
大数据时代的法律应对_数据分析师
在不知不觉中,我们已经进入大数据时代,无论你是否意识到,也无论你是否愿意。大数据现象在天文、物理、生物等领域已属平常,直到进入互联网领域,才逐渐引起人们的关注。大数据以P(1024T,1T=1024G)、E(1024P)或Z(1024E)为计量单位,数据量的增加为网络公司提供了精确把握用户群体和个体网络行为模式的基础,通过大数据的分析,可以实现个性化、精确化和智能化的广告推送和服务推广服务,创立比现有广告和产品推广形式性价比高数倍甚至数十倍的全新商业模式。
在大数据时代,每个人都是数据的贡献者,当你浏览网页、网购、扫描二维码、微博、微信以及安装手机APP时,你的个人信息、消费习惯、偏好、甚至你的社交圈子,就已经被大数据分析工具捕获。大数据分析工具使智能、高效地处理庞大数据成为现实,但同时它也能嗅探到你的所有信息,我们的城市在变得越来越智慧的同时,似乎也越来越危险了。可能你只不过经过了一个垃圾桶,就被判断出了通常几点吃早餐、早餐吃什么、以及将要去哪儿吃,然后被精确的投放了促销广告;也可能你只不过点了个匹萨,结果商家就清楚地掌握了你的联系方式、家庭住址、健康状况、近期活动、信用情况、家庭成员情况,甚至你当前的地理位置。现在的感觉用互联网流行词形容,当真是“细思恐极”。
大数据时代的来临,使人类历史仿佛突然进入了一个崭新的世界。在大数据面前,传统的保护手段显得苍白无力。传统的保护个人信息的法律手段“告知与许可”基本失效,因为大数据的价值不单纯来源于数据的基本用途,更多的源于数据的二次利用,很多数据在收集时并无意用作其他用途,而最终却产生了很多创新性的用途,这些都是无法事先告知的,也就没有所谓的事先同意了。传统的保护个人信息的技术手段“匿名化”基本失灵。
在传统手段无力的情况下,大数据时代个人信息保护需要新的治理思维:既不能阻碍大数据的发展,又不能以牺牲民众安全为代价。“告知与许可”的基本法律手段依然可发挥作用,但只适用于数据收集阶段,如浏览网页时普遍存在的cookie。此时应由用户选择是否接受数据的收集与分析以获得更好的用户体验,如果用户选择“否”,其任何数据不得被捕获。在数据的“二次利用”阶段,可考虑设置数据使用时效机制、大数据使用者惩罚机制、新技术强制适用机制。将数据使用限制在一定时效范围内,意味着大数据收集者不再可以永久的保留和利用数据,这有些类似于前述“格斯蒂亚案”确立的“被遗忘权”和美国加州新近推出的“橡皮擦法案”,但是适用范围不限于“被遗忘权”所针对的个人负面信息,适用对象也不限于“橡皮擦法案”针对的未成年人。大数据的价值决定了个人信息保护不可能单纯依赖企业自律,大数据使用者的责任只有在强制力规范下才能确保履行到位,只有严格的罚则才能防止企业为了利润罔顾大众安全。新的时代,法律始终要有技术支撑,“匿名化”技术可更新为“差别隐私”技术。企业真正需要的是有价值的数据,而不是窥探个人隐私。“差别隐私”技术通过故意的数据模糊处理,可以实现大数据库的查询只显示近似结果,而不是精确结果,挖出特定个人与特定数据点的联系将难以实现且耗费巨大,强制推行该技术,在现阶段不失为良策。
大数据时代人人“被裸奔”,已成为不争的事实,时间再也无法治愈一切。我们也许不得不接受这样的现状,但不意味着我们要放弃安全、默认风险,也不意味着数据使用者可以堂而皇之、不承担任何责任。任何新技术产生与发展的初衷和基础应是服务于人类,让人们的生活更简单安逸,而不是在人人头上悬一把达摩克利斯之剑,大数据也不例外。大数据时代,共赢是上策,利益平衡是关键。大数据开启了一次重大的时代转型,但仅仅是一个开始,就像维克托在《大数据时代》中谈到的,大数据时代并不是一个充斥着算法和机器的冰冷世界,人类的作用依然无法被完全替代,大数据为我们提供的不是最终答案,更好的方法和答案还在不久的将来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20统计学模型:解锁数据背后的规律与奥秘 在数据驱动决策的时代,统计学模型作为挖掘数据价值的核心工具,发挥着至关重要的作 ...
2025-06-20Logic 模型特征与选择应用:构建项目规划与评估的逻辑框架 在项目管理、政策制定以及社会服务等领域,Logic 模型(逻辑模型 ...
2025-06-19SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的利器 在数据分析的众多方法中,Mann-Kendall(MK)检验凭借其对数据分 ...
2025-06-19