京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
有效应对大数据技术的伦理问题
运用大数据技术,能够发现新知识、创造新价值、提升新能力。大数据具有的强大张力,给我们的生产生活和思维方式带来革命性改变。但在大数据热中也需要冷思考,特别是正确认识和应对大数据技术带来的伦理问题,以更好地趋利避害。
大数据技术带来的伦理问题主要包括以下几方面:一是隐私泄露问题。大数据技术具有随时随地保真性记录、永久性保存、还原性画像等强大功能。个人的身份信息、行为信息、位置信息甚至信仰、观念、情感与社交关系等隐私信息,都可能被记录、保存、呈现。在现代社会,人们几乎无时无刻不暴露在智能设备面前,时时刻刻在产生数据并被记录。如果任由网络平台运营商收集、存储、兜售用户数据,个人隐私将无从谈起。二是信息安全问题。个人所产生的数据包括主动产生的数据和被动留下的数据,其删除权、存储权、使用权、知情权等本属于个人可以自主的权利,但在很多情况下难以保障安全。一些信息技术本身就存在安全漏洞,可能导致数据泄露、伪造、失真等问题,影响信息安全。此外,大数据使用的失范与误导,如大数据使用的权责问题、相关信息产品的社会责任问题以及高科技犯罪活动等,也是信息安全问题衍生的伦理问题。三是数据鸿沟问题。一部分人能够较好占有并利用大数据资源,而另一部分人则难以占有和利用大数据资源,造成数据鸿沟。数据鸿沟会产生信息红利分配不公问题,加剧群体差异和社会矛盾。
学术界普遍认为,应针对大数据技术引发的伦理问题,确立相应的伦理原则。一是无害性原则,即大数据技术发展应坚持以人为本,服务于人类社会健康发展和人民生活质量提高。二是权责统一原则,即谁搜集谁负责、谁使用谁负责。三是尊重自主原则,即数据的存储、删除、使用、知情等权利应充分赋予数据产生者。现实生活中,除了遵循这些伦理原则,还应采取必要措施,消除大数据异化引起的伦理风险。
加强技术创新和技术控制。解铃还须系铃人。对于大数据技术带来的伦理问题,最有效的解决之道就是推动技术进步。解决隐私保护和信息安全问题,需要加强事中、事后监管,但从根本上看要靠技术事前保护。应鼓励以技术进步消除大数据技术的负面效应,从技术层面提高数据安全管理水平。例如,对个人身份信息、敏感信息等采取数据加密升级和认证保护技术;将隐私保护和信息安全纳入技术开发程序,作为技术原则和标准。
建立健全监管机制。加强顶层设计,进一步完善大数据发展战略,明确规定大数据产业生态环境建设、大数据技术发展目标以及大数据核心技术突破等内容。同时,逐步完善数据信息分类保护的法律规范,明确数据挖掘、存储、传输、发布以及二次利用等环节的权责关系,特别是强化个人隐私保护。加强行业自律,注重对从业人员数据伦理准则和道德责任的教育培训,规范大数据技术应用的标准、流程和方法。
培育开放共享理念。进入大数据时代,人们的隐私观念正悄然发生变化,如通过各种“晒”将自己的数据信息置于公共空间,一些方面的隐私意识逐渐淡化。这种淡化就是基于对大数据开放共享价值的认同。应适时调整传统隐私观念和隐私领域认知,培育开放共享的大数据时代精神,使人们的价值理念更契合大数据技术发展的文化环境,实现更加有效的隐私保护。在此过程中,不断提高广大人民群众的网络素养,逐步消弭数据鸿沟。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01