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
在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29统计制图(数据可视化)是数据分析的核心呈现载体,它将抽象的数据转化为直观的图表、图形,让数据规律、业务差异与潜在问题一目 ...
2026-01-29箱线图(Box Plot)作为数据分布可视化的核心工具,能清晰呈现数据的中位数、四分位数、异常值等关键统计特征,广泛应用于数据分 ...
2026-01-28在回归分析、机器学习建模等数据分析场景中,多重共线性是高频数据问题——当多个自变量间存在较强的线性关联时,会导致模型系数 ...
2026-01-28数据分析的价值落地,离不开科学方法的支撑。六种核心分析方法——描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析、对比分析、 ...
2026-01-28在机器学习与数据分析领域,特征是连接数据与模型的核心载体,而特征重要性分析则是挖掘数据价值、优化模型性能、赋能业务决策的 ...
2026-01-27关联分析是数据挖掘领域中挖掘数据间潜在关联关系的经典方法,广泛应用于零售购物篮分析、电商推荐、用户行为路径挖掘等场景。而 ...
2026-01-27数据分析的基础范式,是支撑数据工作从“零散操作”走向“标准化落地”的核心方法论框架,它定义了数据分析的核心逻辑、流程与目 ...
2026-01-27在数据分析、后端开发、业务运维等工作中,SQL语句是操作数据库的核心工具。面对复杂的表结构、多表关联逻辑及灵活的查询需求, ...
2026-01-26支持向量机(SVM)作为机器学习中经典的分类算法,凭借其在小样本、高维数据场景下的优异泛化能力,被广泛应用于图像识别、文本 ...
2026-01-26在数字化浪潮下,数据分析已成为企业决策的核心支撑,而CDA数据分析师作为标准化、专业化的数据人才代表,正逐步成为连接数据资 ...
2026-01-26数据分析的核心价值在于用数据驱动决策,而指标作为数据的“载体”,其选取的合理性直接决定分析结果的有效性。选对指标能精准定 ...
2026-01-23在MySQL查询编写中,我们习惯按“SELECT → FROM → WHERE → ORDER BY”的语法顺序组织语句,直觉上认为代码顺序即执行顺序。但 ...
2026-01-23数字化转型已从企业“可选项”升级为“必答题”,其核心本质是通过数据驱动业务重构、流程优化与模式创新,实现从传统运营向智能 ...
2026-01-23CDA持证人已遍布在世界范围各行各业,包括世界500强企业、顶尖科技独角兽、大型金融机构、国企事业单位、国家行政机关等等,“CDA数据分析师”人才队伍遵守着CDA职业道德准则,发挥着专业技能,已成为支撑科技发展的核心力量。 ...
2026-01-22在数字化时代,企业积累的海量数据如同散落的珍珠,而数据模型就是串联这些珍珠的线——它并非简单的数据集合,而是对现实业务场 ...
2026-01-22在数字化运营场景中,用户每一次点击、浏览、交互都构成了行为轨迹,这些轨迹交织成海量的用户行为路径。但并非所有路径都具备业 ...
2026-01-22在数字化时代,企业数据资产的价值持续攀升,数据安全已从“合规底线”升级为“生存红线”。企业数据安全管理方法论以“战略引领 ...
2026-01-22在SQL数据分析与业务查询中,日期数据是高频处理对象——订单创建时间、用户注册日期、数据统计周期等场景,都需对日期进行格式 ...
2026-01-21