京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代下,数据使用与隐私保护的博弈
信息时代,网络服务商提供的软件(APP)和网站,所收集的无数信息成就了海量的大数据,商家和科技公司在通过大数据服务于每个人的同时,既可赚取大量的利润,同时也必然涉及另一个问题,有意和无意泄露个人隐私。如何在大数据时代保护个人隐私,在中国显得特别严重和紧迫。
主要表现为,商家以隐瞒和挟持的手段迫使用户放弃隐私保护。即便一些商家推出表面的隐私协议,要求用户签字,也表现为霸王条款。用户同意才能使用其软件,不同意就不能使用,而且只要使用了网站的任一服务,就表示使用者同意商家的隐私权政策。但这个政策只是商家个人的定义。
在信息时代,一方面,每个人的信息汇聚为大数据时当然不仅是为商家带来财富,也为公共利益,如攻克疾病、研发药物和反恐防恐提供了方便。根据Wikibon的报告,美国大数据产业的市场规模在2017年将达到500亿美元,这其中就包括医药公司利用基因检测软件分享个人数据,并以此为基础研发药物和新产品获取的利润。在中国,每年利用大数据获得的利益也早就超过100亿元人民币。正在召开的“两会”上,百度董事长兼首席执行官李彦宏的第一个提案就是“利用人工智能和大数据技术,帮助解决走失儿童问题”,这也是利用大数据推进和支持公益活动的具体体现。
即便大数据能解决人们生活和发展中的许多问题,而且也将是未来社会发展的一个基石和动力,但并不意味着个人隐私不需要保护。恰恰相反,大数据时代更需要保护个人隐私,才能让信息时代的技术最大化地有利于每个个体,也体现社会的公平和公正。
不过,在中国,保护个人隐私的第一个难题是,如何定义个人隐私,以及如何保护大数据涉及的隐私。中国的法律当然提及了公民个人隐私,并提出,“公民的个人数据不得非法搜集、传输、处理和利用”。但是, 中国的《民法通则》并未将隐私权作为一项独立人格权利加以保护,在隐私权方面,中国的现行立法并不清晰和明确。正因为如此,众多的网络服务商才可以在其软件和网络服务中强行以商家的规则来搜集并使用公民的隐私信息。
对此,应当根据中国的具体情况和参照发达国家对大数据时代提出的公民隐私权的解释,进行立法,以兼顾大数据的合理使用和个人隐私的保护,至少在二者之间寻求一种平衡。
美国对隐私权的规定大致有:公民个人享有秘密或者寻求隐匿的权利,同时保护公民个体的隐私权从住宅扩大到所有私人谈话与通讯过程;公民个人有匿名表达权,特别在政治意见领域;禁止某些运用公民私人信息的消极结果,如防止基因检测信息泄漏而遭到歧视;在私人信息脱离本人排他所有权之后,控制他人接触这些信息;个人有做出私人决定而不受政府干涉的权利,主要包括个人的健康、生育和性生活领域。
美国保护个人隐私既有传统,又看重现实的信息技术发展现状。1974年美国通过了《隐私法案》,2012年2月奥巴马政府又宣布推动《消费者隐私权利法案》,2015年3月美国白宫公布了《2015年消费者隐私权法案》草案。此外,针对上述公民隐私权利的内容也有许多具体的法律,如2008年出台的《基因信息非歧视法案》。
具体到个人隐私权利保护草案,也是一种妥协的结果。一方面,草案关注保护个人隐私,另一方面,又给予商家很多利用个人信息或大数据的权利。例如,草案的一个基本规定是,数据持有商必须要在透明度报告中提供更多关于其用户数据收集的信息;同时,个人访问商家储存的个人数据拥有更多的权利。但另一方面,草案也规定,商家可自行制定隐私政策。而且,如果消费者的要求被商家裁定为无理取闹的行为,商家可以选择无视这些要求。
对此草案,美国最大的信息技术公司微软表态称,微软支持《2015年消费者隐私权法案》,但并不意味着它完全认同法案里的每一项条款。微软首席隐私官布兰登•林奇(Brendon Lynch)认为,对于草案有些人反对,有些人赞同,但不管怎样这都是好消息,因为人们开始为之对话了。
从发达国家的情况看,大数据时代的信息利用和个人隐私保护一直存在博弈,中国现在的情况还达不到这一步,只是处于商家和权力机构强势获取个人信息并加以利用的阶段,公民隐私权的承认和保护还处于空白期,这种不平衡的状况也必将造成广泛的社会负面影响。对此,除了公众要将诉求通过两会代表传达到立法机构外,还需要政府的干预,才能形成大数据的合理应用与个人隐私有效保护的双赢结局。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05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