大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換而言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。大數據時代的到來，既是機遇也是挑戰，一方面使得生活更加便捷、大部分企業找到了革新的契機，另一方面信息泄露和數據安全也日益成為諸多矛盾的焦點。大數據在社會和道德的影響。中琛魔方大數據表示大數據時代的到來，某種意義上也讓數據得到了充分使用，但是，一定要杜絕數據的過分依賴，防止被數據所利用，以至于成為數據的奴隸。

大數據的社會影響

一、大數據對政治的影響

大數據會對社會產生影響，不應該傳播的數據有可能被用來強化某種特定的信仰，最終成為加深偏見的武器。這會產生廣泛的影響，尤其是在大選中，并可能導致政治家們將注意力集中在極其錯誤的政策上。這就要求機構對所有已發表的數據進行事實核查和審查，以確保公眾獲得準確的信息。

比如說，從日常購物習慣到智能手機軟件的使用，還有用戶的瀏覽檢索交流數據，通過這些收集、生成和分析的數據在決定選舉結果以及最終的黨派勝負方面可能產生巨大的政治影響。

二、大數據與自動化決策

長期以來，做出決策的能力一直被視為將人與機器區別開來的屬性。隨著數據科學在算法、自動駕駛汽車和機器人技術方面的進步，人類和人工智能之間的區別變得越來越難以區分。機器學習的當前應用超越了決策支持系統的門檻，并進入了人工智能領域，在該領域中，復雜的算法被設計用來代替人類的決策。

比如不允許未成年人開車，美國必須至少16歲，歐洲至少18歲，并且必須參加交通學校課程并通過考試。也許，我們可以通過對合成數據集的測試數量和經過的極端情景來認證”AI，然后再允許AI駕駛汽車。

三、大數據與微觀定位

約翰·巴特爾（John Battelle）幾年前建議，我們的數據通過我們的使用提供了不可磨滅的記錄軌跡。大數據的主題一直是幫助組織了解個人和的目標，動機和行動。

米哈爾·科辛斯基（Michal Kosinski）和戴維·斯蒂爾威爾（David Stillwell）的工作進一步發現，說明性分析的相關性可以大大提高，因為重點放在行為模式（人格特質，信念，價值觀，態度，興趣或生活方式）上，而不是關注人口統計數據。

此后，微目標定位的應用已被視為在營銷，政治和經濟學領域的強大影響力工具。

三、數據公民與立法

如今，大數據使用過程中的個人數據保護受到更多關注。

通過軟件登錄使用、檢索瀏覽記錄等揭示了個人信息，個人想法以及工作內容。最近在歐洲（GDPR）、印度（2018年《個人數據保護法》）和加利福尼亞州（2018年的《加利福尼亞消費者隱私法》）引入了立法，專門承認數字公民的權利，并一定程度上解決了商業廣告和使用個人信息數據可能帶來的危害。

這些法律試圖在組織和個人之間重新平衡權力以及影響力之間不平等的關系，這些基準包括知情權，反對權，獲取權，更正權和被遺忘權。對立法的關注遠遠超出了對數據保護的關注。

大數據的道德影響

一、數據收集可能侵犯隱私

圍繞著每一個以數據科學收集的名義去搜集目標的個人信息存在著不可忽視的風險。這種收集數據的方式往往是在未經個人同意、知情或理解的情況下產生的。如果這種做法發生在其他領域，就會被視為違法道德的做法。

比如說，劍橋分析丑聞是數據科學中關鍵的倫理案例。媒體對這起丑聞的*****和公眾的強烈抗議表明，從公共網站獲取個人數據，然后利用這些敏感信息鎖定和指導政治廣告，影響政黨投票，是極其惡劣的行為。

然而，如果這些數據被用于醫學研究，例如，如果這些數據被用來識別處于癌癥早期階段的人，并且能夠提高存活率，也就是說如果這些數據被用于“好的方面”，可能不會引起如此普遍的憤怒，也更符合道德的立場。

二、大數據與性別歧視

社交媒體是大數據研究的理想領域，從中還是會發現女性歧視的存在，而這些大數據卻被部分集體所壟斷，并從中牟利，某些女性通過社交媒體發表聲明抗議，但是，部分記者，甚至是學者依舊忽視或貶低相關女性的工作。

三、過度使用大數據預測，缺乏人性柔性

比如說通過算法收集相關信息，從推薦與用戶個人資料相關的合適音樂，到根據瀏覽搜索記錄展示廣告。但是，如果算法在這些情況下出了問題，你要么在聽一首歌30秒后轉到下一首歌，要么看到一個你不感興趣的廣告。

此外，其他算法，比如用來決定一個人是否獲得假釋的算法，可能會導致更加險惡的結果。為了符合道德基準和公平性，這些改變生活的算法必須有某種形式的獨立驗證，這是為了確保它們在社會中不受歧視，不受性取向和政治宣言的影響。應用這些算法時，應該要明白算法不可能產生100%正確的決策。換句話說，總會有失敗概率的因素。

四、大數據濫用可能造成責任主體缺失

比如說，不法分子通過不正當手段獲取信息資源，然后將其販賣，從中謀取利益。這就極其容易導致責任主體的不明確，甚至是缺失，其危害程度將會是驚人的，這意味著不法分子將會肆無忌憚地濫用數據，而如果公眾或企業害怕數據被不正當使用，就會停止提供數據，如此一來，也就可能會帶來大數據的終結。

責任編輯：ct