随着公众和立法者意识到他们多年来享受的免费服务需要以个人数据作为代价，科技公司正开始面临着隐私问题的审查。现在，许多相同的科技企业正在向消费者出售虚拟现实设备。截至2018年，全球已售出数百万套系统。

　　1、 用VR挖掘非语言数据

　　对于VR，除了记录有关用户位置、社交关系、口头交流、搜索查询和产品偏好等个人数据外，科技公司同时在采集非语言行为，如用户姿势、眼睛注视、手势、面部表情和人际距离。

　　最近的一则新闻报道比较了主要科技公司的VR隐私协议。对此，一些公司承认他们记录了“物理运动和面积”，而其他公司则使用了更宽泛的术语，比如说“设备事件”。

　　虚拟现实只有在系统测量到身体移动时才起作用，因为只有这样内容才会相应地响应。例如在虚拟世界中，人们转动物理头部并与其他VR用户进行眼神接触，双腿走动以穿过虚拟房间，移动物理手臂来抓取虚拟对象等等。系统可以记录和存储这些追踪数据并供以后使用。

　　在2018年，为合理地显示场景，商业系统通常每秒追踪身体移动90次，而高端系统会记录头部和手部18种类型的移动。因此，在VR模拟中停留20分钟就将留下近200万条独特的肢体语言记录。在研究非语言行为的数十年时间里，心理学家从未见过如此规模的数据集。

　　2、 通过跟踪非语言行为，揭示心理状态和健康信息

　　非言语行为很大程度上属于自动行为。尽管人们可以管制通过社交媒体发布的图像和文字，但很少有人可以持续地调节不易察觉的微移动和手势，如侧视或真心微笑。从这个意义上讲，非语言数据非常独特。这种“行动胜于雄辩”的观念通常与心理学家保罗·埃克曼(Paul Ekman)的研究相关联。

　　临床研究人员在过去十多年来一直使用VR数据进行评估。在早期，Rizzo及其同事构建了一间虚拟教室，其中一名老师在上课，而教室充满了各种干扰。对于接受过注意力缺陷/多动障碍诊断的儿童而言，他们的头部、手臂和腿部运动次数更多。采用类似的评估范例，Jarrold及其同事测量了头部运动，并证明与正常儿童相比，高功能自闭症学生在谈话期间经常无视虚拟同学。

　　肢体语言也可能决定学习和课堂行为。Won及其同事使用VR追踪系统从学生与教师的面对面交互中采集了非语言头部和身体运动数据，并用来评估学生的考试成绩。教学过程中教师和学生的肢体语言准确地决定了学生随后的考试成绩。在其他研究中，研究人员使用实体椅子来测量身体姿势，从而判断个人的情绪。

　　一些人认为，在线追踪数据的真正价值在于它在预测模型中设置参数的影响。大多数用户并不担心他们在为“宏观”模型做出贡献方面的作用。换句话说，如果一个人的运动数据有助于实现可以根据任何人的身体运动来确定行为的整体算法，这名用户则可能愿意用数据交换免费技术。实际上，社交媒体公司的当前商业模式正是围绕着通过追踪数据来定制广告。非语言数据将能增强这一战略：最近的一项研究表明，在VR场景中测量的头部运动可以说明用户对场景内容的评价。

　　但算法也可以针对个人量身定制。在一项使用面部运动数据来估计错误的研究中，被试使用手动追踪设备对虚拟对象进行分类，而系统将通过计算机视觉测量他们的面部动作。研究人员评估了被试的排序任务效率，并将每个人分类为高效率者或低效率者。只需数分钟的面部追踪数据，计算机视觉就可以确定用户到底属于高效，还是属于低效。人们未来的整体工作质量可能会受到少量非语言数据的影响。

　　3、 保护非语言数据

　　这种算法可能存在VR之外的价值，因为即便是采用较旧的技术，通过计算机视觉捕捉和分类现实世界中的身体动作也相当简单。从这个意义上讲，个人在VR系统中停留的时间将为匹配身体语言与后续行为结果的算法提供训练数据，但预测结果的价值可以扩展至真实世界。科幻小说中确定未来行为的概念成为了一种可能性。我们可以想象赞助的内容是为了确定未来行为而设计。不同于典型的产品放置策略，赞助商可以提供令人信服的VR体验，从而引出所需的非语言规律。

　　保护消费者最可行的解决方案可能来自政府政策，公司自我监管和用户自身。监管机构应该监控隐私政策的变化。一种不同类型的解决方案是，消费者自己增加硬件过滤器，从而有意识地降低数据保真度(如位置数据更新的频率)。或使用算法“遮挡”他们的数据，有意地将随机噪声添加到运动数据流中，这将阻碍系统通过数据来估计结果的能力。当然，这两种解决方案都可能影响VR体验，因此它们并不是最佳的做法。

　　4、 总结

　　Common Sense Media最近发布了一份关于VR与儿童的报告。在调查中，对于至少拥有1名17岁或以下儿女的家庭中，大约五分之一拥有VR系统。大约有一半的家庭在调查前一周使用过VR。即使考虑到样本出现偏差的概率，很可能有数十万人在那一周使用过VR，而这些VR系统将记录数十亿条关于肢体语言的数据点。

　　虚拟现实提供了令人难以置信的体验，并且鉴于其在通信，教育和培训中的作用，小编仍然非常看好它能成功融入媒体领域。但除非我们在早期解决隐私问题，否则违反非言语隐私的坏处可能会多于这些好处。