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爱爱多p图片 _不同意条款就不能用APP,大数据时代,我们的隐私就只能被出卖?

发布者::绿之梦  发布时间: :2019-08-26 15:04:07  浏览次数: :
不同意条款就不能用APP,大数据时代,我们的隐私就只能被出卖?

如今,越来越多的现代人,日常生活都受到手机里各种APP的支配。

早上起床刷微博,上班期间开微信,中午在饿了么APP上订外卖,午休来几盘王者荣耀,下班路上打开淘宝剁手,晚上上优酷看《长安十二时辰》……

不同意条款就不能用APP,大数据时代,我们的隐私就只能被出卖?

然而,在使用这些App方便个人生活的同时,你是否注意到,它们可能已经涉及违规收集使用你的个人信息。

7月16日,由中国消费者协会等成立的App专项治理工作组发布《关于督促40款存在收集使用个人信息问题的App运营者尽快整改的通知》(以下简称《通知》)。

《通知》称,App专项治理工作组在对网民举报存在个人信息收集使用问题的App进行评估后发现,有40款App在个人信息收集使用方面存在问题,且未公开有效联系方式。

该40款App包括宜人贷、ppmoney出借、拉卡拉、小赢卡贷等一众App,此外,还包括Soul、起点读书、扇贝单词等App。

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客观来看,随着大数据时代的到来,互联网的个人信息隐私保护是一个很难平衡的问题。

我们可以预测到,我们与大数据之间的联系,在将来只会变得越来越密切。既然如此,我们有必要理解大数据究竟是什么,它是怎么运作的,又会给我们带来怎样的影响。

今天路上读书给大家分享的,是一本大数据研究的经典作品——《大数据时代》,作者维克托·迈尔-舍恩伯格被誉为“大数据商业应用第一人”。在这本书里,作者首先打破了不少人对大数据最大的误解:大数据不是单纯说数据量很大,而是指一种利用数据解决问题的技术手段和思维模式。

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1.大数据的来源:一切皆可量化

大数据带来的思维变革蕴含着巨大价值,那么为了更好地挖掘这些价值,我们首先当然要获取大数据。怎么做呢?答案就是数据化。

大家知道,每个事物都具有一些特征,例如大小、长度、颜色、材质等等,把这些特征量化,达到记录和分析的目的,这个过程就叫做数据化。

那么,数据化有哪些方式呢?本书提出了三个方面。

首先,是将文字变成数据。就拿谷歌的数字图书馆来说吧,2004年,谷歌推出了一个惊天计划,要把所有版权允许的书都扫描成电子版。如今,谷歌数字图书馆已经包含上千万本书,我们不仅能用它查阅图书,还能搜索具体片段,发现某个单词的使用频率等等。

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第二,是将方位变成数据。1978年,构成全球定位系统的24颗卫星全部发射成功,标志着地理位置数据化时代的到来。只要设备安装了GPS模块,GPS就能快速又廉价地进行定位。这带来了巨大的商业价值,比如,电子地图应用能根据手机定位和移动路径数据,演算实时路况,提醒司机避开拥堵路段,它甚至可以预测你下班以后想去哪儿喝一杯,给你定制餐厅或者酒吧的广告。

第三,是将沟通变成数据。最典型的例子就是社交网络公司,包括大家熟悉的Facebook、Twitter、领英等等。比如,Twitter会根据用户发的大量内容,分析出人们的情绪、想法和沟通方式。

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随着智能手机和计算机的普及,可以量化的数据只会越来越多,覆盖面越来越广。现在,不少人甚至开始自我量化,比如我们平时会在手机应用上记录跑步距离、走路步数、睡眠质量、生理周期等等。

那么,在数据实现了基本用途之后,是不是就算完成使命,可以被删除了呢?别急,在大数据时代,数据还可以二次利用。

2.数据创新:取之不尽,用之不竭

本书作者把数据比喻一个神奇的钻石矿,表面的价值被发掘以后,还能远远不断的产生新的价值。我们第一眼看到的价值只是冰山一角,而绝大部分还有待发掘。

数据的使用并不是一次性的,它还有很大的潜在价值。能不能认识到这一点,将会影响企业使用数据的方式,甚至商业模式。那么,如何把数据的潜在价值释放出来呢?有下面几种选择:

第一种是数据的再利用。再举个例子,一家物流公司在交货的过程中,积累了大量产品的全球出货信息。他们把这些信息汇总分析,做成商业和经济预测,通过给别的公司提供咨询业务来获利。

第二种是数据的重组。有的时候,通过把不同的数据组合在一起,才能激发出更大的价值。比如美国一个房地产网站把房地产信息和价格添加在社区地图上,再加上社区近期的交易等等信息,来预测具体每套房的价值。

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第三种叫做可扩展数据,也就是一套数据,多种用途。比如谷歌街景汽车每天在街上开来开去,收集的不仅是房屋和道路的照片,还有GPS数据、WiFi名称等等信息。这样一来,整合出来的这些数据不仅可以用于谷歌地图,还能用于自动驾驶汽车系统。

除了上面三种常见的方式可以挖掘数据的潜在价值以外,还有一些更独特的方式,比如有一种叫“数据废气”。什么意思呢?数据废气是人们在网上留下的数字轨迹,它包括看了哪些网页、在页面上的停留了多久、鼠标停在了哪里、输入过哪些字符等等细节。这类数据表面上很零碎,就像废气一样,但实际上也很有价值。比如,谷歌利用人们在搜索引擎中输入的大量拼写错误,建立了高效的拼写检查系统。

目前来说,大数据的价值主要体现在商业领域,那么,企业应该如何把自己融入大数据的价值链呢?

3.大数据的价值链:数据、技术与思维

总的来说,大数据可以提供三种价值,分别是数据本身、大数据技术和大数据思维。与之对应,也就有了三类大数据公司:

第一类是掌握基础数据的公司。这类公司可以收集或者拥有大量的数据,但不一定有能力从中提取价值或者提出创新思维。比如Twitter的数据虽然多,但基本都是授权给别人使用。

第二类是拥有大数据技术的公司,包括一些咨询公司、分析公司、技术提供商等等。这类公司掌握数据分析的专业技能,但不一定拥有数据,或者能提出创新思维。比如数据公司天睿提供的就是分析服务,沃尔玛之类的大型零售商会把自己的销售数据给它,再根据它的分析结果调整营销方案。

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第三类是运用大数据思维的公司。这些公司既没有数据也没有专业技术,但也许正因为是外行,他们往往能突破思维限制,找到可行的办法。比如,2009年,一个叫布拉德福德·克罗斯的美国小伙子跟朋友们一起创办了一个网站,他们用了过去十年里的航班情况以及天气信息,专门预测航班是否会晚点。你看,他们本身并没有数据,也不是数据分析公司,却开发出了预测极其准确的服务,就连航空公司的员工都用它。

当然了,也有公司特别厉害,同时兼顾了三个方面,他们既能收集用户的数据,又有挖掘价值的技术,还有利用这些数据的好点子。最典型的当然就是谷歌和亚马逊了。

4.大数据的风险与管理

虽然大数据给我们带来了更多便利和价值,但与此同时,它也带来了不少风险。

首当其冲的就是人们的隐私。虽然各种机构在收集数据的时候,会先告知用户,征得他们的同意,但我们前面说过,数据具有被二次利用或者循环利用的潜力,这些用途人们就不一定知情了。结果就是,我们根本保护不了自己的隐私。

除了隐私,受到大数据威胁的还有自由。由于大数据出色的预测能力,执法部门可以用它预测人们的潜在犯罪行为。比如在美国的大部分州,假释委员会用数据分析来决定要不要释放某人;越来越多的城市会根据大数据分析,看看哪些区域更容易出现犯罪,从而加大监控力度。用大数据来预防犯罪,这听上去很不错,但预测出了潜在罪犯,我们可能会忍不住想要提前惩罚他,防止他实施犯罪。可问题就出在这儿,想做不代表会做,假如一个人因为有犯罪的念头就要蹲监狱,还怎么保证司法的公正呢?

不同意条款就不能用APP,大数据时代,我们的隐私就只能被出卖?

此外,大数据还加剧了一个老问题,那就是数据滥用。我们前面说了不少大数据巨头谷歌的例子,但谷歌对数据的依赖有时也会过了头。比如,谷歌创始人要求应聘者提供高考成绩和大学平均绩点,尽管公司的研究早就发现工作表现和分数毫无关联,而且多年前的考试结果也代表不了一个人目前的真实能力,但谷歌依然迷信这个考察标准。

由此可见,我们要避免对大数据的过分依赖,才能做大数据的主人而不是奴隶。那么我们应该如何更好地使用和管理大数据呢?对应上面几个问题,本书作者提出了下面几条思路:

不同意条款就不能用APP,大数据时代,我们的隐私就只能被出卖?

在保护个人隐私方面,既然告知和许可的模式不再有效,就需要使用数据的企业主动承担责任。在立法的时候,应该区分数据的用途,要求使用者评估风险、减轻潜在伤害,并且设立惩罚措施。

在保障自由权利方面,我们应该拓宽对公正的定义,保护个人动因。也就是说,人们应该为自己的行为而不是思想倾向负责。政府或者公司等等组织在评判一个人的时候,应该根据真实行为,而不仅仅是大数据的预测。比如,警方不能因为大数据预测说一个人有可能犯罪,就对他实施监视,或者大数据预测一个人有可能不诚实,银行就不给他发信用卡。

最后,在滥用数据方面,未来将需要一个新的职业来监管大数据的使用,我们就管他们叫“算法师”吧,这就好比过去为了处理泛滥的财务信息而出现的会计和审计一样。算法师的角色是评估大数据的分析和预测,让它符合大众的利益。

不同意条款就不能用APP,大数据时代,我们的隐私就只能被出卖?

总而言之,大数据确实能带来思维、商业和管理等等方面的巨大变革,但由于大数据是一种资源和工具,它的价值还需要我们去发现和利用,因此它无法、也不应该替代人类去推动社会发展,而是能让我们做得更好。大数据的核心是预测,预测有一定的作用,但不可能绝对准确,所以大数据给我们提供的只是参考答案,而不是最终答案。

编辑|凉山

排版|凉山

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