
大数据商业化需要保护用户的“知情权”和“遗忘权”
大数据时代,企业的数据业务由成本中心转变成利润中心,数据挖掘在商业变现的同时也带来数据利用和隐私保护问题。解决这一问题除了形成社会公众和第三方监督体系、建立企业自律机制外,最核心的解决方案是政府法制层面的设计和规范。大数据商业化的愿景美好,但是为了在商业利益和隐私保护之间取得平衡,需要明确保护用户的“知情权”和“遗忘权”。
大数据商业化逻辑是精准的个性化推荐,这是互联网技术迭代升级的福利。
数据被称为21世纪的石油,IT(Information Technology)时代之后人类将逐渐进入DT(Data technology)时代,大数据的挖掘利用也随之成为互联网经济新的价值增长点。大数据的挖掘意义在于预测,比如流行趋势的预测、用户需求的预测等。在互联网这个比拼速度、简化流程和提升体验的时代,网民日益增长的期望和要求以及极度缺乏耐心的表现,使得精准的个性化推荐有理由满足用户的需求痛点,进而激发消费行为。即通过互联网技术提升网民的消费体验,拉动整个社会的消费需求。
但是大数据挖掘技术尚未达到精准匹配,低质推荐成为对用户的信息骚扰。
通过大数据挖掘技术实现精准个性化推荐愿景美好,但当前的技术应用远没有达到精准匹配的程度。举例而言,购物网站目前的大数据推荐算法主要是:其一,根据用户搜索、浏览物品自身的相似度匹配;其二,通过采集用户的购买、浏览、收藏商品的数据对用户进行聚类,推荐同一类用户购买的商品;其三,通过寻找购买某一商品的人群之间的相似度进行推荐;其四,基于两种或两种以上商品被同时购买的强关联概率推荐。上述算法显然不能达到精确匹配的要求,用户时常忽略推荐的商品信息,甚至产生反感。
因此,大数据商业进化过程中,需明确保护用户的“知情权”和“遗忘权”。
大数据预测虽然不涉及到某个人具体信息的详细分析,但其对个人需求的预测和推荐很可能在一定程度上暴露用户的偏好特征或者产生信息过载的困扰。倘若不是对用户需求痛点的精准把握,很容易招致用户反感甚至对用户的工作和生活造成严重影响。因此,大数据的使用前提是让用户享有“知情权”,知道自己的用户数据在何处如何使用;一旦对大数据挖掘推荐的结果产生反感,用户便可以行使“遗忘权”,即选择退订推荐商品信息,甚至通过合理的流程要求企业删除相关的个人信息,以及浏览、搜索和订单痕迹。为此,政府相关部门需要在法律层面上明确保护用户的“知情权”和“隐私权”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22基于 Python response.text 的科技新闻数据清洗去噪实践 在通过 Python requests 库的 response.text 获取 API 数据后,原始数据 ...
2025-08-21基于 Python response.text 的科技新闻综述 在 Python 网络爬虫与 API 调用场景中,response.text 是 requests 库发起请求后获取 ...
2025-08-21数据治理新浪潮:CDA 数据分析师的战略价值与驱动逻辑 一、数据治理的多维驱动引擎 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据治 ...
2025-08-21Power BI 热力地图制作指南:从数据准备到实战分析 在数据可视化领域,热力地图凭借 “直观呈现数据密度与分布趋势” 的核心优势 ...
2025-08-20PyTorch 矩阵运算加速库:从原理到实践的全面解析 在深度学习领域,矩阵运算堪称 “计算基石”。无论是卷积神经网络(CNN)中的 ...
2025-08-20数据建模:CDA 数据分析师的核心驱动力 在数字经济浪潮中,数据已成为企业决策的核心资产。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-08-20KS 曲线不光滑:模型评估的隐形陷阱,从原因到破局的全指南 在分类模型(如风控违约预测、电商用户流失预警、医疗疾病诊断)的评 ...
2025-08-20偏态分布:揭开数据背后的非对称真相,赋能精准决策 在数据分析的世界里,“正态分布” 常被视为 “理想模型”—— 数据围绕均值 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:数字化时代的价值创造者与决策智囊 在数据洪流席卷全球的今天,“数据驱动” 已从企业战略口号落地为核心 ...
2025-08-19CDA 数据分析师:善用 Power BI 索引列,提升数据处理与分析效率 在 Power BI 数据分析流程中,“数据准备” 是决定后续分析质量 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:巧用 SQL 多个聚合函数,解锁数据多维洞察 在企业数据分析场景中,单一维度的统计(如 “总销售额”“用户总数 ...
2025-08-18CDA 数据分析师:驾驭表格结构数据的核心角色与实践应用 在企业日常数据存储与分析场景中,表格结构数据(如 Excel 表格、数据库 ...
2025-08-18PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14