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      孟加拉国首都达卡市郊的塔兹雷恩制衣厂24日晚起火,100多人葬身火海。暂不清楚起火原因。达卡地区行政长官谢赫·哈伦表示,目前消防人员已从事故现场清理出110具遗体,其中58具被烧得面目全非,无法辨认身份。 火灾发生后,工人家属发疯似地寻找亲人遗体。萨比娜·亚斯明找到遇难的儿媳,但没找到同在工厂上班的儿子。“我的魂在哪?我的儿子在哪?”亚斯明嚎啕着,“我希望绞死工厂老板,因为他,那么多人死了。”孟加拉国消防和民防部行动主管马赫布卜·拉赫曼说,起火时,数以百计工人受困在较高层楼上,大部分为女工,“遇难者多为窒息死亡,几人跳楼死亡”。他说,消防员仅在二楼就发现69具遗体,大部分遇难者因围困在楼内死亡,没有紧急出口通向厂房外;一些人在楼顶躲避,得以幸存,但消防员难以对困在楼里的人施救。高级警官穆斯托法·卡迈勒说,消防员在火灾发生4个多小时后赶到,一些工人在消防员抵达前跳楼。塔兹林时装公司共有8层楼,其中底层是堆放原材料的仓库。当地警方官员齐亚·拉赫曼此前告诉新华社记者,起火点位于这家制衣厂的棉花仓库,火势迅速蔓延到其他楼层。当时有约4000名工人在厂内,约3000人迅速逃出厂外。不少惊慌失措的工人在逃离时发生踩踏,或是从不同楼层破窗跳下,造成巨大伤亡。怀疑电路短路引发火灾塔兹雷恩制衣厂位于达卡以北30公里处的阿苏里亚工业园区。法新社报道,厂房是一座9层楼的建筑,一楼仓库首先起火,迅速蔓延至楼上,消防员用了近5个小时才扑灭大火。路透社报道,由于火势较大,几公里外可以看见冲天火焰。一些目击者说,起火时许多工人、尤其是女工跑向出口逃生。厂房有3处楼梯,却没有一个紧急出口直接通向厂房外面。马赫布卜·拉赫曼说:“工厂有3处楼梯,都通向一楼,所以火势蔓延到楼上时,工人难以逃脱……如果有至少一个紧急出口通到厂房外,死亡人数会少很多。”当地居民米隆说:“一些人从窗户跳下,一些人受伤或者当场死亡……从昨晚开始,我们就惊恐地看到一具具烧焦的尸体被抬出,一直没停止。”当局正着手调查事故原因。消防局局长阿布·纳伊姆·穆罕默德·夏希杜拉告诉记者,怀疑电路短路引发火灾,“只有调查后才能确定”。夏希杜拉说,由于孟加拉国消防车通常备水不足,事发地点缺水,延误救火。孟加拉国服装制造商和出口商协会说,将向遇难者家属提供抚恤金。(新华社供本报特稿)背景资料近年来孟加拉国主要火灾2006年2月23日,东南部城市吉大港一家纺织厂发生火灾,造成至少51人死亡、100多人受伤。2008年8月4日,首都达卡老城区一座7层建筑发生火灾,造成10人死亡、15人受伤。2009年3月13日,首都达卡19层高的巴舒达拉购物城大楼发生大火,大火持续了七八个小时,造成至少7人死亡、18人受伤。2010年2月25日,加济布尔县一毛衫厂发生一起严重火灾,造成至少21人死亡,50多人受伤。6月3日,首都达卡老城区一栋居民楼发生火灾,造成119人死亡、上百人受伤。12月14日,首都达卡附近一家服装厂发生火灾,造成25人死亡、数十人受伤。据新华社电新闻推荐数千人曼谷游行要求英拉下台据新华社电泰国民主党等反对党25日在议会发起针对总理英拉·西那瓦的不信任动议,指认政府前一天在应对反政府示威过程中滥用武力,同时批评政府提高大米收购价格的政策令泰...相关新闻:孟加拉国在建桥梁坍塌13人死亡多人被埋媒体市场份额过半人民视觉近来,有网友在微博爆料了一桩糟心事。该网友是某网约车平台白金卡会员,有时订车会收到“普通车紧张,免费升级商务车”提示。坐了几次“免费升级车”,偶然回看出行订单,发现头几次升级确实免费,之后却一直按照升级后的车型收费。翻看微博下近8000条评论,不少网友表示有类似经历。大数据识别出的优质客户,反而成了被“宰一刀”的对象。随着互联网与生活的联系愈发紧密,全球数据呈现出爆发增长、海量集聚的特点。大数据在医疗、教育、文化、金融等领域前景可期,为公众勾勒出一幅信息通畅、生活便捷的美好图景。但同时,数据掺水造假、非法交易、违规使用等情况,越过了法律与公德的准绳,突破了真实、安全、公平“三条底线”。如不能及时整治这些行为,势必会影响数据利用与大数据产业发展。销量靠刷 流量靠编数据造假掺水分日前,安徽合肥市工商局网监局破获了一起假借电商培训为网商提供刷单炒信服务的“造假”案件。经查,截至2017年底,涉事公司共计为超过110余家网络商户刷单超过4600起,涉及流水金额56万余元。从招募兼职“刷手”到层层分派任务,再到伪造物流信息、发送空包快递,网购刷单的伎俩花样百出。去年11月,山东济南市工商局执法人员根据网上兼职信息线索顺藤摸瓜,揪出186家涉嫌刷单的网店和900余名“刷手”信息,此外还发现不少联系网店和刷手的职业刷单中介。“互联网行业的公信力在于数据真实、准确和完整。如果被消费者视作重要参考的销量、评价等数据被掺假注水,久而久之会引发‘诚信株连’效应,损耗行业公信力。”中国人民大学商法研究所所长刘俊海认为。以商品销量分析用户消费习惯,以播放量点击率评估传播热度,以粉丝数评判受众规模……互联网时代,离不开基于数据的分析预测和效果评估。业内人士指出,“数据噪声”现象本身很难避免,但如果是恶意造假、主动掺水,将误导广告商、互联网平台等主体的生产经营选择,最终扰乱行业秩序。去年8月,视频网站爱奇艺将杭州某信息科技公司告上法庭,称其针对特定视频内容的刷量行为侵犯自身合法权益,构成不正当竞争,同时表示虚假的数据还将严重影响公司一系列重大经营策略的有效性。来自艾媒咨询的数据显示,由于行业刷量频现,2017年有超过15%的受访广告主表示将放弃公众号广告投放,较2016年上升6.4%。据了解,目前多数互联网平台通过内外部数据比对、第三方数据核验等方式甄别虚假数据,此外,一些专业第三方评测机构也运用模拟设备甄别、传感器状态评估、多维度数据分析等技术手段判断“虚假用户”和无效数据。中国政法大学传播法研究中心副主任朱巍指出,新修订的《反不正当竞争法》明确经营者不得通过组织虚假交易等方式,帮助其他经营者进行虚假或者引人误解的商业宣传。“但目前看,相关法律法规在实际运用中处罚力度不重,难以形成威慑和惩戒效果。”窃取信息 无本万利数据黑市扰秩序去年9月的一天,民警进入北京丰台某科技公司执法,对员工正在使用的设备一一勘验查扣。这是湖北长阳警方抓捕倒卖个人信息犯罪团伙中的一幕。日前,这一犯罪团伙被一网打尽,共涉及公民个人信息500余万条,出售内容包括身份证号、家庭住址、电话号码等,背后暗藏的数据黑市令人震惊。业内人士透露,目前国内正规数据交易市场的规模约100亿元,但数据黑市的交易规模比正规市场高出一个数量级,而且大多盈利情况良好。其中,个人信用数据是交易中的“香饽饽”。《中国社会信用体系发展报告2017》显示,在2000多家“征信服务”相关公司中,仅有5%完成备案。一些机构借倒卖信用数据获取暴利,某些互联网金融公司和保险公司则为其买单。这些数据还能多次转手,层层获利。去年底,某媒体调查“现金贷”时发现,各大网贷平台贷款数据以每条0.1元至1.5元不等的价格在社交软件上售卖,还有专门的数据交易平台为需求者和“供应商”提供交易担保服务,防止“假数据”买卖。今年5月1日,《信息安全技术个人信息安全规范》即将正式实施。去年6月1日,《网络安全法》和《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》也正式施行。相关法律法规不断完善,更要重视落实到位。“对违法搜集和处置个人信息的行为,应违法必究、执法必严,对侵权人实行‘双罚’,即对单位负责人和直接行为人均采取处罚措施。”朱巍说。此前,公安部第三研究所与上海数据交易中心共研共建“数据流通xID标记技术”,以实现个人数据去标识化,保证流通安全。京东集团信息安全部相关负责人介绍,京东专门制定了数据脱敏规范,要求使用数据必须首先对敏感数据脱敏,避免因环境等不安全因素而导致用户隐私信息泄露。打击数据黑市,有堵还要有疏。“政府掌握着80%的有价值的数据,这是业内的共识。政府应充当自来水公司的角色,推动数据资源流动共享,把‘地下水’处理成‘自来水’,支持企业更好地使用数据资源,生产成‘矿泉水、苏打水、可乐’等饮料,满足市场需求。”九次方大数据创始人、贵阳大数据交易所执行总裁王叁寿说。价格欺客 不讲诚信数据杀熟侵权利日前,有网友反映使用某电影购票APP时,花钱成为享受“专属折扣”的会员后,购买界面显示的“折扣价”竟然高于普通价,让人质疑花钱买的是会员价还是“宰客价”?同样的商品或服务,回馈老客户的价格却比新客户还高,所谓“会员价”反而比非会员还高,给老顾客的折后价却比不打折时还高,为老顾客提供的升级服务却偷偷降了档次……有的平台密切追踪用户的浏览和消费记录,有用户反映如果浏览多个页面或者取消订单重新下单,价格就离奇上升,可是换个账户一看还是没涨价的老价格;有的则以层层隐藏甚至直接取消的方式,令老客户的优惠券难觅踪影。随着大数据分析应用日益深入,用户画像愈发精准。一些互联网平台利用用户大数据,针对价格敏感度较低的用户采取高于正常水平的定价方案。对这些层出不穷的“大数据杀熟”现象,网友吐槽“大数据更懂你也更伤你”。根据艾媒咨询的统计数据显示,超过七成的受访网民不知道互联网企业会利用大数据针对不同用户进行差异定价。77.8%的受访网民认为这一行为不能接受,42.9%的网民考虑因此更换应用。“互联网平台搜集用户浏览和消费记录等信息,汇成用户大数据。善用数据资源的基础,在于遵守法律道德底线、承担社会责任,否则最终会被用户所抛弃。”朱巍表示。“大数据杀熟的本质是一种背信行为。用户和平台之间的忠诚度是相互的,平台无视品牌形象和长远利益,结果必将是透支信用、失去用户。”刘俊海建议,一方面有关平台在数据使用中要遵守法律和道德底线,诚信经营,另一方面监管部门应敏锐监测定价变化和差异,精准打击和靶向治理大数据“杀熟”现象,营造公平普惠的互联网市场环境。先富带动后富,如何正确打开。

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