第7章-大数据伦理.pptVIP

7.4.6 管理机制不完善 大数据技术伦理问题的产生也与社会管理机制建设的缺位密切相关。大数据可以给企业带来巨大的商业价值，企业逐利的本性，使得某些企业在追逐商业利益的同时忘却了基本的技术伦理 应该加强在大数据技术的研究、开发和应用阶段建立相应的评估、约束和奖惩机制，有效减少大数据伦理问题的发生。 7.4.7 技术乌托邦的消极影响 技术乌托邦认为，人类决定着技术的设计、发展与未来，因此，人类可以按照自身的需求来创新科技，实现科技完全为人类服务的目的。 正是在技术乌托邦的影响之下，认为大数据技术是完全正确的，不应加以任何的限制，它所涉及的伦理问题只是小问题，无关乎大数据技术发展。 7.4.8 大数据技术本身的缺陷 7.5大数据伦理问题的治理 7.5.1提高保护个人隐私数据的意识 7.5.2加强大数据伦理规约的构建 7.5.3努力实现以技术治理大数据 7.5.4 完善大数据立法 7.5.5 完善大数据伦理管理机制 7.5.6引导企业坚持责任与利益并重 7.5.7努力弘扬共享精神化解数字鸿沟 7.5.8倡导跨行业跨部门合作 7.5.1提高保护个人隐私数据的意识 7.5.2加强大数据伦理规约的构建 首先，大数据应用过程中的个体参与者，需要承担一定的责任。 其次，企业作为大数据应用过程的重要参与者，有责任去保护用户的数据隐私。 最后，政府要履行行政责任。 7.5.3努力实现以技术治理大数据 技术应用过程产生的问题，可以借助技术手段加以解决。加快技术创新，可以有助于规避大数据的各种风险，降低大数据治理成本，提高大数据治理的效率。 例如，关于“禁止”的道德规范，在技术上可以通过“防火墙和过滤技术”、“网上监控”、“访问控制”来规避；关于“可控”的道德规范，可以采用“基于数据脱敏技术”、“数字水印技术”、“数据溯源技术”等技术解决。 7.5.4 完善大数据立法 首先，应进一步完善大数据立法。 其次，在法律的基础上制定相关的规章制度，对相关主体的数据采集、存储和使用行为进行规范和约束。 最后，应当通过立法明确公民对个人数据信息的权利。 7.5.5 完善大数据伦理管理机制 首先，加强对专业人士的监管力度和教育。 其次，需要在大数据技术开发阶段建立伦理评估和约束机制。 再次，在大数据技术应用阶段应该建立奖惩机制。 最后，在大数据技术的推广阶段推行安全港模式。 7.5.6引导企业坚持责任与利益并重 追求商业利益，是企业的天然本性，本身无可厚非。但是，当企业的利益和公民个人的利益冲突时，便要进行取舍。因此，大数据企业必须要坚持责任与利益并重的原则，切实承担起属于自己的社会责任，不能唯利是图。 企业的责任在于，保护用户数据隐私，避免大数据技术被二次利用。 大数据行业伦理规范的形成，也要求企业遵循责任与利益并重的原则 7.5.7努力弘扬共享精神化解数字鸿沟 7.5.8倡导跨行业跨部门合作 * 第7章 大数据伦理 《大数据管理概论》 提纲 7.1 大数据伦理概念 7.2大数据伦理典型案例 7.3大数据的伦理问题 7.4大数据伦理问题产生的原因 7.5大数据伦理问题的治理 7.1 大数据伦理概念 7.2大数据伦理典型案例 7.2.1 徐玉玉事件 7.2.2 大麦网“撞库”事件 7.2.3 大数据“杀熟” 7.2.4 隐性偏差问题 7.2.5 魏则西事件 7.2.6 “信息茧房”问题 7.2.1 徐玉玉事件 7.2.2 大麦网“撞库”事件 所谓的“撞库”是黑客通过收集互联网已泄露的用户和密码信息，生成对应的字典表，尝试批量登陆其他网站后，得到一系列可以登录的用户。很多用户在不同网站使用的是相同的帐号密码，因此黑客可以通过获取用户在A网站的账户从而尝试登录B网站，这就可以理解为撞库攻击。也就是说撞库简单的理解就是：黑客“凑巧”获取到了一些用户的数据(用户名密码)，再应用到其他网站登录系统。 7.2.3 大数据“杀熟” 7.2.4 隐性偏差问题 7.2.5 魏则西事件 7.2.6 “信息茧房”问题 7.3大数据的伦理问题 7.3.1隐私泄露问题 7.3.2数据安全问题 7.3.3数字鸿沟问题 7.3.4数据独裁问题 7.3.5数据垄断问题 7.3.6数据的真实可靠问题 7.3.7人的主体地位问题 7.3.1隐私泄露问题 7.3.2数据安全问题 一些信息技术本身就存在安全漏洞，可能导致数据泄露、伪造、失真等问题，影响数据安全。 智能手机是当今泄漏用户数据的重要途径 部分智能家居产品存在安全问题也是不争的事实，给用户的数据安全带来了极大的风险，造成用户隐私的泄露 7.3.3数字鸿沟问题 7.3.4数据独裁问题 所谓的“数据独裁”是指在大数据时代，由于数据量的爆炸式增长，导致做出判断和选择的难度徒增，迫使人们必须完全依赖数据的预测和结论才能做出最终的决策。从某