售或提供的行为在我国缺乏相关法律规定的情况下，应推定为存在权利人的概括同意，不需要二次授权，也就是说不应认定行为人对获取的已经由权利人公开的个人信息的出售和提供行为系“违法国家有关规定”。第三，在我国个人信息保护机制尚未健全、侵犯公民个人信息犯罪高发的背景下，应将实践中较为多发的侵犯权利人未公开的个人信息的案件作为打击的重点。对于权利人被动公开的个人信息，行为人获取相关信息的行为可以认定为合法，但如果后续的出售或提供行为违背了权利人意愿，侵犯到了其个人隐私和生活安宁，或是对权利人人身安全、财产安全造成了威胁，则应根据实际情况以侵犯公民个人信息罪论处。对于权利人被动公开的个人信息，行为人对相关信息的获取一般来说是合法的，但是获取信息之后的出售、提供行为如果对信息主体的人身安全、财产安全或是私生活安宁造成了侵犯，且信息主体对其相关个人信息有强烈保护意愿，则应据其情节认定为侵犯公民个人信息犯罪。 五、结语 大数据时代，个人信息对个人、组织、社会乃至国家均具有重要价值，由此也滋生了越来越多的侵犯个人信息犯罪。“公民个人信息”作为侵犯公民个人信息罪的犯罪对象，其概念界定、特征分析、与相关概念的区分以及司法认定对于打击相关犯罪、保护公民个人信息具有重要意义。通过本文的研究，形成以下结论性的认识：第一，界定公民个人信息的原则。一是应遵循刑法的谦抑性原则，保证打击范围既不过宽而导致国家刑罚资源的浪费和可操作性的降低，也不过窄而使公民个人信息权益得不到应有的保障。二是应遵循权利保护与信息流通相平衡原则，在保障公民人身、财产权利不受侵犯的同时不妨碍信息正常的流通。三是应遵个人利益与公众利益相协调原则，允许个人利益对公共利益做出适当让步，但杜绝对个人利益的侵害和过度限制。第二，公民个人信息之“公民”应包括外国籍人和无国籍人，不应包括死者和法人。公民个人信息之“个人信息”应采取“识别说”进行界定，可以识别特定自然人是刑法上公民个人信息的根本属性。除了可识别性，刑法意义上的公民个人信息还应具有客观真实性、价值性等特征可作为辅助判断标准。还应注意个人信息与个人隐私、个人数据等相关概念的区分，避免在司法实践中出现混淆。第三，一般个人信息的认定。“可识别性”是其判断的难点，可以从行为人主观目的、信息对其主体人身和财产安全的重要程度和信息需与其他信息的结合程度这三个方面综合分析判断；对于行踪轨迹信息、财产信息等敏感个人信息，由于其入罪门槛低、处罚力度大，应严格把控其范围并结合行为人主观心理态度进行考量；对于信息主体已经公开的个人信息，应分情况讨论，对于信息主体主动公开的个人信息，行为人对其获取、出售和提供，不应认定为侵犯公民个人信息罪，对于信息主体被动公开的个人信息，行为人对信息的获取是合法的，但其后出售、提供的行为，可以依实际情况以侵犯公民个人信息犯罪论处。希望本文的论述能够对我国个人信息保护体系的完善贡献微小的力量。
大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做
内容如下：
1、大数据对商业模式影响
2、大数据下地质项目资金内部控制风险
3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进
4、大数据时代下线上餐饮变革
5、基于大数据小微金融
大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。
"大数据"是一个体量特别大，数据类别特别大的数据集，并且这样的数据集无法用传统数据库工具对其内容进行抓取、管理和处理。 "大数据"首先是指数据体量(volumes)?大，指代大型数据集，一般在10TB?规模左右，但在实际应用中，很多企业用户把多个数据集放在一起，已经形成了PB级的数据量；其次是指数据类别(variety)大，数据来自多种数据源，数据种类和格式日渐丰富，已冲破了以前所限定的结构化数据范畴，囊括了半结构化和非结构化数据。接着是数据处理速度（Velocity）快，在数据量非常庞大的情况下，也能够做到数据的实时处理。最后一个特点是指数据真实性（Veracity）高，随着社交数据、企业内容、交易与应用数据等新数据源的兴趣，传统数据源的局限被打破，企业愈发需要有效的信息之力以确保其真实性及安全性。从所周知，大数据已经不简简单单是数据大的事实了，而最重要的现实是对大数据进行分析，只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。 大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。当下我国大数据研发建设应在以下四个方面着力一是建立一套运行机制。大数据建设是一项有序的、动态的、可持续发展的系统工程，必须建立良好的运行机制，以促进建设过程中各个环节的正规有序，实现统合，搞好顶层设计。二是规范一套建设标准。没有标准就没有系统。应建立面向不同主题、覆盖各个领域、不断动态更新的大数据建设标准，为实现各级各类信息系统的网络互连、信息互通、资源共享奠定基础。三是搭建一个共享平台。数据只有不断流动和充分共享，才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上，通过数据集成，实现各级各类指挥信息系统的数据交换和数据共享。四是培养一支专业队伍。大数据建设的每个环节都需要依靠专业人员完成，因此，必须培养和造就一支懂指挥、懂技术、懂管理的大数据建设专业队伍。
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
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论文常用数据分析方法
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论文常用数据分析方法分类总结
1、 基本描述统计
频数分析是用于分析定类数据的选择频数和百分比分布。
描述分析用于描述定量数据的集中趋势、波动程度和分布形状。如要计算数据的平均值、中位数等，可使用描述分析。
分类汇总用于交叉研究，展示两个或更多变量的交叉信息，可将不同组别下的`数据进行汇总统计。
2、 信度分析
信度分析的方法主要有以下三种：Cronbach α信度系数法、折半信度法、重测信度法。
Cronbach α信度系数法为最常使用的方法，即通过Cronbach α信度系数测量测验或量表的信度是否达标。
折半信度是将所有量表题项分为两半，计算两部分各自的信度以及相关系数，进而估计整个量表的信度的测量方法。可在信度分析中选择使用折半系数或是Cronbach α系数。
重测信度是指同一批样本，在不同时间点做了两次相同的问题，然后计算两次回答的相关系数，通过相关系数去研究信度水平。
3、 效度分析
效度有很多种，可分为四种类型：内容效度、结构效度、区分效度、聚合效度。具体区别如下表所示：
4、 差异关系研究
T检验可分析X为定类数据，Y为定量数据之间的关系情况，针对T检验，X只能为2个类别。
当组别多于2组，且数据类型为X为定类数据，Y为定量数据，可使用方差分析。
如果要分析定类数据和定类数据之间的关系情况，可使用交叉卡方分析。
如果研究定类数据与定量数据关系情况，且数据不正态或者方差不齐时，可使用非参数检验。
5、 影响关系研究
相关分析用于研究定量数据之间的关系情况，可以分析包括是否有关系,以及关系紧密程度等。分析时可以不区分XY，但分析数据均要为定量数据。
回归分析通常指的是线性回归分析，一般可在相关分析后进行，用于研究影响关系情况，其中X通常为定量数据（也可以是定类数据，需要设置成哑变量），Y一定为定量数据。
回归分析通常分析Y只有一个，如果想研究多个自变量与多个因变量的影响关系情况，可选择路径分析。
1、因子分析方法
所谓因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。
2、回归分析方法
回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。回归分析方法运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
3、相关分析方法
相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。
4、聚类分析方法
聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
5、方差分析方法
方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
6、对应分析方法
对应分析是通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
《大数据技术对财务管理的影响》
摘 要：大数据可以快速帮助财务部门建立财务分析工具，而不是单纯做账。大数据应该不仅仅局限于本单位的微观数据，更为重要的关注其他单位的宏观数据。大数据技术不仅带来了企事业单位财务数据搜集的便利和挑战，而且也衍生出了诸多关于单位人员个人信息保密等问题的积极探索。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
关键词：大数据;财务管理;科学技术;知识进步
数据是一个中性概念。人类自古以来几千年的辉煌变迁，无外乎就是数据的搜集和使用过程而已。纵观古今中外的人际交流与合作，充满着尔虞我诈和勾心斗角，那么他们在争什么呢?实际上是在争夺信息资源;历史上品相繁多的战争，实际上不是在维持什么所谓的正义和和平，抑或为了人间的正道，而是在争夺数据的使用权;“熙熙攘攘皆为利往、攘攘熙熙皆为利来”的世俗变迁逻辑已经让位于数据游戏的哲学法则。人类自英国产业革命以来所陆续发明的技术，尽管被人们美其名曰“第四次科技革命的前沿技术”，实际上不过就是“0”和“1”两个数字的嬉戏而已。正如有学者指出的，汽车技术、生命科学技术、基因技术、原子能技术、宇宙航天技术、纳米技术、电子计算机技术，看起来美轮美奂，实则隐含着杀机，那就是由于人们把技术当成了目的后，导致了“技术专制”后的“技术腐败”和“技术灾难”。人类一方面在懒惰基因的诱惑下，发明了诸多所谓的机械装置，中国叫“机巧”;另一方面又在勤奋的文化下，发明了诸多抑制懒惰的制度和机制。本来想寻求节俭，结果却越来越奢侈;本来想节约，结果却越来越浪费;本来想善良，结果却越来越邪恶;本来想美好，结果却越来越丑陋。正如拉美特里所说：“人是什么?一半是天使，一半是野兽。当人拼命想成为天使的时候，其实他会逐渐变成野兽;当人想极力崇拜野兽的时候，结果会逐渐接近天使。”我们不是在宣讲宿命的技术，我们只是在预测技术的宿命。本文主要研究大数据技术(meta-data或big data)对企业或事业单位财务管理的影响，以期为财务数据管理的安全性提供一种分析的依据和保障。
一、大数据技术加大了财务数据收集的难度
财务数据的收集是一个复杂的系统工程，国际上一般采用相对性原则，即首先利用不完全统计学的知识对数据进行初步的计算，接着对粗糙的数据进行系统的罗列，最后对类型化的数据进行明分梳理。使用者如果想进入该数据库，就必须拥有注册的用户名和密码。由于国际上对于网络数据的监督均采取了实名注册的模式，所以一旦该用户进入到核心数据库之后想窃取数据，一般都会暴露自己的bug地址源，网管可以循着这一唯一性存留，通过云计算迅速找到该网络终端的IP地址，于是根据人机互动原理，再加上各种网吧所安装的监控平台，可以迅速找到数据库的剽窃者。如果按照上述数据变迁逻辑，那么财务数据的收集似乎变得易如反掌，而事实并非如此。因为：①数据的量化指标受制于云计算服务器的安全性。当云服务器受到不可抗力的打击，如地震、水患、瘟疫、鼠疫、火灾、原子能泄露或各种人为破坏的作用，数据会呈现离散型散落。这时的数据丢失会演变成数字灾难;②各种数据版权的拥有者之间很难实现无缝隙对接。比如在经过不同服务器的不同数据流之间，很难实现现实意义上的自由流通。正如专家所指出的，教育服务器的事业单位的人员数据、行政部门人事管理部门的保密性数据、军事单位的军事数据、医疗卫生事业的数据、工商注册数据、外事数据等在无法克服实际权力的分割陷阱之前，很难实现资源的共享，这时对数据的所谓搜集都会演化为“不完全抽样”的数字假象。由此而衍生的数据库充其量只是一部分无用的质料而已。
二、大数据技术影响了财务数据分析的准确性
对于搞财务管理的人来说，财务数据的收集只是有效实现资源配置的先决条件，真正有价值的或者说最为关键的环节是对财务数据的分析。所谓“财务数据分析”是指专业的会计人员或审计人员对纷繁复杂的单位人力资源信息进行“去魅”的过程。所谓“去魅”就是指去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里、内外互联，彼此沟通、跨级交流、跨界合作。在较为严格的学术意义上，分析的难度广泛存在与财务工作人员的日常生活中。大数据技术尽管为数据的搜集提供了方便法门，但同时加大了财务人员的工作量和工作难度。原先只是在算盘或者草稿纸上就可以轻松解决的数据计算，现在只能借助于计算机和云图建模。对于一些借助于政治权力因素或者经济利益因素，抑或是借助于自身的人际关系因素上升到财务管理部门的职工来说，更大的挑战开始了。他们不知道如何进行数据流的图谱分析，不知道基于计算机软件技术的集成线路技术的跌级分类，不知道基于非线性配置的液压传动技术的模板冲压技术，不知道逆向网络模型来解决外部常态财务变量的可篡改问题。由于技术不过硬，导致了领导安排的任务不能在规定的时间内完成，即时仓促做完的案例，也会因为数据分析技术的落后而授人以柄，有的脾气不好的领导可能会大发雷霆;脾气好的领导只是强压着内心的怒火，那种以静制动的魄力和安静更是摄魂夺魄。所以说数据分析难度的增加不是由于财务人员的良心或善根缺失，在很大程度上是由于技术的进步和大数据理念给我们带来的尖锐挑战。对于普通的没有家庭和社会背景的财务管理人员来说，能做的或者说唯一可做的就是尊重历史发展的周期律，敬畏生生不息的科学革命，认真领会行政首长的战略意图，提升自己的数据分析技术，升华在自身的“硬实力”。否则觊觎于领导的良心发现和疏忽大意，期望技术的静止或者倒退，抑或是在违法犯罪之后天真的认为可以相安无事，可能都只会落得“恢恢乎如丧家之犬”的境遇。
三、大数据技术给财务人事管理带来了挑战
一个单位的财务人事管理牵扯到方方面面的问题，其意义不可小视。一般来讲，单位在遴选财务管理部门管理人员的时候，大多从德才绩行四个方面全面权衡。然而这种“四有标准”却隐含着潜在的危机和不可避免的长远威胁，这其中的缘由就在于人性的复杂性和不可猜度性。历史和现实一再告诉人们，单纯看眼前的表现和话语的华丽，不仅不能对人才的素质进行准确的评价，而且还会导致官员的远期腐败和隐性腐败。对于中国的腐败，国人大多重视了制度和道德的缘起，却往往忽视了财务管理的因素。试想如果财务管理人员牢牢践行“焦裕禄精神”，不对任何政治权力开绿灯，国有资产又如何流出国库而了无人知晓呢?事实上，中国的所有腐败，不论是国有资产的国外流失抑或是国内流失，都在很大程度上与财务人员有关，可能有些管理人员会强调那不是自己的责任，出纳签字是领导的授意，会计支出费用那是长官的意思清晰表示。实际上，处于权力非法授予的签字、盖章、取现、流转和变相洗钱都是违法的，甚至是犯罪的。间接故意也是应当追究责任的。值得高兴的是，伴随着数字模拟技术的演进，财务管理中的腐败现象和人事管理科学化问题得到了极大的改善，相关领导伸手向财务要钱的行为，不仅会受到数据进入权限的限制，而且还会受到跟数据存留的监控，只要给予单位科技人员以足够的权限，想查找任何一笔资金的走向就变得非常简单，而且对于每一笔资金的经手者的信息也会了如指掌。这在一定程度上减少了只会指挥、不懂电脑的首长的孵化几率。
四、大数据技术加大了单位信息保密的难度
IMA(美国注册会计师协会)研发副总裁Raef・Lawson博士曾经指出：“客观上讲，大数据技术的正面效用是非常明显的，但一个不容回避的事实是大数据技术为财务信息的安全性提出了越来越严峻的挑战。我们已经注意到，在欧洲大陆、美洲大陆已经存在基于数据泄露而产生的各种抗议活动，这些活动牵扯到美国的数据窃听丑闻、俄罗斯对军事数据的强制性战友举动、以色列数据专家出卖阿拉伯世界经济数据的案件、在东方的中国香港一部分利用数据的窃取而发家致富的顶尖级黑客专家。”在数据集成的拓扑领域，大数据技术的保密性挑战肇始于蚁群算法的先天性缺陷。本来数据流的控制是依靠各种所谓的交易密码，实际上这些安全密码只是数据的另一种分类和组合而已。在数据的非线性组合和线路的真空组装模式下，任何密码都只是阻挡了技术侏儒的暂时性举动，而没有超出技术本身的惰性存在。当一个hacker掌握了源代码的介质性接洽技术之后，所剩下的就是信息和数据的搜集了，只要有足够的数据源，信息的户的几乎是轻而易举的。
2003年，北京的一家名为飞塔公司的防火墙安全软件在中关村科技城闪亮上市。该安全控制软件的开发者随机开发了一款名曰MAZE天网的软件，并且采用了“以其之矛攻其之盾”的攻防策略。测试的结果是尽管maze的源代码采用了24进制蝶形加密技术，但 FortiGate防火墙技术仍然能够阻挡住善意木马对电脑终端用户信息的剽窃和非法利用。FortiWeb已经通过全球权威的ICSA认证，可以阻断如跨站脚本、SQL注入、缓冲区溢出、远程文件包含、拒绝服务，同时防止敏感数据库外泄，为企事业单位Web应用提供了专业级的应用安全防护。飞塔公司之所以耗费人力和物力去开发这一新型的换代产品，就在于大数据时代对单位信息保密性的冲击。试想，如果一个单位连职工最起码的个人信息都不能安全存储的话，那么财务管理的科学性和人本性将从何谈起?只能说，即使在人权保护意识相对薄弱的法治环境里，我们也应该尽量提升自己的保密意识，加强对个人信息的保护和合理运用。
作者简介：田惠东(1967- )，女，汉族，河北定兴人，副高级会计师，本科学历，研究方向：财务管理，单位：保定市第一医院
大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。
事实上，所谓“大数据时代”的说法并不新鲜，早在2010年，“大数据”的概念就已由美国数据科学家维克托·迈尔·舍恩伯格系统地提出。他在 大数据时代一书中说，以前，一旦完成了收集数据的目的之后，数据就会被认为已经没有用处了。比如，在飞机降落之后，票价数据就没有用了；一个网络检索命令完成之后，这项指令也已进入过去时。但如今，数据已经成为一种商业资本，可以创造新的经济利益。数据能够成为一种资本，与移动互联网有密切关系。随着智能手机、平板电脑等移动数码产品的“白菜化”，Wi-Fi信号覆盖的无孔不入，越来越多的人不再有“在线时间”和“不在线时间”之分，只要他们愿意，便可几乎24小时一刻不停地挂在线上；在线交易、在线支付、在线注册等网络服务的普及固然方便了用户，却也让人们更加依赖网络，依赖五花八门的网上平台。而随着科技的进步，以往需要几盒软盘或一张光盘保存的信息，如今只需一片指甲盖大小的芯片，即可全部储存而且绰绰有余；以往需要电脑、显示器、读卡器等专门设备才能读取的数码信息载体，如今或许只需一部智能手机和一个免费下载的APP第三方应用程序，便可将数据一览无余。大数据时代的科技进步，让人们身上更多看似平常的东西成为“移动数据库”，如带有存储芯片的第二代银行卡、信用卡，带有芯片读取功能的新型护照、驾驶证、社保卡、图书证，等等。在一些发达国家，官方为了信息录入方便，还不断将多种“移动数据库”的功能组合成一体。数字化时代使得信息搜集、归纳和分析变得越来越方便，传统的随机抽样被“所有数据的汇拢”所取代，基于随机抽样而变得重要的一些属性，如抽样的精确性、逻辑思辨和推理判断能力，就变得不那么重要，尽可能汇集所有数据，并根据这些数据得出趋势和结论才至为关键。简单说，以往的思维决断模式是基于“为什么”，而在“大数据时代”，则已可直接根据“是什么”来下结论，由于这样的结论剔除了个人情绪、心理动机、抽样精确性等因素的干扰，因此，将更精确，更有预见性。不过，一些学者指出，由于“大数据”理论过于依靠数据的汇集，那么一旦数据本身有问题，在“只问有什么，不问为什么”的模式下，就很可能出现“灾难性大数据”，即因为数据本身的问题，而做出错误的预测和决策。（如能帮到你，望您采纳！！谢谢！！）
获得学位意味着被授予者的受教育程度和学术水平达到规定标准的学术称号， 经在高等学校或科学研究部门学习和研究，成绩达到有关规定，由有关部门授予并得到国家社会承认的专业知识学习资历。
大学毕业论文的数据，因为实验条件、实验周期、调研局限、数据不理想等条件下完全是可以编的但这种编也不是胡编乱造，起码要符合三个基本取向其一，就是与主流文献的研究成果数据和结果保持一致；其二，数据具有较好的重复性和统计学价值其三，数据符合你论文的设计及预期的结论在这样的条件下，完全可以编造数据，但还需要注意的是，编数据分为初阶、进阶和高阶初阶就是没有原始数据，直接编造的是论文图表所需的数据呈现，这种经不起推敲，但如果导师没有高标准要求的话，完全可以过进阶是在图表数据的基础上编造了原始数据，也就是说，论文的图表数据是初阶的，只不过为了应付导师的检查，随机编纂了一些原始数据但如果原始数据需要经过专门的软件，比如SPSS、STATA、AMOS等软件运行的话肯定得不出图表的结论数据。高阶的话就是水平比较高的编造了，这种是先编好原始数据然后在原始数据的基础上，按照文章的脉络和呈现方法用专门的软件运行一遍，并不断调整，得到理想的结果这种编造的数据，是审查都审查不出来的，也是最高等级的编造其实目前学术界的专家编造数据，都不会用前面两种方法而是用后面的高阶方法，别人如果质疑的话，只会说无法重复你的实验和结果但这种程度，对硕博研究生来说都不会有影响，对本科生更无影响。
可以的，自己调查的数据资料可以作为毕业论文的依据！毕业论文里的数据，最好在论文中注明来源，做好注释，例如【数据来源：中国统计年鉴2011】等。如果论文顺利通过了答辩，评委们都没异议，学校是不会去核实数据的真实性的。比如说金融专业的毕业论文，宏观数据的话，建议去看统计年鉴，包括中国统计年鉴，金融业统计年鉴和保险业统计年鉴。有些数据另外会在保监会，央行公布。具于未来的发展趋势，建议去看专门的行业报告（也有相关行业数据）和论文。根据我搜集的一些网站来看，建议看看这个，要做毕业论文以及毕业设计的，推荐一个网站：中国毕业论文网，里面的毕业设计什么的全是优秀的，因为精挑细选的，网上很少有，都是相当不错的毕业论文和毕业设计，对毕业论文的写作有很大的参考价值，希望对你有所帮助。别的相关范文很多的，推荐一些比较好的范文写作网站，希望对你有帮助，这些精选的范文网站，里面有大量的范文，也有各种文章写作方法，注意事项，应该有适合你的，自己动手找一下，可不要照搬啊，参考一下，用自己的语言写出来那才是自己的。如果你不是校园网的话，请在下面的网站找：毕业论文网。求采纳