大数据”——如果你反感这一用语的话,你并不是唯一有这种想法的人,但我认为我们如今已经接受了它——最激动人心的一个前景是,规模日益庞大的数据搜集活动,借助于现代化的数据处理和模式识别算法,将让我们对周围这个世界具有更为全面的认识,尤其是对人类行为。不幸的是,这同样也是大数据最令人担心的地方。
目前,大数据和隐私似乎是一对不共戴天的死敌。个人数据可以降低汽车保险支出,但代价是你的个人隐私。它可以提供至关重要的公共卫生数据——通过获取敏感且私密的个人健康信息。它可以帮助警察追踪犯罪分子——通过一种在实践中被认为遭到滥用的技术,创建面部识别“圆形监狱”(panopticon)。它可以根据你发布到网上的所有照片,对你的个人特征做出一个详细描述——即便你根本不希望这一切发生。
这些并不是仅仅是纯粹理论层面的担忧。据《纽约时报》报道:
由于政府机构监管不力,数十年来数据挖掘公司、数据代理公司、数据中间商数不断危害公民隐私,如今他们又将隐秘的个人数据分类带到一个全新的水平。他们已经制作了性侵受害者名单以及性病患者的名单。此外,还有阿尔茨海默氏病、痴呆症及艾滋病患者的名单,阳痿和抑郁症患者名单。
与此同时,还有“冲动型买家”名单;“易受骗者”名单:即容易上当受骗的消费者,研究发现这个人群易于遭受“基于弱点的营销宣传”的影响。
可以想见,如果这种名单是来自于那些无意中显露出他们易受数据披露影响的人,这会带来什么样的严重后果。例如,通过算法可解读的Facebook帖子,再对比发帖者其他所有信息,可以作为他们本不想披露的秘密的证据。
这基本上存在两个问题。一是数据的匿名化和安全性没有任何一个标准。有些搜集和发布数据的机构会对数据进行匿名化处理,确保它们的安全,但这些举动让人感觉更像是权宜之计,“经过匿名化处理”的数据极少。例如,今年早些时候纽约出租车数据就未经过妥善的匿名化处理。
还有一个更深层、也更为重要的问题:人们是否有权知道他们的数据何时被别人搜集?一旦发生这种状况,是个人还是搜集方拥有这些数据?下面,我就来介绍一下麻省理工学院教授阿莱克斯·彭特兰(Alex Pentland)及其提出的“数据新政”(New Deal on Data):
从整体上讲,我们现在拥有的数据可以帮助减少环境污染,帮助创建透明政府,帮助应对流行疾病,当然也有助于提高工人的工作效率,让顾客获得更好的服务。但很显然,有人或有公司可以滥用数据…“新政”可以让人们知道自己有哪些数据正在被搜集,进而可以选择加入或退出。想象一下,如果你的仪表板可以显示你的居室掌握了哪些信息,以及分享了哪些信息,你可以将它关闭或打开…透明是关键。正在搜集的有关你的数据能形成对你生活的相当全面的认识,我认为一些公司并未意识到“抓取所有数据”战略的成本非常高。
然而,从实际情况来看,这种“新政”预示着创新和监管之间漫长而令人悲伤的战斗故事将掀开一个新的篇章。我并不反对后者(即监管),但相对于前者(即创新)的快速演变,我只是对它的表现经常感到失望罢了。毋庸置疑,数据搜集能力的指数级增长可以给我们带来巨大的好处,但同样不容置疑的是,所有人都极为担心科技对隐私发起的那场不可阻挡(几乎出于偶然)的战争,我们正面临着一场灾难,或者说距离大声疾呼更严格的监管只有一步之遥。
若想解决这个问题,科技行业理应从一开始就走到最前面,定义和执行对数据进行匿名化处理的技术标准。(如果这真的成为一个新的子行业,我丝毫不会感到吃惊。)但一个更好的结果是,大公司在一个性质相当于“新政”的自愿协议上达成一致,希望可以预先阻止民众呼吁加强监管的行动,而且宜早不宜迟。我认为科技行业并未充分意识到数据隐私和缺乏隐私对公众的危害。如果我们不认真对待这件事,那无异于是在玩火。CDA数据分析师培训官网
数据分析咨询请扫描二维码
需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20