
大数据已经成为预测社会与经济走向方面的绝对利器——然而其极高的信息使用量与综合分析流程恐怕会彻底抹杀如今我们最为看重的隐私权。
随着企业间竞争日趋白热化,对数据的攫取与分析之强烈已经达到令人震惊的地步。迅速成长的数据收集业务开始以互联网用户的日常活动作为结论的支持材料,但这种无孔不入的疯狂探求令我们最个人化的行为都暴露在他人面前。
除了在宏观上构建社交模式及经济走向,大数据还能根据个人用户不经意间生成的原始数据描绘出对方生活的状态。
Target公司的客户关系分析工具借助大数据意外发现某位年轻女孩怀孕的秘密,而这一结论源自这位女孩在Target连锁店中的购物记录。尽管她(和她父亲)并没有向Target直接提供信息,但店面中的数据采集工具根据购买习惯推测出了她怀孕的事实,并以购物手册的形式向她推荐一系列相关产品——正是这本小册子让即将成为爷爷奶奶的两位家长目瞪口呆。
Facebook与谷歌同大数据的关系
Facebook的数据团队一直对网站上提供的发布信息进行分析,这种庞大数据量之下所蕴含的预测能力在深度与广度方面无人能及——这也成为研究人员、广告商以及各政府机构掌握状况的有力武器。
该团队通过用户对于歌曲风格的偏好判断对方的当前关系状态,并通过此类数据预测更为广泛的社会行为模式。在某个例子中,数据团队尝试通过一种算法归纳世界各地人民的“幸福指数”,所得到的结果确实能与当时真实世界中的某些大事件进行印证。
与此同时,谷歌公司在通过了引发无数争议的隐私政策修订之后,无处不在的互联网服务几乎令这家企业成为人类信息的总资源库,这就使得其信息为政府所用的日子为时不远。尽管最近谷歌刚刚通过网站对政府部门急于获取用户个人信息的举动表示抗议,但他们仍然指出未来谷歌会继续帮助国家掌握百姓的日常行为。
各国政府与大数据
世界各国政府对于个人数据的处理方法有所不同。美国政府正在采取措施,希望通过社交媒体收集个人资料,借以监控潜在的犯罪活动并改善国土安全保障工作。
美国国务院最近还要求软件开发人员打造一款工具,借以更便捷地对来自谷歌、Facebook及Twiiter等网站的数据进行分析,最终达到服务国家的目的。这一决定显示出政府方面对于收集并使用个人数据的强烈意愿。
而且国务院绝不是美国政府中惟一对个人资料紧追不放的机构——FBI甚至打算通过修改代码对社交媒体加以窃听。随着美国政府参与Stuxnet及Flame两款病毒制作的消息甚嚣尘上,很明显官方已经从网络监控中尝到了甜头,而在未来他们对个人数据分析的热情也必然会持续升温。
但随着公民对于自身安全保障的迫切需要,这些监控活动很可能与隐私保护产生冲突,由此引发的矛盾与争论可能比单纯的隐私权话题更难以平息。
大数据中的“大玩家”们如何对待个人信息
数据的生成方式并不一致,很多大数据玩家都会刻意避开个人信息的介入,而不像谷歌和Facebook那样来者不拒。Factual公司就在数据分析业务中有意将个人信息加以剔除,其公关代表Kathryn Huff在解释这种差别时指出“本公司专注于秉持正确的数据收集及切入点。”
然而与Factual不同,包括Spokeo在内的很多企业则毫无节操地直接进行个人数据交易,并在客户行为报告中加入很多令人难以接受的极端细节。举例来说,他们会在针对个人客户的档案中引用有关家庭成员及业余爱好的图片。这种规模化数据收集所产生的负面影响令人震惊,并可能在侵犯隐私权的同时降低企业的信用评分。
美国联邦贸易委员会曾经对Spokeo这种人神共愤的数据收集方式处以罚款,但该公司依然我行我素,可谓记吃不记打。
大数据收集如何应对COPPA(儿童在线隐私保护法案)
COPPA,全称为儿童在线隐私保护法案,要求企业不得收集13岁以下儿童的在线数据及行为细节。但由于该法案的约束对象不包括政府机关及非营利组织,这就使得儿童的网络行为信息仍然在包括美国政府在内的众多机构面前暴露无遗。
像Facebook与Collective Intellect这样的企业倒是属于法案约束的直接对象,但他们遵守规定的效果却很难令人信服。Facebook从技术层面上只允许13岁以上的用户建立账户,但事实上小朋友们利用各种方法避开了这一限制。另外,由于社交媒体自身有吸引年轻用户的意愿,所以改变现有数据收集方式才是解决问题的根本方法。
未来会怎样?
这些企业需要找到一条通过个人资料赚钱的道路,否则庞大的信息只会占用基础设施资源而无法带来任何收益。这对于普通用户及其隐私数据意味着什么?
首先,我们应该清醒地意识到针对个人习惯所开展的广告攻势已然铺天盖地,而这一趋势在未来还将持续加剧。网站以营利为目的,因此在需要时他们肯定会把有价值数据作为利益交换的筹码。届时广告公司将以针对用户需求为噱头大肆宣传,收集并分析个人消费习惯的做法也将成为常态。
此外,政府方面也会出于各种目的而继续整理并分析个人资料;虽然以Twitter为代表的一些社交媒体网站已经针对用户数据保护做出多方努力,但这种情况几乎不可能放缓乃至停止。换言之,开放性与流通性将成为个人资料的重要属性。
大数据,特别是个人数据分析,正在一步步吞噬公民的隐私权。如果没有来自政府及谷歌、Facebook等各大主流网站的决定性政策变更,这种趋势将成为互联网的固有特性,并在未来继续保持下去。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29在标签体系的落地链路中,“设计标签逻辑” 只是第一步,真正让标签从 “纸上定义” 变为 “业务可用资产” 的关键,在于标签加 ...
2025-09-29在使用 Excel 数据透视表进行多维度数据汇总时,折叠功能是梳理数据层级的核心工具 —— 通过点击 “+/-” 符号可展开明细数据或 ...
2025-09-28在使用 Pandas 处理 CSV、TSV 等文本文件时,“引号” 是最容易引发格式混乱的 “隐形杀手”—— 比如字段中包含逗号(如 “北京 ...
2025-09-28在 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的技能工具箱中,数据查询语言(尤其是 SQL)是最基础、也最核心的 “武器”。无论 ...
2025-09-28Cox 模型时间依赖性检验:原理、方法与实战应用 在生存分析领域,Cox 比例风险模型(Cox Proportional Hazards Model)是分析 “ ...
2025-09-26检测因子类型的影响程度大小:评估标准、实战案例与管控策略 在检测分析领域(如环境监测、食品质量检测、工业产品合规性测试) ...
2025-09-26CDA 数据分析师:以数据库为基石,筑牢数据驱动的 “源头防线” 在数据驱动业务的链条中,“数据从哪里来” 是 CDA(Certified D ...
2025-09-26线性相关点分布的四种基本类型:特征、识别与实战应用 在数据分析与统计学中,“线性相关” 是描述两个数值变量间关联趋势的核心 ...
2025-09-25深度神经网络神经元个数确定指南:从原理到实战的科学路径 在深度神经网络(DNN)的设计中,“神经元个数” 是决定模型性能的关 ...
2025-09-25在企业数字化进程中,不少团队陷入 “指标困境”:仪表盘上堆砌着上百个指标,DAU、转化率、营收等数据实时跳动,却无法回答 “ ...
2025-09-25MySQL 服务器内存碎片:成因、检测与内存持续增长的解决策略 在 MySQL 运维中,“内存持续增长” 是常见且隐蔽的性能隐患 —— ...
2025-09-24人工智能重塑工程质量检测:核心应用、技术路径与实践案例 工程质量检测是保障建筑、市政、交通、水利等基础设施安全的 “最后一 ...
2025-09-24CDA 数据分析师:驾驭通用与场景指标,解锁数据驱动的精准路径 在数据驱动业务的实践中,指标是连接数据与决策的核心载体。但并 ...
2025-09-24在数据驱动的业务迭代中,AB 实验系统(负责验证业务优化效果)与业务系统(负责承载用户交互与核心流程)并非独立存在 —— 前 ...
2025-09-23CDA 业务数据分析:6 步闭环,让数据驱动业务落地 在企业数字化转型中,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,并 ...
2025-09-23