
大数据时代的“被遗忘权”之争
在大数据时代,数据是宝贵的资源,云计算和大数据技术使得人们现实行为大量地被虚拟成为数据,强大的运算能力为存储和分析这些数据提供了过去无法想象的可能性。但这又不得不面临一个新的问题,个人数据通常会在超出数据主体控制和知晓的范围被收集和使用,数据主体对数据的控制能力较弱,个人隐私保护问题日益突出。在信息数字化的时代,用户的数据在互联网的流通本来无可厚非,从一定程度上讲,个人信息的流通完全是网络开放性和分享性的必然要求。在大量的网络活动中,我们的位置信息、搜索习惯、健康需求、财务状况等高度个人化信息,都会被相应的网站搜集记录。如聊天软件掌握用户的关系网络,网上商城会掌握用户的身份信息和消费习惯等。获取信息的方式以及信息处理方式大都并不公示,从一定程度上增加了隐秘性,也给私自处理这些个人隐私创造了条件。保护个人隐私的提倡并不是一个新话题,互联网成立之初就有业内人士对此担忧,并长期在探讨解决的办法,但一直没有取得明显的效果,反而因为网络技术的革新和进步,变得愈加难以管制。所以制定长远可行的制约策略,是保护个人隐私所要迈出的最关键的一步。为了平衡数据主体与数据控制者之间的关系,有必要将数据控制权在数据主体与数据控制者之间进行再分配。正是在这种背景下,提出网络用户享有“被遗忘权”,旨在增强数据主体对个人数据的控制能力。
虽然这一法律目前仅限定在欧盟国家实施,但美国学者以及互联网公司对判决中的“被遗忘权”多持批评态度,其主要意见体现为几个方面:第一,如何协调“被遗忘权”与“言论自由”之间的关系?普通民众确实有权要求互联网公司从搜索结果中移除不相关信息,但是对于政治人物或公共娱乐人物呢?情况恐怕并非如此,如果允许他们删除自己认为“不充足的,无关紧要的,不再相关”的数据,可能影响公众的言论自由及知情权。第二,“被遗忘权”具体行使时,在搜索结果中应该如何移除相关信息仍非常模糊,缺乏可操作性,欧盟法院只是确立了非常宽泛的原则性规定。“不充足、无关紧要、不再相关”的标准难以界定,什么人以及什么事应该被遗忘?这些都并未作出明确的规定。欧美对于“被遗忘权”的争论肯定还会持续很长一段时间。但在网络环境下,如何更好地保护公民的个人信息是世界各国普遍面临的问题,特别是去年“棱镜门”事件的爆发对各国个人信息保护敲响了警钟,在一定程度上唤醒了各国的危机意识。
我国现阶段还未对“被遗忘权”进行深入探讨,但欧盟法院裁决网络用户享有“被遗忘权”所带来的影响却不容忽视,“被遗忘权”已经从提案变为一项事实上的权利,如今欧美对于该案的激烈争论对我国互联网产业的发展具有重要的启示。在大数据时代,加强对个人数据的保护是不可逆转的趋势。保护个人信息亟需法律“护航”,以约束各行各业加强对个人信息的管理,促使相关企业信守承诺,并依法追究导致个人信息泄露者的责任。如何平衡个人隐私保护和自由分享的关系,是政府、互联网企业和用户长期合力探讨的问题,它关系到互联网未来的发展,关系到未来的互联网能不能在更大的程度上,给用户带来更安全的体验。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03