京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据该如何守住那脆弱的底线?
关于《朋友圈广告推送没用大数据?》,我举当聊天时发送关键词会掉落设定的动画时,说到用到了大数据,有读者反馈两个问题。
1、输入关键词会出现设定的动画,不是大数据,只是开发时设定的功能;
2、如果这个功能用到了大数据,那对于聊天记录的隐私性,应该比朋友圈的隐私性高,那如何看待微信对用户的聊天内容进行监控这个事情。
由于当时文章是一时间成形,一次性写完,可能有些地方没有讲清楚,在这里做个补充。
输入关键词会出现设定的动画,不是大数据,只是开发时设定的功能。其实,作为一个现在还在做移动开发的我,一开始,借助监控关键词,设定掉落动画是之前在开发时已经设置好了。但当在韩剧《来自星星的你》热播,随之出现了“炸鸡啤酒配下雪天”的热潮,瞬时间,炸鸡啤酒和下雪两个原本不相干的东西联系了在一起,而微信聊天的掉落动画,也随之出现了输入“炸鸡啤酒”,就有飘落雪花的动画效果,那个时候,微信并没有进行更新,如果你非要说微信早有预见性,那我没话可说,如果不是,那你还可以肯定的说这个是之前设定过的吗?
由于我之前也曾经开发过聊天APP,我无法知晓微信是如何操作的,但就我之前的做的情况来看,聊天记录是会保存在数据库中的。但不管是是否保存在数据库中,对聊天记录进行加密,那是肯定的,特别是在传输过程中。如果你说他不安全,那确实不是特别安全,既然用户之间看到的是明文的,因此,即便是加密,也自然有解密。但不管这样,对用户来讲,更关心的是,在得到我的聊天记录后,你做了什么?假如放到网上,随便就可以查看到,用户自然是不能接受的,但如果说,只是对聊天记录中,今天分析,根据对聊天记录中出现的词语进行分析,加之结合当下热点事件,进行类似于掉动画这样友好的交互,相信用户自然是可以接受的。
回答了两个问题,再结合那篇文章,引出了这篇文章的主题—大数据有边界吗?
在2014年那本《大数据时代》的问世,描绘了一个即将可以替代移动互联网时代的大数据时代。在文章成功案例和事件的烘托下,大数据成了2014年最火热的互联网关键词之一,大数据也被描述成一个无所不能,所向无敌,毫无弱点的事物,也出现了大数据概念的公司和事件。那大数据真的就如文章和营造的所说的那么厉害吗?
提到大数据的利用,经常被提到的一个案例,那就是,沃尔玛借助大数据,将一本怀孕杂志寄到了一位未婚女孩的家里,而那女孩的父亲非常生气,便起诉沃尔玛诬陷,而最后父亲从女儿那里得到消息,自己确实怀孕了。
从大数据概念那里解读,毫无疑问,这是一个成功的案例,但如果说从用户的角度来看,从女孩和她父亲的角度来看,这样寄送怀孕杂志寄到一个未婚女生手里,不管是开放的国家,还是相对保守的国家,这无疑是侵犯了个人的隐私,对自己造成了很大的影响,寄送杂志的行为,并不会被看成友好的行为。
通过上述这个被认为是充分利用大数据的案例,发现,其实并不是那么的美好,大数据还是有它的局限的,那就是隐私。
互联网与传统领域不同的便是,互联网会记录用户的行为,你在网上购物,会留下你的浏览记录、搜索记录、信用卡信息、家庭地址、电话等隐私数据,你借助网络聊天,互联网可以记录你敲下的每一个字符。因此,互联网会拥有你在互联网上的所有行为,有了行为数据,经过分析,自然会得到用户较为详细的资料,资料中自然包含隐私数据,这是互联网的特性,也是大数据产生的基础。
很多电商在首页会有推荐功能,大多是根据用户之前的关键词搜索或者点击浏览记录,进行的同类商品的推荐,在用户心中,是比较喜欢的。但当阿里巴巴入股微博后,在微博页面中,插入类似的广告后,却引起了用户的高度反感,也成了微博活跃用户下降的主因之一。那为什么会出现两种不同的态度,关键在于用户的使用环境和需求。
用户访问电商网站,如果出现同类型对比,对用户来讲,不存在涉及个人隐私的情况,更多的会看成网站更加智能和人性化,因此,出现类似的广告,在用户看来,是可以接受,甚至是喜欢的。但如果是出现在社交网站的页面中,由于社交网站,特别是UGC(用户生成内容)模式的社交网站,具有高度的私人化,因此,用户对隐私具有较高的敏感度,因此,一旦出现用户认为涉及隐私的,用户的反感情绪比较高。由于使用环境和需求的不同,导致用户的态度也是不同的。
很多人可能会说了,那既然如此,大数据是互联网下必然产生的结果,有了足够多的数据,用户隐私自然是无法保护的,那该如果做呢?
正如武器是无罪的,有罪的是使用者。其实大数据是无边界的,但利用大数据必须是有边界的,边界就是基于隐私保护的大数据服务。那该如何做呢?作为最有利于收集数据和用户隐私的电商网站的京东和支付宝,给出答案。
京东在借助大数据下,有了一个很厉害的预测,它可以计算出用户的下单率。当用户访问某件商品时,京东根据用户的之前购物习惯、该商品页面的访问时间等数据,分析出用户购买的可能性和何时购买,如果说分析出用户有较高的购买性,但可能是在几天后,而恰恰距离用户最近的仓储没有该商品,那京东会先将商品进行配送到临近的仓储,等用户下单时,商品可能已经到达最近的仓储了,那收货的时间自然会缩短。从这个功能来看,对京东来讲,借助大数据,我可以分析出很多用户不知道,也很隐私的数据,但我借助分析,而是改变的用户体验;对用户来讲我感受到的是,从京东上购买商品的配送时间缩短,改变的是用户的切身感受,自然不会去考虑京东是如何操作的。
支付宝最近推出的芝麻信用,也是根据用户在支付宝上的交易数据,和其他数据,计算出用户的虚拟信用,借助虚拟信用,未来可以推出基于虚拟信用的服务,对用户来讲,改变的是自己的体验和未来适合用户的功能,因此,也不会去考虑涉及隐私的考虑。
幸运的是,现在越来越多的企业明白,隐私是基于大数据服务的底线,不能触碰的高压线。在利用大数据时也遵循了基于用户隐私保护的大数据服务这个大数据的边界,并且出发点是改善用户的体验。如果将上面沃尔玛的例子改一下,是一个已婚未育的妇女,收到了怀孕杂志,相信和未婚女生收到怀孕杂志的心情是不一样的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 题目1 一家餐厅统计顾客的性别、年龄、消费金额等信息,在进行数据分析时,发现性别这一变量在 ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-16一、为什么要区分这两种分布 在数据分析和统计学中,拿到一组数据后第一件事通常就是看它的分布形态。分布形态决定了你能用什么 ...
2026-10-15一、问题现象 在实际使用 Excel 透视表做数据分析时,经常会遇到这样的情况:数据源表格里明明新增了一行或一列金额数据,数据源 ...
2026-10-15核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-15一、什么是预测式发货 预测式发货(Anticipatory Shipping)是亚马逊于2013年12月获得授权的一项美国专利(专利号 US 8,615,473 ...
2026-10-14一、SQL在金融量化体系中的定位 量化投资的本质是用数据驱动决策,而数据处理贯穿量化研究的全生命周期。从原始行情数据清洗、因 ...
2026-10-14核心资源推荐 CDA教材(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/3151CDA模拟题(2025):https://edu.cda.cn/goods/show/2845CD ...
2026-10-14CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 四层结构 · 零件与房子 · 六大易错点 一、什么是指标体系 定义:指标体系是整套完整框架 ...
2026-10-13写在开头 先还原一个你大概率见过的场面。 立项会上有人说:我们得做用户画像。 于是团队关进会议室,白板写满便利贴,两小时后 ...
2026-10-13 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 ...
2026-10-13在统计学与数据分析研究中,相关性分析分为数值变量分析与分类变量分析两大类。针对身高、销量、分数等连续数值变量,通常采用皮 ...
2026-10-12在Power BI可视化分析体系中,常规表格仅能展示枯燥的数值数据,存在数据对比不直观、强弱规律不突出、维度交叉分析低效等问题。 ...
2026-10-12 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 ...
2026-10-12在传统零售行业同质化竞争激烈、大众营销转化率持续走低的背景下,依托经验与直觉的粗放式营销逐渐失效。美国塔吉特百货(Target ...
2026-10-10随着智能客服、数字化服务、用户精细化运营的快速普及,传统零散、非标准化的客户服务数据与业务体系逐渐难以支撑高效服务治理。 ...
2026-10-10 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 ...
2026-10-10CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 定义区别 · 场景举例 · 指标分类 · 计算方法 知识体系总览 模块 包含内容 一、核 ...
2026-10-09在数据分析工作流中,业务数据大多存储在各类关系型数据库内,例如MySQL、PostgreSQL、SQLite等。Pandas是Python生态中主流的数 ...
2026-10-09