
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
CDA 数据分析师:就业前景广阔的新兴职业 在当今数字化时代,数据已成为企业和组织决策的重要依据。数据分析师作为负责收集 ...
2025-06-30探秘卷积层:为何一个卷积层需要两个卷积核 在深度学习的世界里,卷积神经网络(CNN)凭借其强大的特征提取能力 ...
2025-06-30探索 CDA 数据分析师在线课程:开启数据洞察之旅 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业决策、创新与发展的核心驱 ...
2025-06-303D VLA新范式!CVPR冠军方案BridgeVLA,真机性能提升32% 编辑:LRST 【新智元导读】中科院自动化所提出BridgeVLA模型,通过将 ...
2025-06-30LSTM 为何会产生误差?深入剖析其背后的原因 在深度学习领域,LSTM(Long Short-Term Memory)网络凭借其独特的记忆单元设 ...
2025-06-27LLM进入拖拽时代!只靠Prompt几秒定制大模型,效率飙升12000倍 【新智元导读】最近,来自NUS、UT Austin等机构的研究人员创新 ...
2025-06-27探秘 z-score:数据分析中的标准化利器 在数据的海洋中,面对形态各异、尺度不同的数据,如何找到一个通用的标准来衡量数据 ...
2025-06-26Excel 中为不同柱形设置独立背景(按数据分区)的方法详解 在数据分析与可视化呈现过程中,Excel 柱形图是展示数据的常用工 ...
2025-06-26CDA 数据分析师会被 AI 取代吗? 在当今数字化时代,数据的重要性日益凸显,数据分析师成为了众多企业不可或缺的角色 ...
2025-06-26CDA 数据分析师证书考取全攻略 在数字化浪潮汹涌的当下,数据已成为企业乃至整个社会发展的核心驱动力。数据分析师作 ...
2025-06-25人工智能在数据分析的应用场景 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据以前所未有的速度增长,传统的数据分析方法逐渐难以满足海 ...
2025-06-25评估模型预测为正时的准确性 在机器学习与数据科学领域,模型预测的准确性是衡量其性能优劣的核心指标。尤其是当模型预测结 ...
2025-06-25CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-06-24金融行业的大数据变革:五大应用案例深度解析 在数字化浪潮中,金融行业正经历着深刻的变革,大数据技术的广泛应用 ...
2025-06-24Power Query 中实现移动加权平均的详细指南 在数据分析和处理中,移动加权平均是一种非常有用的计算方法,它能够根据不同数据 ...
2025-06-24数据驱动营销革命:解析数据分析在网络营销中的核心作用 在数字经济蓬勃发展的当下,网络营销已成为企业触达消费者 ...
2025-06-23随机森林模型与 OPLS-DA 的优缺点深度剖析 在数据分析与机器学习领域,随机森林模型与 OPLS-DA(正交偏最小二乘法判 ...
2025-06-23CDA 一级:开启数据分析师职业大门的钥匙 在数字化浪潮席卷全球的今天,数据已成为企业发展和决策的核心驱动力,数据分析师 ...
2025-06-23透视表内计算两个字段乘积的实用指南 在数据处理与分析的过程中,透视表凭借其强大的数据汇总和整理能力,成为了众多数据工 ...
2025-06-20CDA 一级考试备考时长全解析,助你高效备考 CDA(Certified Data Analyst)一级认证考试,作为数据分析师领域的重要资格认证, ...
2025-06-20