京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
英专家:大数据时代“责任”为先
从新药开发到金融交易,从预判犯罪到超市营销,大数据正悄无声息地重塑各领域的业态与人们的生活方式。那么,我们应该赋予这个新时代怎样的特性?英国大数据专家舍恩伯格指出,“负责任”是其中应有之义。
维克托·迈尔-舍恩伯格是研究数据科学十余年的牛津大学教授,《大数据时代》一书作者。这本书被许多人认为是大数据研究的开先河之作,而舍恩伯格则被誉为“大数据商业应用第一人”。
舍恩伯格在演讲时总是活力十足、手势多变,喜欢举的例子也都“很酷很科幻”。不过,在牛津大学一间办公室里,舍恩伯格与新华社记者谈到他所期望的大数据未来,提到最多的,却是“责任”二字。
“大数据是一种工具,一种十分强大的工具。与其他科技工具一样,它可以被用于改善人们的生活,但也有被用以作恶的风险。”舍恩伯格说,也正因如此,在大数据时代,必须更加强调责任,对这一新技术进行“负责任的”开发和使用。
在海量数据的采集和分析中,是否会泄露被调查者或用户的隐私,走向数据高于人的“数据独裁”,是许多人担心的事情。对此,舍恩伯格认为,首先要建立各方之间的信任关系,没有信任,大数据的采集和应用不可持续。
为确立和保障这种信任关系,各参与方都需要采取行动。舍恩伯格说:“对于政府来说,最关键的是要进一步立法保护隐私,保护知识产权。”他认为,大数据发展快速,即便在欧洲、北美这类法律较健全、更新较快的地区,相关法律也已经过时,必须尽快完善以适应大数据时代。
而在有针对性的法律法规出台之前,政府或第三方监督也是必要选择。比如大数据的优势之一就是“一次采集、多次使用”,但如何保障这些数据的再利用符合数据采集初衷、符合规范,就需要有人来严格监督整个过程。
此外,舍恩伯格还强调,业界自律同样十分重要,“利用大数据技术创造利润的人必须明白,只有负责任地采集和使用数据,才有可能可持续地开发大数据价值,这一产业也才能持久发展”。
对于大数据发展面临的专业人才稀缺问题,这位牛津大学教授认为,教育领域需要适应大数据时代,培养具有大数据思维、掌握基本数据技术的学生。他说:“在未来,数据收集和处理将是一项基本技能。无论学习哪个专业、从业于何种领域,都将有必要掌握这一技能。”
舍恩伯格最后说,不管期待还是担忧,大数据时代都在向我们走来,“最重要的是,这个新时代还处于初始阶段,我们可以努力塑造其未来,把握其发展方向,让大数据真正为人们带来福利”。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-10在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-10在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09在数据可视化领域,折线图是展示时序数据、趋势变化的核心图表类型之一,其简洁的线条的能够清晰呈现数据的起伏规律。Python ECh ...
2026-04-09在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-04-09长短期记忆网络(LSTM)作为循环神经网络(RNN)的重要改进模型,凭借其独特的门控机制(遗忘门、输入门、输出门),有效解决了 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据质量是决定分析结论可靠性的核心前提,而异常值作为数据集中的“异类”,往往会干扰统计检验、模型训练 ...
2026-04-08在数字经济飞速发展的今天,数据已渗透到各行各业的核心场景,成为解读趋势、优化决策、创造价值的核心载体。而数据分析,作为挖 ...
2026-04-08在数据分析全流程中,数据处理是基础,图形可视化是核心呈现手段——前者负责将杂乱无章的原始数据转化为干净、规范、可分析的格 ...
2026-04-07在数据分析与统计推断中,p值是衡量假设检验结果显著性的核心指标,其本质是在原假设(通常为“无效应”“无差异”)成立的前提 ...
2026-04-07在数字经济深度渗透的今天,数据已成为企业生存发展的核心资产,企业的竞争本质已转变为数据利用能力的竞争。然而,大量来自生产 ...
2026-04-07Python凭借简洁的语法、丰富的生态库,成为算法开发、数据处理、机器学习等领域的首选语言。但受限于动态类型、解释性执行的特性 ...
2026-04-03在深度学习神经网络中,卷积操作是实现数据特征提取的核心引擎,更是让模型“看懂”数据、“解读”数据的关键所在。不同于传统机 ...
2026-04-03当数字化转型从企业的“战略口号”落地为“生存之战”,越来越多的企业意识到,转型的核心并非技术的堆砌,而是数据价值的深度挖 ...
2026-04-03在日常办公数据分析中,数据透视表凭借高效的汇总、分组功能,成为Excel、WPS等办公软件中最常用的数据分析工具之一。其中,“计 ...
2026-04-02在数字化交互的全场景中,用户的每一次操作都在生成动态的行为轨迹——电商用户的“浏览商品→点击详情→加入购物车”,内容APP ...
2026-04-02在数字化转型深度推进的今天,企业数据已成为驱动业务增长、构建核心竞争力的战略资产,而数据安全则是守护这份资产的“生命线” ...
2026-04-02在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01