京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据和隐私问题让谷歌公司面临挑战
网络隐私已经成为过去一年人们最担心的问题之一。美国信用机构Equifax公司遭到黑客攻击,导致约有1.43亿用户数据泄露事件使人们对信息安全十分担忧。
不幸的是,人们对其他大品牌公司的信任度并不高,这其中包括谷歌公司。根据美国电子信息中心的调查,消费者更关心的是谷歌公司和Facebook公司访问他们的数据,而不是他们的互联网服务提供商。这些担心程度很可能在未来一年上升。
谷歌的隐私问题可能会在2018达到新高
谷歌公司是第一批从大数据中构建品牌形象的公司之一。谷歌公司共同创始人Larry Page和Sergey Brni开发了Page Rank算法,该算法依赖于通过互联网抓取内容,并根据其权限级别对内容进行排名。
谷歌公司对大数据的承诺并没有结束。多年来,他们专注于收集更多的用户数据,以改善他们的服务体验,并为广告客户提供更多的价值。然而,他们收集客户数据的承诺可能损害客户的权益。
这些担忧今年比以往任何时候都要高。最大的原因之一是美国国会最近开始废除隐私保护法规。这打开了潘多拉盒子,许多互联网服务提供商可能在有关的方面利用更宽松的规则。虽然新政策的实施并没有以任何方式影响谷歌公司的商业模式,但一般客户并不了解这些差异。此外,互联网服务提供商可能会收集有关搜索引擎上客户活动的更多数据。谷歌公司使用安全连接,因此互联网服务提供商可能无法看到大多数数据客户键入的内容。但是,他们可以通过各种方式对客户搜索查询进行推理,例如通过点击付费广告时跟踪令牌的使用。
而一些网络安全专家表示,在隐私保护法规被撤销后,人们更加担心自己的隐私。
“新政策可能会伤害一些需要收集更多用户数据的电子商务客户。这将对整个行业产生负面影响,”一位网络安全专家指出。
消费者似乎更多地依靠VPN,并试图在谷歌网站隐藏他们的个人信息,这为VPN服务创造了更强的需求。
然而,一些客户一直在警惕使用VPN来逃避政府部门的跟踪,因为他们认为政府部门将更有可能针对使用它们的用户。一个法院甚至在设定先例之后引起了人们的注意,即法官可以在美国的任何地方为VPN用户颁发许可证,而不管用户所在的地区在哪里。
谷歌的隐私策略在2018年将会让更多客户离开吗?
一位屡获殊荣的新闻工作者和技术专家Dan Arel表示,2017年已经成为一场完美的风暴。Arel指出,最近发生的安全漏洞事件和美国政府的控制已经开始引起人们的一些担忧。他警告说,谷歌公司和美国政府部门可以会有一些侵犯人权的行为。
Arel说,“我发现自己已经厌倦了谷歌公司正在查看我们的邮件内容,检查我的搜索内容,并向我推销东西。我也知道当今美国政府正在追踪任何犯罪活动。但我不相信他们会遵守那些不让非法搜查的法律。所以我开始变得更加私密,这意味着放弃谷歌产品,使用加密的更安全的替代方案。”
许多对Arel的帖子发表评论,并对他的发言进行了回应。即使是谷歌公司的首席执行官Sudar Pichai也不得不解决其中的一些问题。Paiai表示,人们继续使用Google的产品,因为他们可以信赖。然而,Reddit和其他社交媒体平台上使用Duck DuckGo等其他搜索引擎的人数却有所增加,这表明Paiai或者是在否认问题,或者需要积极推动改变公众形象。
谷歌产品的命运仍然不确定。有一件事却是明确的,客户对收集他们的数据的行业更加警惕,并可能开始寻找其他替代方案,而人们的担忧在不久的将来将会与日俱增。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12