京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据”——如果你反感这一用语的话,你并不是唯一有这种想法的人,但我认为我们如今已经接受了它——最激动人心的一个前景是,规模日益庞大的数据搜集活动,借助于现代化的数据处理和模式识别算法,将让我们对周围这个世界具有更为全面的认识,尤其是对人类行为。不幸的是,这同样也是大数据最令人担心的地方。
目前,大数据和隐私似乎是一对不共戴天的死敌。个人数据可以降低汽车保险支出,但代价是你的个人隐私。它可以提供至关重要的公共卫生数据——通过获取敏感且私密的个人健康信息。它可以帮助警察追踪犯罪分子——通过一种在实践中被认为遭到滥用的技术,创建面部识别“圆形监狱”(panopticon)。它可以根据你发布到网上的所有照片,对你的个人特征做出一个详细描述——即便你根本不希望这一切发生。
这些并不是仅仅是纯粹理论层面的担忧。据《纽约时报》报道:
由于政府机构监管不力,数十年来数据挖掘公司、数据代理公司、数据中间商数不断危害公民隐私,如今他们又将隐秘的个人数据分类带到一个全新的水平。他们已经制作了性侵受害者名单以及性病患者的名单。此外,还有阿尔茨海默氏病、痴呆症及艾滋病患者的名单,阳痿和抑郁症患者名单。
与此同时,还有“冲动型买家”名单;“易受骗者”名单:即容易上当受骗的消费者,研究发现这个人群易于遭受“基于弱点的营销宣传”的影响。
可以想见,如果这种名单是来自于那些无意中显露出他们易受数据披露影响的人,这会带来什么样的严重后果。例如,通过算法可解读的Facebook帖子,再对比发帖者其他所有信息,可以作为他们本不想披露的秘密的证据。
这基本上存在两个问题。一是数据的匿名化和安全性没有任何一个标准。有些搜集和发布数据的机构会对数据进行匿名化处理,确保它们的安全,但这些举动让人感觉更像是权宜之计,“经过匿名化处理”的数据极少。例如,今年早些时候纽约出租车数据就未经过妥善的匿名化处理。
还有一个更深层、也更为重要的问题:人们是否有权知道他们的数据何时被别人搜集?一旦发生这种状况,是个人还是搜集方拥有这些数据?下面,我就来介绍一下麻省理工学院教授阿莱克斯·彭特兰(Alex Pentland)及其提出的“数据新政”(New Deal on Data):
从整体上讲,我们现在拥有的数据可以帮助减少环境污染,帮助创建透明政府,帮助应对流行疾病,当然也有助于提高工人的工作效率,让顾客获得更好的服务。但很显然,有人或有公司可以滥用数据…“新政”可以让人们知道自己有哪些数据正在被搜集,进而可以选择加入或退出。想象一下,如果你的仪表板可以显示你的居室掌握了哪些信息,以及分享了哪些信息,你可以将它关闭或打开…透明是关键。正在搜集的有关你的数据能形成对你生活的相当全面的认识,我认为一些公司并未意识到“抓取所有数据”战略的成本非常高。
然而,从实际情况来看,这种“新政”预示着创新和监管之间漫长而令人悲伤的战斗故事将掀开一个新的篇章。我并不反对后者(即监管),但相对于前者(即创新)的快速演变,我只是对它的表现经常感到失望罢了。毋庸置疑,数据搜集能力的指数级增长可以给我们带来巨大的好处,但同样不容置疑的是,所有人都极为担心科技对隐私发起的那场不可阻挡(几乎出于偶然)的战争,我们正面临着一场灾难,或者说距离大声疾呼更严格的监管只有一步之遥。
若想解决这个问题,科技行业理应从一开始就走到最前面,定义和执行对数据进行匿名化处理的技术标准。(如果这真的成为一个新的子行业,我丝毫不会感到吃惊。)但一个更好的结果是,大公司在一个性质相当于“新政”的自愿协议上达成一致,希望可以预先阻止民众呼吁加强监管的行动,而且宜早不宜迟。我认为科技行业并未充分意识到数据隐私和缺乏隐私对公众的危害。如果我们不认真对待这件事,那无异于是在玩火。CDA数据分析师培训官网
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