京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
如何有效应对大数据技术的伦理挑战
大数据技术是一把“双刃剑”,既可以为人类服务,也可能给人类带来麻烦。近来,频繁的网络公司泄露个人信息事件引起广泛关注,也使人们意识到,正确认识和有效应对大数据技术带来的隐私伦理问题至关重要。
关注“算法”背后的隐私伦理
大数据分析可以对人进行数据成像,在聚类、相关性分析以及数据整合的基础上刻画人的行为特征与倾向,在商业智能推荐、人的行为预测等方面具有广泛的应用前景。中国社会科学院哲学研究所研究员段伟文认为,从现象上看,它是一种非常有效的分析工具,但如果使用这些技术的人动机不纯,就有可能带来不良后果。从本质上讲,大数据带来的负面影响源于数据本身的特殊性,数据中隐含着人的各种信息,而这些信息很容易作为引导、说服与控制人类行为的工具。这一本质特征往往会诱使商家和滥用权力者干预人的自主权和侵犯人的隐私权。
“在大数据技术背景下讨论隐私伦理问题,人们主要关注的是信息隐私方面的伦理问题,最集中地体现在数据的开放共享与个人信息保护两者如何平衡的问题上。一般所说的大数据技术是一把‘双刃剑’,也主要是从这个意义上说的。”北京师范大学哲学学院教授田海平表示,数据的开放共享只是大数据技术得以实现的一个方面。除此之外,它还包括通过数字化技术获取和存储数据,通过大数据平台对海量数据进行深度挖掘、预测以及反馈等更为深度和实质性的数据占有与使用。目前,这种获取和使用数据的方式,可以通过深度机器学习做到完全智能化。就大数据的占有和使用方面而言,大数据技术加上机器学习,不仅在数据共享方面,而且在数据深度挖掘方面,把个人信息保护和数据权的确权问题都交给了“算法”,这是一个值得关注的、更为深层次的问题。
找寻技术和规范两方面原因
大数据技术的应用给人类带来一系列的隐私伦理问题和挑战,这其中既有大数据技术自身的原因,也有制度规范等的原因。
江西财经大学马克思主义学院教授黄欣荣表示,大数据技术在推动人类社会发展的同时,也带来了数据采集权、保存权、使用权、知情权、所有权、删除权、隐私权等伦理问题。产生这些问题的原因在于,大数据技术是一种全新的信息技术,大数据的隐私伦理问题是全新的问题。传统的法律法规、伦理道德难以约束相关机构采集、存储、传输和使用数据,并且新技术带来的新问题还没有完全暴露,新的法律法规难以同步发展。
段伟文认为,目前造成大数据隐私伦理问题的主要原因有:一是基于大数据分析的智能化商业推荐系统带来了全新的营销模式,其营销效率较传统的营销模式具有指数倍增效应,巨大利益诱惑面前,包含个人隐私及敏感信息的数据被单纯地视为牟利的工具和随意转卖的商品,个人的数据保护往往被商家忽视,甚至被商家运用算法加以算计,使人的隐私权受到侵犯;二是合理可行的个人数据授权和保护机制尚未建立,很多数据在用于某一分析之后被用于其他不明领域;三是分散的数据被整合之后,也可能通过数据分析洞察出一些不一定准确但会对主体造成负面影响的特征,进而诱使对这些特征进行不良使用。
加强数据立法 坚守伦理底线
对于如何让大数据技术更好地为人类服务,黄欣荣认为,需要强化隐私观念,加强数据立法,坚守伦理底线。
田海平认为,尊重个人隐私权是一个毋庸置疑的底线伦理原则。只有我们的法律体系和道德体系在规范合理性的构建方面坚守这条底线,大数据技术的应用才能够真正做到趋利避害。“数据共享”与“隐私保护”构成了大数据时代无法割舍的两面性,它实际上凸显了将“数据共享的伦理”与“隐私保护的伦理”,既以一种价值方式又以一种技术方式在大数据时代同时实现的任务。
段伟文表示,首先,要进一步凸显主体数据权利保护意识,联系大数据技术发展中的各种伦理冲突,解剖典型案例,进而从理论上廓清符合大数据时代特征的新型数据权利、隐私权以及被遗忘权的基本概念以及实践范例。其次,建立起包括商家、政府法律部门、普通用户等相关利益群体的对话机制,制定在具体的、数据驱动的社会经济乃至治理活动中的数据保护规范与实现机制。最后,做好与危害数据权利、恶意侵犯个人隐私权行为长期斗争的准备,探寻从法律和伦理层面根治此类问题的有效策略,并使之作为治理法规积淀下来。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10在数据驱动业务的当下,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,不仅在于解读数据,更在于搭建一套科学、可落地的 ...
2026-03-10在企业经营决策中,销售额预测是核心环节之一——无论是库存备货、营销预算制定、产能规划,还是战略布局,都需要基于精准的销售 ...
2026-03-09金融数据分析的核心价值,是通过挖掘数据规律、识别风险、捕捉机会,为投资决策、风险控制、业务优化提供精准支撑——而这一切的 ...
2026-03-09在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心工作,是通过数据解读业务、支撑决策,而指标与指标体系 ...
2026-03-09在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06