京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据的隐私与货币化悖论
人生的乐趣在于不确定性。如果大数据作为一种技术,在未来统治了人们的工作和生活,那么我们每个人将都是赤身裸体的连皮肤可能都要是失去了!
我们将进入一个确定的、可预测的世界。这是我在昨天参加完百度BIG Talk第三期《大数据开启大未来》的科技对话活动之后,最为直接的想法。来自美国的彭特兰教授是这次对话的灵魂人物,此君名声在外,不只是因为他自己自身是MIT媒体实验室的负责人,在大数据领域属于一流的学者,他的学生也都是人中翘楚,其中就包括谷歌眼镜的发明人。
去之前,稍微做了点功课。因为我始终对大数据技术那种宣称的无所不能持有怀疑和谨慎的态度。因为我认为过度的技术浸入人类的生活和工作,并非完全利好。尤其可穿戴产品,人类的所思所想所行,都变得越来越透明。以至于很多商人在欢呼,传统的消费者行为学理论终于可以寿终正寝,在他们看来,作为消费者的我们不再是黑盒子。
“个人的数据资产不能交给商业公司”
因此,我比较关注彭特兰教授有关隐私方面的演讲。因为在大数据统治的数字化社会,我并不认为做一名数字透明化的顾客会是多么幸福的事情。
彭特兰教授在演讲中提到的一个观点,我认为值得整个社会深思,他说我们不应该把个人的数据交给一个以盈利为目的的商业公司。在彭特兰教授的观点中,他认为作为个人而言,在大数据时代,应该具有四种权力:
1)被通知权:能够明确的知晓自己的数据在何时、何地、以何种方式会被采集
2)知情同意权:个人明确的知道数据将会被如何利用,并且必须经由本人同意
3)审核:在这里主要是指政府法律机构负责审核
4)撤销权:个人随时可以销毁自己的个人数据资产。通俗的说,就是彭特兰教授称之为“数据上的新决议”三原则:你有权利拥有你的数据、你有权利掌握数据的使用、你有权利摧毁或者贡献你的数据。
所以在他的解决方案中,他提出了一个可信网络的概念,借用的是SWIFT(环球银行电信协会)在全球银行间建设的银行间通信和实时清算系统。同时,他还提出了一个“开放个人数据商店”的模型,在这个模型中,这是一个唯一的存储个人数据的地方,在面对外部访问请求的时候,给出的最终答案,而不是数据本身。
当然,运营和管理这样的一个个人数据商店,并非简单和容易的事情,尤其是在全世界范围内统一起来更是几无可能。在这里面既涉及到各国政府管理和服务本国公民的问题,也涉及到全球的国际公司巨头们的巨大商业利益问题。所以笔者对彭特兰教授的这个开放个人数据商店能否真正解决个人的数据隐私保护持有保留态度。
教授的理想是个人的数据资产不能交给商业公司。
如何合理的货币化自己的个人数据资产
但是冷酷的现实则是,除了商业公司对我们的个人数据资产抱有浓厚的兴趣之外,恐怕很难找到一个跳出五行外不在佛门中的人和机构,对此持有持续的兴趣和动力。(当然,政府机构也对此抱有极强的兴趣,但是那是另外一回事)
所以对于个人而言,更为现实的问题,则是如何合理的货币化自己的个人数据资产的问题。这一点,彭特兰教授在演讲中,也有提及。他指出,建立一种机制,鼓励人们分享和贡献数据,既能给自己,也能给他人和整个社会带来好处。
对此,我深表同意。比如如果每个司机人都愿意实时的分享自己驾驶车辆的速度、位置、刹车、加速的情况,这样整个城市的路网,都实现了动态的监控和运营,或许对于改善所有司机的出行效率都有好处。
但是重要的问题是,要有足够的经济激励,刺激个人在信任安全可靠的前提下,有意愿分享自己的数据。显然,有机构或者组织愿意直接出资购买个人的这些数据是一种最为直接的商业模式,但是在现实生活中,第三方付费的模式则更为普遍。
不过有次带来的新问题则是,如果人们知道自己的数据能够给自己带来收益,则可能会影响其有意识的偏离正常的行为模式,从而使得数据的真实性又产生新的问题。这一点,其实在目前互联网世界中,第三方付费的商业模式中,案例比比皆是,虚假繁荣的数据由利益而生。
不过,有激励的机制,显然整体绩效要高于没有激励的机制,这一点,我认为是大数据时代,如果向获得完整和真实的数据,所必须考虑的一点。
目前来了,大数据的出现还主要是为了提高生产力,提高营销的效果,改善我们的交通、环境、健康、城市的境况。但是随着生物科技、信息通信技术的发展,物联网、互联网的融合发展,我们的世界或许将不可避免的进入一个“全数据化”的世界——在这样的世界,任何不可数据化的东西,都将与不存在一样。
在这样的世界,将是由大数据统治的世界,每一个人都是一串二进制编码,透明而简单,一切都是确定的,都是可预测的,都是按部就班的,你喜欢吗?反正我不喜欢,没有不确定性的人生能有多大意思呢?
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
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在实际业务数据分析中,单一数据表往往无法满足需求——用户信息存储在用户表、消费记录在订单表、商品详情在商品表,想要挖掘“ ...
2026-01-21在数字化转型浪潮中,企业数据已从“辅助资源”升级为“核心资产”,而高效的数据管理则是释放数据价值的前提。企业数据管理方法 ...
2026-01-21在数字化商业环境中,数据已成为企业优化运营、抢占市场、规避风险的核心资产。但商业数据分析绝非“堆砌数据、生成报表”的简单 ...
2026-01-20定量报告的核心价值是传递数据洞察,但密密麻麻的表格、复杂的计算公式、晦涩的数值罗列,往往让读者望而却步,导致核心信息被淹 ...
2026-01-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作场景中,“精准分类与回归预测”是高频核心需求——比如预测用户是否流失、判 ...
2026-01-20在建筑工程造价工作中,清单汇总分类是核心环节之一,尤其是针对楼梯、楼梯间这类包含多个分项工程(如混凝土浇筑、钢筋制作、扶 ...
2026-01-19数据清洗是数据分析的“前置必修课”,其核心目标是剔除无效信息、修正错误数据,让原始数据具备准确性、一致性与可用性。在实际 ...
2026-01-19在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,常面临“无标签高维数据难以归类、群体规律模糊”的痛点——比如海量 ...
2026-01-19在数据仓库与数据分析体系中,维度表与事实表是构建结构化数据模型的核心组件,二者如同“骨架”与“血肉”,协同支撑起各类业务 ...
2026-01-16在游戏行业“存量竞争”的当下,玩家留存率直接决定游戏的生命周期与商业价值。一款游戏即便拥有出色的画面与玩法,若无法精准识 ...
2026-01-16为配合CDA考试中心的 2025 版 CDA Level III 认证新大纲落地,CDA 网校正式推出新大纲更新后的第一套官方模拟题。该模拟题严格遵 ...
2026-01-16在数据驱动决策的时代,数据分析已成为企业运营、产品优化、业务增长的核心工具。但实际工作中,很多数据分析项目看似流程完整, ...
2026-01-15