数与人的悖谬:智能传播的数据异化及其伦理风险

以马克思异化理论为指导,反思了智能传播时代“数据与人”的关系,剖析了智能传播数据异化的表征、伦理风险及其挑战。智能传播数据异化表现为数据产品异化、数据生产异化、数据主体异化和数据关系异化。而数据与人的异化悖论也带来了人与自我、人与人、人与社会三个层面的伦理风险,并将带来伦理关系失调、伦理价值失衡、伦理行为失范和伦理秩序“失场”等挑战。反思风险并非拒绝创新,而是倡导在智能传播实践中,树立人本主义数据伦理观,提升人的主体地位,调适数据与人的本质关系。

算法时代短视频传播中的数据异化与数据治理研究

短视频平台中数据的积累降低了生产的盲目性,有效解决了信息与用户的精准适配问题,但短视频平台在利用数据形成竞争优势的同时也存在着数据失真、数据滥用、数据依赖等数据异化现象,引发了一系列数据伦理问题。文章详细解释了全生命周期阶段中数据异化的三种类型及其在短视频平台中的表现形式,然后提出短视频平台数据治理相关建议,希望大众能够理性对待数据,短视频平台建立起数据使用规范,确立起数据治理的行为边界。

大数据时代高校思想政治教育数据异化的挑战与应对

大数据对思想政治教育产生巨大影响,在大数据思想政治教育领域出现丰硕的研究成果。在将大数据应用于高校思想政治教育研究的过程中,亦需冷静思考大数据带来的风险。海量的大学生群体数据有助于全方位了解学生个体动态,但高校思想政治教育也面临数据异化的挑战。当前,为应对高校思想政治教育数据异化的挑战,应该从高校、教育者和学生三重角度构建应对之策。

哲学视域下数据异化的发展与反思

大数据的产生为人类提供了一种全新的看待世界的视角,当大数据渗透到我们的生活中成为社会基础设施中的一部分,当理性的科技数据遇到感性的人类,我们应当如何在数据时代中找到哲学支持,如何回应人与数据的关系问题。本文将从本体论、历史观、矛盾论、认识论、运动观等哲学视角对大数据技术异化的本质进行分析并提供方法论指导。

“数据人”假设与数据异化的善治逻辑

“大数据异化”实质是一种技术异化,是指大数据技术在起到提高管理效率、改善人类生活、促进社会进步作用的同时,却也会产生与人们预期相反的负面影响现象。“大数据异化”的人性假设,本质上是“数据人假设”,即人除了经济理性、社会理性之外,还表现出一种数据理性。文章在此元假设内涵基础上研究了“大数据异化”现象凸显的数据主义世界观、行为异化、数据风险三类表征,并展开现象背后的溯因分析。数据异化的治理是关键,而如何实现“善治”才是治理最为内核的关切点和时代发展需求的最终目的。构建闭环“EAUTO-五元善治”理论模型,着手防范应对,搭建数据异化问题的善治支持网络,探索善治实现路径。

大数据时代城市治理:数据异化与数据治理

实现城市善治目标,必须以充分掌握治理对象各种信息为前提。大数据技术正好与城市治理对信息的巨大需求不期而遇。大数据技术使城市善治真正成为可能:它不仅模塑治理主体思维,提升城市治理能力,而且将变革城市治理模式,塑造城市的未来。城市治理过程中会遭遇种种数据风险。这种风险存在于数据的收集、储存、分析和使用的全过程之中,形成所谓的"数据失真"、"数据风险"和"数据依赖"等数据异化现象。先进技术并不会自动带来城市的善治,只有未雨绸缪,才能将城市治理中可能出现的风险降到最低。回归理性对待数据的理念,建立数据使用规范,确立行为边界是数据治理的不二选择。

参与式感知中隐私保护的差异化数据分享协议

参与式感知中用户不仅对数据匹配度有要求,对数据差异化也同样有要求,为了既能满足用户对数据匹配度和差异化数据的需求,也能保护用户的偏好隐私,提出了一种隐私保护的差异化数据分享协议。该协议首先将交互双方的数据表示为两个整数集合,并且利用计数布隆过滤器(CBF)计算两个集合的集合交,以集合交的结果作为数据类型匹配度;其次利用CBF能删除元素的功能,计算两个集合的差异化数据值;最后将数据类型匹配度和差异化数据值与预先设定的阈值比较,判断是否符合交互条件,同时,对CBF的构造方法进行了改进,用以保护用户的偏好隐私。理论分析和实验结果表明,与基于布隆过滤器(BF)的非加密匹配协议相比,该协议克服了匹配结果偏大的缺陷,同时计算开销减少了50%以上。该协议在保护用户偏好隐私和满足用户对差异化数据需求的同时,具有较高的匹配精度和效率。

一种实现无线数据网络差异化接入的方法

通过深层次分析无线网络资源控制过程和相关协议,以及吸取传统QoS业务模型和传统动态带宽分配方法 (DBA)的优点,发明了一种实现无线数据网络差异化接入的方法,可以实现在无线网络数据业务中结合不同用户等级与业务类型提供差异化服务。该发明专利申请已由国家知识产权局受理(申请号201110324444.7)。

基于数据差异化分支签名的条件跳转错误检测算法

程序控制错误可能会导致严重的程序执行错误。在安全苛求系统中,由于在恶劣环境中,处理器易受到电磁干扰等影响,可能导致处理器运算错误,存在安全隐患。目前对程序控制错误检测的研究主要基于基本块-签名和编码两种方法,基于基本块-签名的方法对程序性能影响较小,能检测程序控制错误,但检测分支跳转错误的漏检率较高;基于编码的算法能检测程序控制错误,但性能下降较大。为达到性能和漏检率的折中,本文基于基本块-签名和数据差异化编码思想,提出了分支签名的方法,从而保证分支跳转的正确性。本文采用故障注入及性能测试实验验证算法的漏检率和性能,结果表明:本算法漏检率可达,程序性能平均下降了10.2倍,相较于ANBD编码分支检测算法性能提高9.3倍。

供电企业依托营销大数据差异化拓展缴费渠道

供电企业是现代企业生存发展的重要基础,如果缺少了供电企业,大多数企业将陷入生产困境,在电力供电系统中,营销系统包含大量信息,引导着供电企业向前发展。也正是由于营销系统信息含量较大,大数据挖掘技术也就被应用到缴费网点差异化管理中,该技术的应用不仅增加了供电企业经济效益,还有效减少了电费风险的存在,保证电费能够及时、全额回收,促使电费回收工作进一步向前发展。

医疗大数据共享的制约因素及治理研究

医疗大数据共享具有价值广泛性、分析相关性、使用非竞争性、趋向异化性的特点。在医疗实践中,大数据共享易受一些因素的制约,如隐私泄露、数据安全、数据异构、数据孤岛、人才不足等,对此必须加强治理:反对数据主义,促进责任伦理道德养成;明晰医疗大数据的权属,解决"不愿共享"问题;加强标准化体系建设,解决"不能共享"问题;完善医疗大数据安全保障机制和监管制度,解决"不敢共享"问题。

论数据拜物教的生成路径与祛魅之道

大数据及其相关技术的诞生与广泛应用推动了社会生产力的巨大发展。与此同时,数据崇拜也成为技术崇拜的最新形式。在数据与资本联姻之后,数据这种“可见”又“无形”的生产要素,在促进数据拜物教生成的同时,也已经悄然变成异化人类的工具,给人类社会的发展带来诸多弊端。如果想摆脱拜物教对数据的笼罩,需要通过马克思的观点来看待数据,即通过数据被商品化的视角去探究人类与数据的真实关系,进而去寻求一条数据的解放之路。

积分离散引导的物联网中离散系统差异数据融合

研究一种积分离散引导的物联网中离散系统差异数据融合。对物联网中离散型制造系统下各个物联网节点的差异数据进行融合处理是离散型制造系统需要解决的重要问题。在传统的离散型制造系统中,数据采用分布式处理方法,每个节点的数据做单独处理,所以无法融合所有数据的优点,达到较好的全局效率。提出一种积分离散引导的物联网中离散系统差异数据融合,即采用物联网技术将分布式系统下各个离散制造系统的终端数据进行统一收集和综合,然后采用积分离散引导的方法对获取的所有差异化数据进行处理,从而达到所有数据的有效融合。采用一组100节点的6类型数据进行实验,结果显示,采用积分离散引导的物联网中离散系统差异数据融合,数据被很好地融合起来,且数据的谱平均分布,所以算法具有很好的应用价值。

卫星直播广播电视推送业务系统的数据更新方法设计

卫星直播广播电视推送系统是国家新闻出版广电总局在试点推进直播卫星公共服务工程过程中积极规划的符合技术潮流与应用实际的典型业务。为了加快推送业务系统的推广和部署,本文深入介绍了该系统在已有对象轮播技术的基础上优化提出的一套差异化的数据更新方法,改进了重复性推送数据这一技术缺陷,最大化地实现了高效、节能地将前端的海量业务内容推送至用户终端机顶盒的目的。

大数据:马克思主义解决当代现实问题的思路与方法

马克思主义中国化或者马克思主义哲学在全球的发展,应当为解决当代现实问题提供思路与方法,为“以人民为中心”的政府治理提供指导原则;大数据在现实实践上拓展了马克思主义理论,为政府治理提供新的技术手段和思维方式;政府需要重视社会的公平正义,防止数据异化。

数据劳动的本质特征及社会后果——基于生产范式理论的分析

当前,新一轮科技革命突飞猛进,科技研究范式也发生深刻变革,数据劳动历经多年发展已经从新兴的技术类型,逐渐成为推动时代发展的战略资源。如何看待科学技术的发展及其影响,始终是马克思主义理论研究的重要论题之一。马尔库什以马克思“人的本质”与生产理论为起点,提出了解释现代性问题的新思路、新模式、新框架——生产范式理论。以马尔库什生产范式理论的立场、观点和方法,阐明数据劳动的本质、特征及其对人类社会的影响,把握数据劳动在现代社会中扩张与膨胀所产生的后果,对“数据劳动的异化”进行反思和批判,探究摆脱数据劳动异化的正确途径,有助于促进数据劳动的合理发展、校准数据劳动发展理念;有益于调适社会公众对数据劳动的认知;有利于坚定马克思主义信仰,形成科学的数据劳动观。

元宇宙赋能大学生思想政治教育的机遇、挑战与对策

元宇宙概念为众多领域提供新发展思路。在思想政治教育领域,元宇宙的赋能为大学生思想政治教育创新了课堂实践教育形式、提供了教学数据分析,大学生学习主动性与积极性得到激发,促进大学生思想政治教育创新发展。但元宇宙应用导致虚拟与现实边界模糊、数据异化现象加重、资本干扰教育环境等问题也使大学生思想政治教育受到新的挑战。在元宇宙赋能大学生思想政治教育过程中,需要建设思政大平台、探索教学新模式,教师转变身份、引导学习实践,加强人文关怀、规范数据使用,完善监管机制、加强资本管控,才能有效应对元宇宙赋能过程中所产生的风险与挑战。

大数据技术异化的伦理治理

大数据技术作为一项综合性技术,必然存在一定程度的异化。大数据技术异化从根本上说就是我们不能完全控制和规定大数据技术而导致的非人道、非人性和非自由。由于大数据技术自身的独特性,大数据技术异化的表现及其根源不仅具有技术异化的一般性,还具有其自身的独特性。因此,需要进行必要的伦理治理以规避之,从而促进大数据时代的顺利发展。

基于delta码的乘除法运算错误检测改进算法

为确保安全苛求系统中程序执行的正确性,研究人员将差错控制理论用于对计算机指令进行编码,但由于编码大多涉及模运算,导致复杂度大量增加,应用于实时系统有困难。针对复杂度问题对delta码的乘除法运算算法进行改进。算法在乘法运算中引入冗余编码及差异化思想,从而确保安全性;在除法运算中引入逆元,将除法运算转化为低复杂度的乘法运算,避免了模运算带来的开销,降低了复杂度并提高了算法安全性,并对安全性进行理论论证。理论分析表明:所提算法漏检率可达2.3×10^(-10)。测试结果表明,所提算法的漏检率与理论值相符,且复杂度是未编码运算6.4~7.2倍,比原delta码降低了7%~19%,在漏检率与复杂度方面均满足安全苛求系统的应用要求。

个人信息转移权客体范围和实现方式的反思与修正

《个人信息保护法》确立了个人信息转移权,该权被赋予促进个人信息流通、打破数据平台垄断的期待。然而,作为新兴权利的个人信息转移权在实践中面临着客体范围模糊、操作性不强等主要问题,这导致个人信息转移权落地困难。在剖析困境成因、比较域外立法经验和反思实践成效的基础上,建议将直接数据和部分观察数据纳入个人信息转移权客体范畴,确定差异化数据传输要求,以期实现个人信息转移权的多重效能。