选择春节后离婚 的人们******
“不留遗憾 ，我们吃完年夜饭再离婚”
选择春节后离婚的人们
年后扎堆离婚 ？多地民政局离婚办理处大排“长龙”？近期 ，多个网络流传视频内容显示 ，部分地区的民政局离婚登记处在春节后“爆火”，甚至有传言称一些地区离婚队伍排到了民政局门口。
目前，上述部分视频已得到官方辟谣 。记者也向多地民政局婚姻登记处了解到 ，因过年期间不办理业务，一些地区年后离婚办理人数的确有所上升，但并未大排“长龙”，还有一些地区则回复称，并未出现上升现象 ，甚至结婚人数比离婚人数更多……
离婚率在近20年内逐步攀升早已不 是新鲜事，记者梳理发现，从2003年到2019年，我国全国粗离婚率(年度离婚数与总人口之比，通常以千分率表示)陡然上升 ，离婚登记对数在此期间翻了近4倍 。尽管 ，选择年后离婚并非真 的形成潮流，但在年后办理离婚的队伍里，一些人坦言，之所以专门预约年后离婚，就是为了和孩子、双边父母吃一顿年夜饭 ，不留下最后 的遗憾 。
1
节后出现离婚潮了吗 ？
多地民政局回应 ：
离婚人数并未陡增
1月28日，网上流传安徽阜阳一男子发布视频 ，显示阜阳颖上县民政局内仅有两对新人结婚 ，而离婚队伍却排到了民政局门外。一时间 ，年后扎堆离婚 的话题在网络引发热议。
但很快 ，颍上县民政局就在1月30日对外发布了辟谣声明 ，称短视频内容为谣言。声明中解释 ，该视频所拍摄内容均位于一楼结婚登记窗口 ，排队人员均为办理结婚登记 的群众 ，而离婚登记窗口在二楼 ，该信息视频系偷梁换柱、混淆视听 。
无独有偶，另一位网友也在近期发布了江西上饶鄱阳县民政局离婚室门口排长队的视频 。据此，江西上饶市民政局一位工作人员告诉记者，视频中 的具体情况正在核实中，但从市民政局婚姻登记数据来看，离婚业务量与年前相比没有太大 的差别。
年后离婚高峰期是否真实？记者向多地民政局婚姻登记处了解了相关情况。总体来看，多个民政局工作人员都表示：“年后办理结婚和离婚的人数 的确有所增加，但总体仍处在平稳期。”
1月31日，济南市某区民政局婚姻登记处一位工作人员告诉记者：“以当天上午 的工作时间来看，申请办理离婚业务 的人数为5对，办理结婚业务 的人数为3对。处于正常状态 ，并没有所谓结婚、离婚高峰期 。”
然而，扬州市民吴女士告诉记者 ：“我在年后第3天办理了离婚手续， 的确有排队 ，但没有大排‘长龙’。”吴女士表示，自己并非特意选择在年后离婚 ，只 是年前的预约日期 、人数已满，恰好预约到了年后第三天。
吴女士告诉记者 ，她当天上午10点左右她来到当地民政局办理离婚手续 ，排队时间也并未超过1小时 。“有排队可能 是因为过年期间不办理业务 ，所以都放到年后来办理，人数自然有所增加 。”
杭州市某区民政局婚姻登记处 的接线员也给出了同样的回答 。“虽然还没有近期详细统计数据，但年后无论办理离婚还是结婚的数量，一般都会有所上升 。”该接线员解释 ，这 是因为过年期间民政局不办理业务 ，因此导致结婚和离婚申请积压。这 是正常现象，并没有明显陡增 ，依旧处于平稳期 。
此外 ，记者还致电北京市海淀区 、天津市和平区等多个婚姻登记处，上述地区工作人员均表示 ，节后办理离婚的人没有明显增多。其中，河南郑州市民政局则提出，年后民政局办理离婚 的申请没有剧增 ，反而来办结婚 的人数增加了不少 。
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婚姻服务业从业者：
回谁家过年、家务如何分担等
成年后离婚推手
尽管吴女士在年后办理离婚属于巧合 。但也有人为了吃上最后一顿团圆饭 ，才故意选择了年后办理离婚手续 。
“我们本来商量好了在2022年 的12月末离婚，但是想带着孩子在两边吃上最后一顿团年饭，所以我们还是把离婚 的日子敲定在了年后 。”
现年39岁 的梁女士 ，1月31日下午在无锡当地办理了离婚手续。她告诉记者，自己当天上午就办理完结 ，也没有大排长队 。但讲起自己 的离婚经过，梁女士还 是有些哽咽 。
结婚近10年的梁女士和前夫育有一个女儿 ：“虽然孩子只有6岁 ，但她已经知道离婚的意义，表现得很难过 。”尽管孩子最终由梁女士抚养 ，但女儿对爸爸的不舍梁女士也看在眼里 。为了弥补孩子 的这份缺失以及向双边父母当面解释，梁女士最终与前夫商定 ，将离婚日子选在年后。
过年期间，梁女士和前夫带着女儿在婆家和娘家分别吃了团年饭，并向双边的父母表达了感谢。在梁女士看来：“我们夫妻走向离婚并没有深仇大恨 ，只是观念不和 。”而这最后 的团年饭 ，也 是梁女士不愿为自己和家人在留下遗憾。
“实际上 ，过年期间就咨询离婚、年后办理离婚的人 的确会有所增加 。”一家婚姻挽救和服务中心 的负责人黄先生在接受记者采访时表示，从其公司成立 的近3年里 ，他能明显感觉到，每年岁末年初，都是公司业务量比较大 的时候。
据黄先生介绍 ，他所经营的婚姻挽救和服务中心，其中一些业务就 是帮助夫妻重塑婚姻 ，解决婚姻中遇到的各类问题。“从我们遇到 的案例来看 ，过年期间出问题 ，尤其是涉及到在谁家过年、过年时和长辈相处遇阻 ，分担春节期间 的家务等等，都能成为婚姻走向破裂 的推手。”
在黄先生的记忆里，曾经就有一位男士提出，因年后想带妻子回村里 的婆家过年 ，过年期间妻子又承担大量家务 ，最后妻子才有了离婚想法 。据黄先生介绍 ，该男子因自己老家 的习俗 ，已多次带妻子回婆家过大年三十，直到大年初二才能回娘家。而这也造成妻子多年 的不满。此外，过年期间家里的家宴也都由妻子和婆婆负责，长期下来，妻子有了怨言 。
在黄先生 的劝和下，该男子 的婚姻最终没有破裂。但也有一些夫妻因春节的各项繁杂事物，最终也没能走到一起，即便经过了离婚冷静期 ，最后还是选择了在过年后离婚。
3
社会学专家：
避免冲动离婚
需将相关社会服务制度化
离婚率的攀升早已不 是新鲜话题 。自2003年开始 ，我国离婚率便开始走入上升通道 。记者梳理国家统计局发布的近10年来粗离婚率数据发现 ，从2003年到2019年 ，全国离婚率有了明显攀升，但自2020年后，离婚率却有明显下降。
历年统计结果显示 ，2003年全国离婚登记达到133万对，粗离婚率为1.05‰，此后一直呈上升趋势 ；到2016年离婚登记升至415.82万对 ，全国粗离婚率首次到了3.00‰以上 ；直到2019年 ，离婚登记达到470.06万对 ，全国粗离婚率升至3.36‰ ，成为近10年来离婚峰值。
从2003年到2019年，这16年里为何我国离婚率连续走高？华东师范大学社会发展学院院长 、教授文军告诉记者，这背后主要有几个方面原因。
其一 ，从宏观方面来说 ，由于社会变迁和转型节奏加快 ，对传统意上 的夫妻分工和家庭结构形成冲击，越来越多女性走上工作岗位 ，社会地位提升，经济从属性降低，带来 的家庭稳定性也随即打破 ，在一定程度上抬高了离婚的可能性 ；
其二 ，从微观方面来说 ，社会进步带来 的人们思想解放 ，对传统婚姻的理解发生变化，不再认为离婚是不好 的行为 ，也让更多人敢于追求个人幸福，向低质量的婚姻说不 ，因此增加了离婚的可能性 。
在文军看来，离婚率走高的背后 ，也反映出了我国社会组织、人际关系互助网络建设以及社区公共服务水平不足 的症结 。“尤其是年轻人 的冲动离婚 ，我们除了行政手段干预外，目前仍旧缺乏有效 的社会服务来化解，社会组织提供的优秀解决办法乃至情感咨询和疏导仍旧不足。
不过，记者也注意到，2019年后，我国离婚率逐渐走上了下坡路。到2020年 ，离婚登记从超470万对降至433.9万对，粗离婚率回落至3.09‰；2021年则降至283.93万对 ，粗离婚率下降到2.01‰ 。
对此，在文军看来，2019年后离婚数据回落符合社会发展规律。“我国离婚率上升16年后回落，说明已经达到来峰值，开始向平稳状态过渡。”此外 ，文军表示，离婚冷静期的设置等也在一定程度上对这几年离婚率下降提供了“土壤”。
在文军看来，要想避免类似年后冲动离婚的现象出现，各地社会化服务应该跟上 ，并逐步将社区情感动员工作、婚姻咨询工作 、社区调节工作 ，心理情感建设工作等纳入制度化建设 。
成都商报-红星新闻记者 杨雨奇 吴阳
你的隐私 ，大数据怎知道******
作者 ：杨义先 、钮心忻（均为北京邮电大学教授）
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。
《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）
