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
在用户从“接触产品”到“完成核心目标”的全链路中,流失是必然存在的——电商用户可能“浏览商品却未下单”,APP新用户可能“ ...
2026-01-14在产品增长的核心指标体系中,次日留存率是当之无愧的“入门级关键指标”——它直接反映用户对产品的首次体验反馈,是判断产品是 ...
2026-01-14在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的业务实操中,“分类预测”是高频核心需求——比如“预测用户是否会购买商品”“判 ...
2026-01-14在数字化时代,用户的每一次操作——无论是电商平台的“浏览-加购-下单”、APP的“登录-点击-留存”,还是金融产品的“注册-实名 ...
2026-01-13在数据驱动决策的时代,“数据质量决定分析价值”已成为行业共识。数据库、日志系统、第三方平台等渠道采集的原始数据,往往存在 ...
2026-01-13在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心能力体系中,“通过数据建立模型、实现预测与归因”是进阶关键——比如“预测 ...
2026-01-13在企业数字化转型过程中,业务模型与数据模型是两大核心支撑体系:业务模型承载“业务应该如何运转”的逻辑,数据模型解决“数据 ...
2026-01-12当前手游市场进入存量竞争时代,“拉新难、留存更难”成为行业普遍痛点。对于手游产品而言,用户留存率不仅直接决定产品的生命周 ...
2026-01-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“挖掘变量间的关联关系”是高频核心需求——比如判断“用户停留时长 ...
2026-01-12在存量竞争时代,用户流失率直接影响企业的营收与市场竞争力。无论是电商、互联网服务还是金融行业,提前精准预测潜在流失用户, ...
2026-01-09在量化投资领域,多因子选股是主流的选股策略之一——其核心逻辑是通过挖掘影响股票未来收益的各类因子(如估值、成长、盈利、流 ...
2026-01-09在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,分类型变量的关联分析是高频需求——例如“用户性别与商品偏好是否相 ...
2026-01-09数据库中的历史数据,是企业运营过程中沉淀的核心资产——包含用户行为轨迹、业务交易记录、产品迭代日志、市场活动效果等多维度 ...
2026-01-08在电商行业竞争日趋激烈的当下,数据已成为驱动业务增长的核心引擎。电商公司的数据分析师,不仅是数据的“解读官”,更是业务的 ...
2026-01-08在数据驱动决策的链路中,统计制图是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师将抽象数据转化为直观洞察的关键载体。不同于普通 ...
2026-01-08在主成分分析(PCA)的学习与实践中,“主成分载荷矩阵”和“成分矩阵”是两个高频出现但极易混淆的核心概念。两者均是主成分分 ...
2026-01-07在教学管理、学生成绩分析场景中,成绩分布图是直观呈现成绩分布规律的核心工具——通过图表能快速看出成绩集中区间、高分/低分 ...
2026-01-07在数据分析师的工作闭环中,数据探索与统计分析是连接原始数据与业务洞察的关键环节。CDA(Certified Data Analyst)作为具备专 ...
2026-01-07在数据处理与可视化场景中,将Python分析后的结果导出为Excel文件是高频需求。而通过设置单元格颜色,能让Excel中的数据更具层次 ...
2026-01-06在企业运营、业务监控、数据分析等场景中,指标波动是常态——无论是日营收的突然下滑、用户活跃度的骤升,还是产品故障率的异常 ...
2026-01-06