京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
对大数据毫无贡献的人群 该何去何从
人类日常生活的数据信息,主宰着越来越多的商业决策。那么对大数据毫无贡献的人群,又该何去何从?
大数据时代,不少人担心自己的私人生活受到形形色色的监控、追踪,进而简化为数据点,经过一番运算,用于见不得人的政府或企业勾当。
另一方面,相对脱离数字世界的人群却可能面临完全相反的问题,根据《斯坦福法律评论》(StanfordLawReview)最近刊载的一篇文章表明,该群体缺乏关注。
“大数据对没有被它吞噬的群体也构成一定风险,这个群体的信息没有得到定期的收集、整理或提取。”美国国务院法律顾问乔纳斯?勒曼(JonasLerman)写道。
曾几何时,日益膨胀的大众数字资料大部分被商家所用,作为提供个性化广告和优惠券信息的参考,谁管你需不需要这个信息?
然而今时今日,“大数据”分析渐渐影响着各种重大决策,决定着人类的生活方式和机遇。通过背靠数据预测未来,零售商确定了新店地点和商品价格,企业设计出了新产品,政治家制定投票率策略,分析家研究出疾病传播方式与恐怖分子的动向。甚至是白宫也发起一项价值2亿美元的计划,旨在帮助决策机构从大数据中“获取、整理并推断出结论。”
对勒曼来说,组织这些数据力量是为了给“大数据边缘”人群创造全新形式的无声主义,将显着放大现有的地理、经济及社会阶层的不平等现象,并将影响数据集结果,使其偏向大多数群体。
“这可能重组社会架构,将来唯一事关紧要的人群、唯一有数据价值的人群,是会定期为正确的数据流做出贡献的人群。”
勒曼列举两个假设个体,作为例子:
01:一位居住在曼哈顿的30岁白领。她使用Facebook、谷歌、网飞(Netflix)和亚马逊,拥有借记卡、信用卡、购物卡、公交卡、以及在汽车仪表板上电子支付通行费的快易通(EZpass)。智能手机里和车载的GPS导航系统引导她走天下。
02:一名散工,居住在美国最穷城市—新泽西州卡姆登市,距离曼哈顿2个小时的车程。他的工作酬劳以现金私下结算,没有手机、有线电视和电脑。他坐公车付现金,家里没有车,偶尔在图书馆上网。
勒曼指出,今天很多大数据工具都经过校准,专门针对“足迹遍布数字世界的”曼哈顿人。“大数据所塑造的世界会考虑曼哈顿人的习惯和偏好,会慢慢演变成属于她的世界。但目前,大数据忽略了我们卡姆登的兄弟们。”他认为,随着大数据进一步重整政府与市场秩序,卡姆登等地区的居民将被逐出机遇之门,甚至连民主参与也无福消受。
解决方案还是有的。他提出,方案一是确保决策者在设计新的公众安全项目时,能够在大数据途径之外考虑到未能深入数字世界的群体。最终,联邦政府甚至可能通过与2008年《反基因歧视法》(由布什总统签署,禁止人寿保险公司以某人具有对某种疾病的易感基因为由,取消、拒绝对他进行保险或提高保险费用,禁止雇主以遗传信息为依据进行雇佣、解聘、升职、加薪,或做出任何与雇佣行为有关的决定)类似的新民权法案。
他最后强调,“要确保大数据革命是一场公平的革命,其益处能够得到广泛、合理的分配,我们可能还需要保证少数群体不被遗忘、不被排斥的权利。”
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23在统计学与数据分析中,研究多组数据差异最常用的方法为单因素方差分析与事后多重比较。很多数据分析初学者容易混淆两者功能,认 ...
2026-09-23 很多数据分析师每天都在写 SQL,但当被问到“DQL 的本质是什么”“SELECT 子句的书写顺序与执行顺序为何不同”“INNER JOIN ...
2026-09-23 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-09-22