重视大数据的价值与伦理问题——哈佛大学研讨大数据发展及应用

当地时间8月19日，哈佛大学举办“2019大数据”会议，来自美英多所高校的专家学者从自身研究领域出发，就大数据的应用现状和未来发展趋势进行分析和预测。

“算法”中植入“社会价值”

美国宾西法尼亚大学媒体和算法领域助理教授阿伦·罗斯（Aaron Roth）从“伦理算法”的角度着重分析了大数据在媒体应用领域的发展趋势。他认为，当前社交媒体的算法难以“归咎责任”，这使得在算法产生一些负面结果时，人们很难追责。罗斯对本报记者称，人们需要在算法里植入“社会价值”的标准，包括隐私、公平等相关指标。他提到，不同用户对“隐私”“公平”等词汇的定义有所不同，因此在制定相关指标时，应区别对待不同用户，实行“差异隐私权”。但无论如何，用户隐私和算法推送之间不应存在“交易成分”，算法的发展不应优先考虑经济利益。

对此，他提出了两条建议：一是修正目前算法中存在的可能侵害大多数用户个人隐私的错误做法；二是根据不同人群的年龄、受教育程度等进行区别对待，提供差异化算法。另外，他还强调应照顾弱势群体，如加强对女性、未成年人等群体的关注，为他们提供更具区别性和包容性的算法方案。

促进跨学科合作

大数据的发展将大力推动跨学科合作。美国麻省理工学院教授罗闻全（Andrew W. Lo）从医疗诊断的角度展望了大数据的发展。他认为，大数据能为医疗和健康领域的研究提供更多信息，如化学信息、生物信息、人口学信息和医疗消费信息等。综合利用这些信息可以使医疗更好地为人们提供所需要的服务。

此外，罗闻全及其团队还利用大数据更为准确地预测出治疗毒瘾的成功率。罗闻全表示，大数据在医疗预测领域具有广泛的应用前景，能为医疗投资提供更加精准的指导，让资金更好地流向有价值的医疗投资领域。

哈佛大学计算机科学研究人员瑞迪特·阿贝博（Rediet Abebe）从政策角度分析称，目前全球医疗保健领域面临的关键问题是如何全面获取公众信息。不同地区人们的社会经济状况存在差异，相关健康数据也呈现不均衡状态，医疗资源匮乏地区人们的健康状况易被忽视。为了提供更加均衡的医疗资源，政府和相关医疗机构可以利用大数据更为全面地了解人们的医疗需要，以打破地区间的不均衡状态。

重视大数据的广泛应用

目前，大数据已在很多学科领域得到广泛应用。英国伦敦城市大学计算机科学与工程研究员阿比尔·伊贝海威（Abeer Eibahrawy）长期研究互联网的“黑色市场”，即俗称的“暗网”“深网”。互联网“黑色市场”因被用于在全球范围内毒品、武器交易和其他非法交易而备受关注，但因其交易的隐蔽性和流动性，传统侦查手法难以追踪。针对这种情况，伊贝海威建立起一种比特币生态系统来追踪“黑色市场”的比特币交易动态。该系统可以捕获关于“黑色市场”交易情况和迁徙路径的数据，从而为互联网安全开辟一条新路。

美国匹兹堡大学经济学助理教授蒂莫芬·米罗瓦诺夫（Tymofiy Mylovanov）借助大数据开展政治学研究。通过两种大数据研究方法——“理想点估计法”和“派别检测法”，米罗瓦诺夫及其团队分析了乌克兰政治环境的演变过程，并成功预测了2014年乌克兰革命。此外，研究人员还通过统计乌克兰的议会投票模式和媒体对不同派系的报道情况，分析预测了乌克兰不同政党之间的关系和整体政治走向。

与会学者表示，大数据不仅是一种技术手段，而且已成为各学科在创新过程中不可忽视的思维方式。大数据给各学科发展带来了巨大的潜力和空间，但与此同时，各学科在使用大数据时不应忽视数据共享、隐私伦理等相关问题。

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来源：中国社会科学网-中国社会科学报

责任编辑：胡雪菲 排版编辑：胡雪菲