京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下,数据使用与隐私保护的博弈
信息时代,网络服务商提供的软件(APP)和网站,所收集的无数信息成就了海量的大数据,商家和科技公司在通过大数据服务于每个人的同时,既可赚取大量的利润,同时也必然涉及另一个问题,有意和无意泄露个人隐私。如何在大数据时代保护个人隐私,在中国显得特别严重和紧迫。
主要表现为,商家以隐瞒和挟持的手段迫使用户放弃隐私保护。即便一些商家推出表面的隐私协议,要求用户签字,也表现为霸王条款。用户同意才能使用其软件,不同意就不能使用,而且只要使用了网站的任一服务,就表示使用者同意商家的隐私权政策。但这个政策只是商家个人的定义。
在信息时代,一方面,每个人的信息汇聚为大数据时当然不仅是为商家带来财富,也为公共利益,如攻克疾病、研发药物和反恐防恐提供了方便。根据Wikibon的报告,美国大数据产业的市场规模在2017年将达到500亿美元,这其中就包括医药公司利用基因检测软件分享个人数据,并以此为基础研发药物和新产品获取的利润。在中国,每年利用大数据获得的利益也早就超过100亿元人民币。正在召开的“两会”上,百度董事长兼首席执行官李彦宏的第一个提案就是“利用人工智能和大数据技术,帮助解决走失儿童问题”,这也是利用大数据推进和支持公益活动的具体体现。
即便大数据能解决人们生活和发展中的许多问题,而且也将是未来社会发展的一个基石和动力,但并不意味着个人隐私不需要保护。恰恰相反,大数据时代更需要保护个人隐私,才能让信息时代的技术最大化地有利于每个个体,也体现社会的公平和公正。
不过,在中国,保护个人隐私的第一个难题是,如何定义个人隐私,以及如何保护大数据涉及的隐私。中国的法律当然提及了公民个人隐私,并提出,“公民的个人数据不得非法搜集、传输、处理和利用”。但是, 中国的《民法通则》并未将隐私权作为一项独立人格权利加以保护,在隐私权方面,中国的现行立法并不清晰和明确。正因为如此,众多的网络服务商才可以在其软件和网络服务中强行以商家的规则来搜集并使用公民的隐私信息。
对此,应当根据中国的具体情况和参照发达国家对大数据时代提出的公民隐私权的解释,进行立法,以兼顾大数据的合理使用和个人隐私的保护,至少在二者之间寻求一种平衡。
美国对隐私权的规定大致有:公民个人享有秘密或者寻求隐匿的权利,同时保护公民个体的隐私权从住宅扩大到所有私人谈话与通讯过程;公民个人有匿名表达权,特别在政治意见领域;禁止某些运用公民私人信息的消极结果,如防止基因检测信息泄漏而遭到歧视;在私人信息脱离本人排他所有权之后,控制他人接触这些信息;个人有做出私人决定而不受政府干涉的权利,主要包括个人的健康、生育和性生活领域。
美国保护个人隐私既有传统,又看重现实的信息技术发展现状。1974年美国通过了《隐私法案》,2012年2月奥巴马政府又宣布推动《消费者隐私权利法案》,2015年3月美国白宫公布了《2015年消费者隐私权法案》草案。此外,针对上述公民隐私权利的内容也有许多具体的法律,如2008年出台的《基因信息非歧视法案》。
具体到个人隐私权利保护草案,也是一种妥协的结果。一方面,草案关注保护个人隐私,另一方面,又给予商家很多利用个人信息或大数据的权利。例如,草案的一个基本规定是,数据持有商必须要在透明度报告中提供更多关于其用户数据收集的信息;同时,个人访问商家储存的个人数据拥有更多的权利。但另一方面,草案也规定,商家可自行制定隐私政策。而且,如果消费者的要求被商家裁定为无理取闹的行为,商家可以选择无视这些要求。
对此草案,美国最大的信息技术公司微软表态称,微软支持《2015年消费者隐私权法案》,但并不意味着它完全认同法案里的每一项条款。微软首席隐私官布兰登•林奇(Brendon Lynch)认为,对于草案有些人反对,有些人赞同,但不管怎样这都是好消息,因为人们开始为之对话了。
从发达国家的情况看,大数据时代的信息利用和个人隐私保护一直存在博弈,中国现在的情况还达不到这一步,只是处于商家和权力机构强势获取个人信息并加以利用的阶段,公民隐私权的承认和保护还处于空白期,这种不平衡的状况也必将造成广泛的社会负面影响。对此,除了公众要将诉求通过两会代表传达到立法机构外,还需要政府的干预,才能形成大数据的合理应用与个人隐私有效保护的双赢结局。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常业务分析与统计建模工作中,多组数据差异对比是高频且核心的分析场景。比如验 ...
2026-03-24日常用Excel做数据管理、台账维护、报表整理时,添加备注列是高频操作——用来标注异常、说明业务背景、记录处理进度、补充关键 ...
2026-03-23作为业内主流的自助式数据可视化工具,Tableau凭借拖拽式操作、强大的数据联动能力、灵活的仪表板搭建,成为数据分析师、业务人 ...
2026-03-23在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作与认证考核中,分类变量的关联分析是高频核心场景。用户性别是否影响商品 ...
2026-03-23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