
大数据带来的隐患:数据垄断
在信息爆炸的社会,受众面对海量信息,往往需要花费大量的时间和精力进行筛选。但借助来自移动互联网和社会化媒体所提供的丰富数据资源(例如用户的地理位置、关系网、兴趣图谱等信息),以及日臻精确的挖掘和分析技术,媒体可以了解受众的心理、
需求以及行为习惯等,并以此为基础提供更符合受众需要的、个性化的内容服务与广告营销。这样的精准传播会加深受众好感,提高用户忠诚度。
以往触不可及的梦想在大数据时代实现了。而最深刻的革命其实不在外界,而在人类的思维领域。
人类思维的转向:人类的态度、情绪、行为等都可以变为数据进行分析和预测
人类内心深处隐秘的欲望、需求、情感是可以洞悉并预测的吗?这是一个长久以来盘亘在心理学家、行为学家、哲学家心中的困惑,而大数据时代的统计学家、数据挖掘专家则做出了肯定而乐观的回答。现在,“情感分析”、“预测模型”的应用已经渐入佳境,企业和媒体已经可以通过“情感分析”来确定社交媒体上用户群的态度,而推特(Twitter)甚至在2012年美国大选时对用户每天推文和评论的关键词进行量化跟踪,计算出“政治指数”来判断民心所向。
大数据技术使得人类的态度、情绪、行为等以往认为难以测量的方面,都可以变为数据来进行分析和预测。日常生活里的可量化维度从未得到如此淋漓尽致的挖掘与利用,而数学模型也在更广泛的领域里得到了重视。以往的统计分析强调的是因果关系,而现在的大数据研究更注重相关关系。因果关系的讨论时常不够全面,而对相关关系的把握更能够产生效用。从对“为什么”的疑问到对“是什么”的追寻,这体现了人类对世界的探索和理解有了更丰富的思路。
也许最极端的结论来自全球复杂网络研究权威艾伯特-拉斯洛·巴拉巴西。在一书中,他宣称人类行为93%是可以预测的:“当我们将生活数字化、公式化以及模型化的时候,我们会发现其实大家都非常相似。我们都具有爆发式,而且非常规律。看上去很随意、很偶然,但却极其容易被预测。”“爆发”即指人们的工作、娱乐及其他种种活动都有间歇性,会在短期内突然爆发,然后又几乎陷入沉寂。人类行为并非随机的小概率事件,而是在意向作用下非常规的突变行为。
不论巴拉巴西的理论是否赢得主流的共识,这些发现至少表明,在技术以外,大数据时代向人类昭示出越来越多富有启发意义的世界观和历史观。
大数据时代的隐忧:数据垄断的困境
首先,数据的可接近性并不就使得其使用合乎伦理。大数据为监测和预示人们的生活提供了极大的方便,然而个人隐私也随之暴露在无形的“第三只眼”之下。无论是电子商务、搜索引擎还是微博等互联网服务商都对用户行为数据进行了挖掘和分析,以获得商业利益,这一过程中不可避免地威胁到普通人的隐私。以往人们认为网络的匿名化可以避免个人信息的泄露,然而大数据时代里,数据的交叉检验会使得匿名化失效。许多数据在收集时并非具有目的性,但随着技术的快速进步,这些数据最终被开发出新的用途,而个人并不知情。不仅如此,运用大数据还可能预测并控制人类的潜在行为,在缺乏有效伦理机制下有可能造成对公平、自由、尊严等人性价值的践踏。
其次,越大的数据并非总是越好的数据。对数据的盲目依赖会导致思维和决策的僵化。当越来越多的事物被量化,人们也更加容易陷入只看重数据的误区里。关于数据在何时何地有意义的争议,已经不再局限于“标准化考试是否能够衡量学生素质”之类的讨论,而是拓展到更加广阔的领域。另一方面,如果企业甚至政府在决策过程中滥用数据资料或者出现分析失误,将会严重损害民众的安全和利益。如何避免成为数据的奴隶,已经成为迫在眉睫的问题。
第三,大数据的有限接入产生新的垄断和数码沟。面对大数据,谁能接入?为何目的?在何种情境下?受到怎样的限制?数据大量积累的同时,却也出现了数据垄断的困境。一些企业或国家为了维护自己的利益而拒绝信息的流动,这不仅浪费了数据资源,而且会阻碍创新的实现。与互联网时代的数码沟问题一样,大数据的应用同样存在着接入和技能的双重鸿沟。对于数据的挖掘和使用主要限于那些具有计算机开发和使用背景的专业人士,这也就意味着谁将占据优势、谁会败下阵来,以及由此而来的面对“谁更有权力”的拷问。
进入大数据时代,数据的掌握者们是否会平等地交换数据,促进数据分析的标准化,在数据公开的同时如何与知识产权的保护相结合,不仅涉及到政府的政策,也与企业的未来规划息息相关。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01