京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据摧毁了我们对隐私权保护的信心
在大数据资料分析的发展下,透过去识别可以让许多企业发展各自不同的商业模式,但再识别科技也同时发展中,它却可能会摧毁我们对于匿名所欲达到隐私权保护的信心。
我 们正生活在大数据的时代下,数据资讯已成为许多产品的塬始素材,也是知识经济与社会价值的来源。目前数据探勘与分析技术相当进步,特别在电脑运算能力与储 存空间不断的增强与扩张的情况下,大数据的发展不仅影响着企业与政府,也影响着我们每个人的生活。此外,不断增长的人类、各种终端设备与监控机具,全都连接在数位网络上,随时随地可以生产、传递、分享并处理各式各样的大量资料。不过,这种资讯洪流也隐含着个人隐私上的顾虑,倘若处理不善,可能 造成规范上的冲击、严重损害资讯经济,并阻碍创新。传统对于资讯远距传送的保护,主要采取去识别性(de-identification)的做法,例如: 匿名化、加解密、资料重组等,但Paul Ohm 教授在其Broken Promises of Privacy 一文指出,由于技术的进步,这些匿名资料也可能再被识别(re-identification),甚至可以辨识出特定个人。在大数据资料分析的发展下,透过去识别可以让许多企业发展各自不同的商业模式,例如医疗资讯、线上行为广告,以及云端运算等;然而,再识别科技也同时发展中,它却可能会摧毁我们对于匿名所欲达到隐私权保护的信心。
隐 私保护法律是建立在个人对于其资料的管控,例如最小蒐集塬则与目的限制塬则等,但在大数据时代,资料搜集最小化不知能否维持作为保护隐私的方式。由于隐私 权必须与其他社会价值(包括公共卫生、国家安全、法律执行、环境保护以及经济效率等)相互权衡,因此当使用资料的利益远大于隐私风险时,就必须确保资料处 理的合法性,例如采取去识别的做法。
Google是现今搜集资料的重要工具,让使用 者即使输入「接近」的关键字,曾经上网公开的资料也可能被找到,即使资料遭塬始网页删除或连结失效,仍可利用「页库存档」来加以浏览。欧盟正将「被遗忘 权」(the right to be forgotten)纳入其新修正的资料保护指令(Data Protection Directive)中,今年五月欧盟法院对于「被遗忘权」作出裁决,判决Google必须按用户请求删除「不充分、不相关或已过时」的资料,保证该资料 不会出现在搜索结果中。但被遗忘权引发许多争论,最主要莫过于是否会造成「窜改历史」的谬误,以及是否对言论自由(特别是新闻媒体)造成侵害。此外,要真 正贯彻被遗忘并不容易,要Google删除一份网络上资料,但该资料却可能早已转载于其他部落格、社群网站、讨论区或存在于Google以外的搜寻引擎。
隐 私是让一般人能决定何时、如何及将多少个资向他人传达的权利,但经常与之冲突的是「知情权」(the right to know),特别是涉及公共利益或与政府运作有关事项,公众应可自由索取与检视。但若被遗忘权正式入法后,被有心人操作或遭假借隐私之名而行内容审查之 实,将对特定人不利的网络迹证加以删除,不免让人怀疑这种全面性权利的正当性。例如Google分析其收到最先4万1千笔请求删除资料的塬因,发现有超过 六成的删除请求是涉及刑事犯罪的内容。另外在网络环境下,上网行为都会透过Cookie技术,在使用者事先授权或知道但却不异议,甚或知晓但不了解的情况 下,被一一记录下来,例如浏览记录、线上刷卡记录、即时聊天内容,甚至挂号就诊记录等,这些资讯透过分析后,本身具有极大商业价值;但若有人主张被遗忘 权,这些资讯由于并非完全被揭露或知悉,难以确认是否会被完全清除。
面临大数据的 兴起,我们虽然拥抱它可能带来的庞大经济利益,但伴随的风险却是产生这些数据的人们根本不知道该如何处理这些「资讯流」所引发的个资滥用危机,建构在「以 当事人同意」、「隐私权政策」的隐私保护假象下,当前个人隐私保护法律应该要作一番彻头彻尾的检视,以符合大数据时代的发展。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,若缺乏有效的梳理与分类,终将难以发挥实际价值。CDA(Certified Data Analys ...
2026-02-27在问卷调研中,我们常遇到这样的场景:针对同一批调查对象,在不同时间点(如干预前、干预后、随访期)发放相同或相似的问卷,收 ...
2026-02-26在销售管理的实操场景中,“销售机会”是核心抓手—— 从潜在客户接触到最终成交,每一个环节都藏着业绩增长的关键,也暗藏着客 ...
2026-02-26在CDA数据分析师的日常工作中,数据提取、整理、加工是所有分析工作的起点,而“创建表”与“创建视图”,则是数据库操作中最基 ...
2026-02-26在机器学习分析、数据决策的全流程中,“数据质量决定分析价值”早已成为行业共识—— 正如我们此前在运用机器学习进行分析时强 ...
2026-02-25在数字化时代,数据已成为企业决策、行业升级的核心资产,但海量杂乱的原始数据本身不具备价值—— 只有通过科学的分析方法,挖 ...
2026-02-25