¿Cuál es el nombre ético del big data?

El primero es la protección de la privacidad. Un importante dilema al que se enfrenta la ética del big data es que la aplicación de tecnologías relacionadas en los campos político, económico, cultural, social, ecológico y otros debe basarse en los conceptos y reglas básicos de apertura, lo que también trae consigo cuestiones de protección de la privacidad y la seguridad personal. Cuestiones éticas. Desde un punto de vista ético, la privacidad se refiere a situaciones y eventos de la vida privada que no están dispuestos a recurrir a la sociedad pública o a ser conocidos e interferidos por otros que no lo desean. Se puede observar que la privacidad personal implica principalmente la división de fronteras entre el dominio privado y el dominio público. En el contexto de big data, la recopilación y el procesamiento de información personal son dos aspectos principales de la ética de la privacidad. En términos de recopilación de información personal, los riesgos a la privacidad provienen principalmente del monitoreo en tiempo real del comportamiento personal, como la videovigilancia y la vigilancia en red. Esto se debe principalmente a que el proceso de recopilación de información personal mediante vigilancia a menudo es desconocido para la persona monitoreada. Por ejemplo, ¿los datos de estudiantes, pacientes, ciudadanos y consumidores recopilados por escuelas, hospitales, gobiernos y empresas a través de diversas plataformas violan su privacidad personal? Además, la acumulación, comparación y análisis de información personal fragmentada masiva también puede representar amenazas y daños a la privacidad personal. Después de una serie de procesamiento, reorganización, edición y otros procesos, los pequeños datos originales sufrirán cambios importantes de cambios cuantitativos a cualitativos. Al mismo tiempo, los grandes datos que los componen también pueden describir características, identidades y hábitos personales. Es probable que exista información de privacidad personal que las personas no estén dispuestas a revelar.

El segundo es la neutralidad de los datos. Los datos son la representación de hechos, conceptos e instrucciones que pueden procesarse por medios manuales o automáticos. Es el valor numérico en el que se basan diversos cálculos, investigaciones o diseños, incluidos números, caracteres, símbolos, gráficos, etc. Aunque los big data en sí son objetivos y neutrales, también pueden producirse resultados no neutrales en el procesamiento y uso de datos, principalmente debido a diversos factores humanos y subjetivos en el proceso. Hoy en día, con el crecimiento explosivo de los datos globales, siguen surgiendo cuestiones éticas como la discriminación algorítmica precisamente debido a los prejuicios de las personas en el uso de la tecnología. Por ejemplo, la recomendación de algoritmos, con el rápido desarrollo de los macrodatos y la inteligencia artificial, se está volviendo cada vez más madura, pero también genera inevitablemente cuestiones éticas de sesgo y discriminación. En la vida real, algunas plataformas de compras online, como las páginas de "recomendaciones" o la entrega de "sobres rojos" y "cupones", suelen obtenerse mediante algoritmos de recomendación personalizados. En esencia, el diseño de algoritmos tiene propósitos y valores, que reflejan las intenciones y elecciones del sujeto de diseño. Por lo tanto, los algoritmos pueden hacer recomendaciones personalizadas y diferenciadas para productos o servicios relacionados basándose en una comprensión integral de la brecha de riqueza, las diferencias de género, el estado de salud y otra información de un individuo. Sin embargo, esto también puede conducir a un control injusto de la información entre diferentes grupos, e incluso a un control injusto de la información entre diferentes grupos. la aparición de fenómenos de discriminación algorítmica como "los grandes datos matan la familiaridad".

La tercera es la brecha digital. La brecha digital es una nueva cuestión de equidad social en la era digital. La brecha digital en el sentido tradicional se refiere principalmente a las enormes diferencias en la accesibilidad, la aplicación y el análisis de los datos, que se manifiesta en que algunos grupos son más capaces de acceder y utilizar la tecnología digital, mientras que otros grupos tienen dificultades para acceder y utilizar la tecnología digital. . La distribución desigual de los recursos tecnológicos digitales causada por la brecha digital conducirá gradualmente a conflictos grupales e injusticia social. En el contexto de los macrodatos, con la popularización de Internet móvil, la brecha digital y los problemas de equidad social que provoca ya no se reflejan principalmente en la accesibilidad y aplicación de la tecnología digital, sino que están evolucionando cada vez más hacia una brecha digital, que se concentra en conocimientos, tecnología, brechas de habilidades y brechas de valor causadas por factores económicos y de otro tipo. Algunos departamentos gubernamentales, empresas, instituciones de investigación científica, etc. , los datos se pueden obtener y utilizar fácilmente, y los comportamientos individuales en la sociedad se pueden captar mediante la extracción, el cálculo, el almacenamiento y la transmisión de datos, pero es difícil para la gente común obtener enormes datos de alta calidad. Además, incluso si las personas obtienen con éxito grandes cantidades de datos de alta calidad, muchas personas no tienen las habilidades para analizar los diversos datos complejos. Como resultado, la brecha digital aquí será cada vez más amplia y surgirán cuestiones éticas injustas en términos de adquisición de datos, aplicación de tecnología y división de valores.