京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何有效应对大数据技术的伦理挑战
大数据技术是一把“双刃剑”,既可以为人类服务,也可能给人类带来麻烦。近来,频繁的网络公司泄露个人信息事件引起广泛关注,也使人们意识到,正确认识和有效应对大数据技术带来的隐私伦理问题至关重要。
关注“算法”背后的隐私伦理
大数据分析可以对人进行数据成像,在聚类、相关性分析以及数据整合的基础上刻画人的行为特征与倾向,在商业智能推荐、人的行为预测等方面具有广泛的应用前景。中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文认为,从现象上看,它是一种非常有效的分析工具,但如果使用这些技术的人动机不纯,就有可能带来不良后果。从本质上讲,大数据带来的负面影响源于数据本身的特殊性,数据中隐含着人的各种信息,而这些信息很容易作为引导、说服与控制人类行为的工具。这一本质特征往往会诱使商家和滥用权力者干预人的自主权和侵犯人的隐私权。
“在大数据技术背景下讨论隐私伦理问题,人们主要关注的是信息隐私方面的伦理问题,最集中地体现在数据的开放共享与个人信息保护两者如何平衡的问题上。一般所说的大数据技术是一把‘双刃剑’,也主要是从这个意义上说的。”北京师范大学哲学学院教授田海平表示,数据的开放共享只是大数据技术得以实现的一个方面。除此之外,它还包括通过数字化技术获取和存储数据,通过大数据平台对海量数据进行深度挖掘、预测以及反馈等更为深度和实质性的数据占有与使用。目前,这种获取和使用数据的方式,可以通过深度机器学习做到完全智能化。就大数据的占有和使用方面而言,大数据技术加上机器学习,不仅在数据共享方面,而且在数据深度挖掘方面,把个人信息保护和数据权的确权问题都交给了“算法”,这是一个值得关注的、更为深层次的问题。
找寻技术和规范两方面原因
大数据技术的应用给人类带来一系列的隐私伦理问题和挑战,这其中既有大数据技术自身的原因,也有制度规范等的原因。
江西财经大学马克思主义学院教授黄欣荣表示,大数据技术在推动人类社会发展的同时,也带来了数据采集权、保存权、使用权、知情权、所有权、删除权、隐私权等伦理问题。产生这些问题的原因在于,大数据技术是一种全新的信息技术,大数据的隐私伦理问题是全新的问题。传统的法律法规、伦理道德难以约束相关机构采集、存储、传输和使用数据,并且新技术带来的新问题还没有完全暴露,新的法律法规难以同步发展。
段伟文认为,目前造成大数据隐私伦理问题的主要原因有:一是基于大数据分析的智能化商业推荐系统带来了全新的营销模式,其营销效率较传统的营销模式具有指数倍增效应,巨大利益诱惑面前,包含个人隐私及敏感信息的数据被单纯地视为牟利的工具和随意转卖的商品,个人的数据保护往往被商家忽视,甚至被商家运用算法加以算计,使人的隐私权受到侵犯;二是合理可行的个人数据授权和保护机制尚未建立,很多数据在用于某一分析之后被用于其他不明领域;三是分散的数据被整合之后,也可能通过数据分析洞察出一些不一定准确但会对主体造成负面影响的特征,进而诱使对这些特征进行不良使用。
加强数据立法 坚守伦理底线
对于如何让大数据技术更好地为人类服务,黄欣荣认为,需要强化隐私观念,加强数据立法,坚守伦理底线。
田海平认为,尊重个人隐私权是一个毋庸置疑的底线伦理原则。只有我们的法律体系和道德体系在规范合理性的构建方面坚守这条底线,大数据技术的应用才能够真正做到趋利避害。“数据共享”与“隐私保护”构成了大数据时代无法割舍的两面性,它实际上凸显了将“数据共享的伦理”与“隐私保护的伦理”,既以一种价值方式又以一种技术方式在大数据时代同时实现的任务。
段伟文表示,首先,要进一步凸显主体数据权利保护意识,联系大数据技术发展中的各种伦理冲突,解剖典型案例,进而从理论上廓清符合大数据时代特征的新型数据权利、隐私权以及被遗忘权的基本概念以及实践范例。其次,建立起包括商家、政府法律部门、普通用户等相关利益群体的对话机制,制定在具体的、数据驱动的社会经济乃至治理活动中的数据保护规范与实现机制。最后,做好与危害数据权利、恶意侵犯个人隐私权行为长期斗争的准备,探寻从法律和伦理层面根治此类问题的有效策略,并使之作为治理法规积淀下来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21一、活动介绍 2026暑期CDA备考冲刺季,为想利用假期拿证的你量身打造。考点胶囊内容搭配多重硬核福利,让你在旅行、实习、居家 ...
2026-07-21金融行业的运营风险贯穿业务全流程,涵盖交易欺诈、操作违规、流程漏洞、合规偏差、客户信用异常等多元场景,是银行、保险、证券 ...
2026-07-17财产保险作为金融行业的核心板块,涵盖车险、家财险、责任险、企财险等多元品类,是个人与企业抵御财产风险、经营风险的重要保障 ...
2026-07-17 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-07-17【核心关键词】模块、餐饮、客户、门店、企业、订单、供应链、多样化、产品、生产计划、数据分析、生产管理、物料管理、业务分 ...
2026-07-16在数字化分析时代,原始数据本身不具备业务价值,只有通过科学的统计学方法加工、拆解、验证与解读,才能挖掘数据背后的规律、差 ...
2026-07-16 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-07-16在描述性统计分析、数据预处理、异常值排查与多组数据分布对比工作中,箱线图(Box Plot)是应用最广泛的可视化与统计工具之一。 ...
2026-07-15在企业数据存储、业务统计与数据分析工作中,绝大多数业务数据都带有时间维度属性,例如订单创建时间、用户注册时间、支付完成时 ...
2026-07-15