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信用修复 $[city_name]信用修复 2024-07-06 1182 0

大数据伦理及其伦理问题应对

针对大数据时代的伦理问题，我们需要从管理角度和商业角度出发，加强技术创新和技术控制，建立健全监管机制，加强行业自律，培育开放共享理念。同时，私人客户数据和身份应保持私人，数据科学家、数据工程师等应在大数据伦理讨论中具有关于使用数据的道德讨论的声音。

（图片来源网络，侵删）

一部分人能够较好占有并利用大数据资源，而另一部分人则难以占有和利用大数据资源，造成数据鸿沟。数据鸿沟会产生信息红利分配不公问题，加剧群体差异和社会矛盾。学术界普遍认为，应针对大数据技术引发的伦理问题，确立相应的伦理原则。

《报告》指出，人工智能在经济和社会生活中的广泛应用，提高了个人和组织的效能，促进了弱势群体的社会融入，扩大了武汉日夜机会和自由，减少了贫困和剥夺，这些都是伦理上的进步。

暨南大学教授、图智研究院院长陈认为，当前社会的主要问题是伦理规范的泛滥和冲突，应该建立一个普遍的、全面的人工智能伦理规范。武汉大学计算机学院教授、卓尔智联研究院执行院长蔡恒进指出，未来三到五年，人工智能将有重大突破，元宇宙和Web0元可视为人工智能的重要进展。

大数据时代带来更理性、更可靠的决策

1、在大数据时代，我们可以告别数据匮乏，做出的决策将更理性，更基于事实，当然也更可靠。这是大数据时代带给我们的希望——更好的决策将会代替我们过往那些可疑的迷信和不可靠的人类预感。

2、但从长远来看，大数据的应用远远不限于互联网，就好像采矿，最初都会挖一些容易探到的矿产，生产出来的产品也都比较初级，然而当行业发展成熟，下游产品越来越丰富，后续的探索会更加有价值。比如石油资源可以支持化工行业，化工业的价值要比初级的炼油高得多。所以，数据的后续深挖能力，也将决定大数据领域企业的份量。

3、可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让群众们以更直观，更易懂的方式了解结果。

4、大数据作为重要的参照物正在改变政府、企业的决策和营销模式，高校的学生管理工作必须面对这一变化的挑战，前瞻性的转变工作思路，运用一切技术手段和工作方法，充分挖掘大数据的价值，为学生管理提供各种支持。

11个本科专业或被砍掉是因为大数据分析不好吗?

首先，这个专业需要很强的数学和编程基础，对于没有这些背景的学生来说可能会有些困难。其次，由于数据的复杂性和不确定性，数据分析的结果可能并不总是准确的，这就需要学生有很强的逻辑思维能力和批判性思考能力。

对此，持反对意见的北京大学光华管理学院副教授苏萌提出了三个理由：不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；数据分析人才仍然极度匮乏。

这个专业如果学的好挺好的，如果学艺不精很难有所作为。数字化时代，大数据技术飞速发展，给社会生产和人们生活带来了许多的便利。从政策上也是大力推动科技的发展。同时，未来中国基础性数据分析人才缺口很大，国家急需懂得管理，会分析数据的复合型人才。

大数据管理与应用这个专业挺好的。值得大家考虑。本专业主要是以互联网和大数据为背景，主要研究大数据分析理论和方法，在经济管理中的应用，以及大数据管理与治理的方法。

“大数据”并非“大神话”

“大数据”并非“大神话”“大数据”，眼下热得很。从某种意义上看，现在或未来，“得数据者得财富”，甚至“得数据者得天下”，并不夸大。因为，“大数据”不是数据大和数据多，而是从繁杂数据中摸索出规律性并加以合理应用的计算分析能力越来越“大”。

仅仅两个赛季，球迷、教练、球员们就都知道伯德这个名字意味着什么：大数据和关键时刻的表演。他在比赛中所体现出的专注和镇定使其难以被击败，而他从小练就的精妙射术则帮助他在进攻时所向披靡。在那个年代里，没有第二个射手能像伯德表现得那样出色而且稳定。

大数据不能做什么

数据亦不懂叙事，也难以把握思维的浮现过程。一个5岁的幼儿可以简单讲小红帽的故事，但数据分析无法做到。幼儿已经可以理解小红帽里正义与邪恶的力量对比，这是人类社会长期积累的价值判断，是一种文化背景。但数据分析不能理解，至少目前，大数据在概率上更胜一筹，却无法讲一个简单的故事。

大数据不能解决大问题如果你只是想分析哪些邮件产生了最多的竞选捐款，你可以做一个随机对照试验。但如果目标是在衰退期间刺激经济，你不会找到一个平行世界社会作为对照组。

国家网信办发文，不得利用大数据杀熟，具体出台了这些举措：应该向用户提供便捷的关闭算法而推荐服务的选项；不可以利用算法推荐服务去诱导未成年人沉迷网络；应该要便利老年人去安全使用算法推荐服务；不可以根据消费者的偏好和交易习惯等特征，利用算法在交易价格上实施有差别的待遇。

这个案例的最终结果，不是每个CIO都能期盼的。但是，有一点是可以确定的：做好和管理层打交道的准备，让他们充分理解大数据是什么以及相应的价值。应用场景选择错误一家保险公司想了解日常习惯和购买生命保险意愿之间的关联性。由于随后觉得习惯太过于宽泛，该公司将调查范畴限定到是否吸烟上。

第一个挑战就是对数据资源及其价值的认识不足。这是因为全社会尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源及其在人类生产、生活和社会管理方面的价值利用认识不足，存在盲目追逐硬件设施投资、轻视数据资源积累和价值挖掘利用等现象。所以说这是我国大数据长期内最大的挑战，但也是比较容易实现的目标。

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