重視大數據的價值與倫理問題——哈佛大學研討大數據發展及應用

當地時間8月19日，哈佛大學舉辦「2019大數據」會議，來自美英多所高校的專家學者從自身研究領域出發，就大數據的應用現狀和未來發展趨勢進行分析和預測。

「演算法」中植入「社會價值」

美國賓西法尼亞大學媒體和演算法領域助理教授阿倫·羅斯（Aaron Roth）從「倫理演算法」的角度著重分析了大數據在媒體應用領域的發展趨勢。他認為，當前社交媒體的演算法難以「歸咎責任」，這使得在演算法產生一些負面結果時，人們很難追責。羅斯對本報記者稱，人們需要在演算法里植入「社會價值」的標準，包括隱私、公平等相關指標。他提到，不同用戶對「隱私」「公平」等辭彙的定義有所不同，因此在制定相關指標時，應區別對待不同用戶，實行「差異隱私權」。但無論如何，用戶隱私和演算法推送之間不應存在「交易成分」，演算法的發展不應優先考慮經濟利益。

對此，他提出了兩條建議：一是修正目前演算法中存在的可能侵害大多數用戶個人隱私的錯誤做法；二是根據不同人群的年齡、受教育程度等進行區別對待，提供差異化演算法。另外，他還強調應照顧弱勢群體，如加強對女性、未成年人等群體的關注，為他們提供更具區別性和包容性的演算法方案。

促進跨學科合作

大數據的發展將大力推動跨學科合作。美國麻省理工學院教授羅聞全（Andrew W. Lo）從醫療診斷的角度展望了大數據的發展。他認為，大數據能為醫療和健康領域的研究提供更多信息，如化學信息、生物信息、人口學信息和醫療消費信息等。綜合利用這些信息可以使醫療更好地為人們提供所需要的服務。

此外，羅聞全及其團隊還利用大數據更為準確地預測出治療毒癮的成功率。羅聞全表示，大數據在醫療預測領域具有廣泛的應用前景，能為醫療投資提供更加精準的指導，讓資金更好地流向有價值的醫療投資領域。

哈佛大學計算機科學研究人員瑞迪特·阿貝博（Rediet Abebe）從政策角度分析稱，目前全球醫療保健領域面臨的關鍵問題是如何全面獲取公眾信息。不同地區人們的社會經濟狀況存在差異，相關健康數據也呈現不均衡狀態，醫療資源匱乏地區人們的健康狀況易被忽視。為了提供更加均衡的醫療資源，政府和相關醫療機構可以利用大數據更為全面地了解人們的醫療需要，以打破地區間的不均衡狀態。

重視大數據的廣泛應用

目前，大數據已在很多學科領域得到廣泛應用。英國倫敦城市大學計算機科學與工程研究員阿比爾·伊貝海威（Abeer Eibahrawy）長期研究互聯網的「黑色市場」，即俗稱的「暗網」「深網」。互聯網「黑色市場」因被用於在全球範圍內毒品、武器交易和其他非法交易而備受關注，但因其交易的隱蔽性和流動性，傳統偵查手法難以追蹤。針對這種情況，伊貝海威建立起一種比特幣生態系統來追蹤「黑色市場」的比特幣交易動態。該系統可以捕獲關於「黑色市場」交易情況和遷徙路徑的數據，從而為互聯網安全開闢一條新路。

美國匹茲堡大學經濟學助理教授蒂莫芬·米羅瓦諾夫（Tymofiy Mylovanov）藉助大數據開展政治學研究。通過兩種大數據研究方法——「理想點估計法」和「派別檢測法」，米羅瓦諾夫及其團隊分析了烏克蘭政治環境的演變過程，並成功預測了2014年烏克蘭革命。此外，研究人員還通過統計烏克蘭的議會投票模式和媒體對不同派系的報道情況，分析預測了烏克蘭不同政黨之間的關係和整體政治走向。

與會學者表示，大數據不僅是一種技術手段，而且已成為各學科在創新過程中不可忽視的思維方式。大數據給各學科發展帶來了巨大的潛力和空間，但與此同時，各學科在使用大數據時不應忽視數據共享、隱私倫理等相關問題。

精彩推薦

來源：中國社會科學網-中國社會科學報

責任編輯：胡雪菲 排版編輯：胡雪菲

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！