京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据不应成为作恶的工具
牛津大学互联网学院教授维克托·迈尔-舍恩伯格曾以《大数据时代》《删除》两本看似“自相矛盾”的著作炸响了大数据的深潭,前者着重挖掘大数据的价值,而后者则指出在记忆不可磨灭状态下大数据对我们的生活造成的困扰,两书呈现了大数据的两面性。然而,在现实应用中,前者在商业及金融领域的潜在价值被不断挖掘,而《删除》中那些啼笑皆非的案例,总是被人们选择性遗忘,在大数据的裹挟下,我们正在进入被操控的“黑箱社会”。
美国马里兰大学教授弗兰克·帕斯奎尔所著的《黑箱社会:控制金钱和信息的数据法则》,分析了在互联网时代,各类数据收集挖掘企业是如何仔细检索、审视我们的生活和习惯,设置我们的生活议程,控制我们的视野范围,甚至左右社会的政治走向。帕斯奎尔可谓是向社会不公现象宣战的斗士,他曾在美国众议院的司法委员会上叫板谷歌、微软、雅虎,与他们的法律总顾问对峙。在书中,作者再燃愤怒之火,剑指这些掌握信息技术大权的互联网大鳄如何操控我们的生活,设置不平等的规则,将他人的命运甚至是整个经济社会的未来操纵于掌心。
所谓“黑箱社会”,是指在我们看不到的角落,有潜在的法则在暗暗起效,被黑色幕布遮掩之处,恰是人们的隐私、权益被暴露、利用、加工贩卖的狂欢之所。现代社会,人们已经无法查清自己被“贩卖”的次数,从第一次接到“神机妙算”的电话,到手机被各种借贷、炒房信息轰炸,再到自己被各种购物网站服务得“无微不至”,其实我们已经在大数据的牵引下,成为信息时代的透明人,是无数利益机构“精准营销”、“策略营销”的对象。
假如仅仅是商业上的“超服务”,尚在可接受的范围之类,但假如我们在互联网中留下的所有蛛丝马迹都被过度解读,无限联想,对于我们来说则可能是一场灾难。比如,A君在网上购买了一些糖尿病辅助食品,则被有心的大数据运营公司记录为“糖尿病患者”,而后他在求职过程中屡屡受挫,他始终不清楚导致他被拒的原因是他“被糖尿病”了。大数据带来的误解令我们百口莫辩,甚至年少轻狂时在网上偶发的言论都被当成“呈堂证供”。
大数据技术在给人们带来便捷的同时,也渗透进了人们生活的所有公共和私人空间,在人们完全不知情的情况下,我们的行为、特征、语言,被一遍遍计算、算计,它给我们贴上各种各样的标签,影响我们的日常生活,我们却鲜有申诉的权利。没有人能完全明了在数据的黑箱里究竟装了哪些运算法则,没有人能够在智能计算中“独善其身”。
技术秘密是大型互联网企业的万用挡箭牌,即使是在立法机构的一次次调整中,互联网企业也总能在现实的变通中,完美规避法律,毕竟没有哪个政府部门会在互联网时代拥有比企业更灵敏的嗅觉和快速的反应能力。
以书中所示的英国“Foundem”垂直搜索引擎公司来说,作为搜索领域的新生儿,简直是被谷歌玩弄于股掌之间,只要谷歌对其作出搜索降级的“处分决定”,它就难以在用户搜索关键词“价格对比”时出现在靠前的页面中,这对于一家互联网企业而言无异于灭顶之灾。只要谷歌稍动手脚,一家风光一时的企业就会在互联网中石沉大海,而谷歌想捧红哪家企业,也只要将其置顶,这家企业就会拥有源源不断的点击率。当公众质疑其搜索结果的公正性时,谷歌总会有相当多的理由以及技术秘密用以搪塞用户,只要谷歌不掀开自己的“技术黑箱”没有人知道里面究竟装的是规则与秩序,还是权利与利益。在流量为王的时代,谷歌仿若商业世界的帝王。当然,拥有这种权利的互联网企业,绝不仅谷歌一家,脸谱网、推特这些大型互联网企业在各自的领域亦有着相似的能量。
在美国的政治竞争中,互联网企业也会扮演重要的角色,它们甚至可以决定人们对这位候选人的认知度和整体印象,还可以设置话题议程,左右舆论风向,其强大的排序能力已经远远超出了其技术所应伸出的触角。一个被大型企业垄断的世界同独裁统治的世界一样是可怕的,一股缺乏有效制衡的“超力量”必然会不断地制造社会的“暗箱”,将规则与公平关进笼子里,而放出来的则是金钱与权利的欲望之火。
认清政府、大型企业之间的利益关系,更有助于我们看到很多社会问题的成因。就如同华尔街的贪婪并不能一味从金融大鳄身上找问题一样,其背后错综复杂的利益格局,信用评级机构、金融监管者及立法者之间相互缠绕的关系,才是问题的症结所在。在本书中,作者也用相当篇幅介绍了在金融领域“大数据”作恶的案例,其背后同样是人对数据的误用与滥用。
在《删除》中,维克托·迈尔-舍恩伯格曾就针对大数据带来的诸多社会病提出了以“删除”为核心,包括数字化节制、保护信息隐私权、打造良性的信息生态在内的六大对策。在《黑箱社会》中,作者继续进行了一些思路及方法上的探讨,虽在深度及广度上有所进步,可两位作者同样陷入了从揭露问题到提出希望式的书写。理论上正确的方法需要更多与现实短兵相接的能力,美好希望在现实中总会遭遇种种挫折尴尬。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07