美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)于2016年1月发布了一篇题为"Big Data:A Tool for Inclusion or Exclusion?"的报告1。该报告认可大数据在商业领域的应用正在帮助低收入和服务匮乏社群提供教育、信贷、医疗和...美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)于2016年1月发布了一篇题为"Big Data:A Tool for Inclusion or Exclusion?"的报告1。该报告认可大数据在商业领域的应用正在帮助低收入和服务匮乏社群提供教育、信贷、医疗和就业机会,但同时也注意到大数据分析中的"隐性偏差"及其可能对低收入和服务匮乏人群产生的不利影响。报告提出了一些关键问题供企业考虑,旨在帮助企业在利用大数据分析时,确保给消费者带来利益的同时能够避免产生歧视性或排他性的后果,以限制大数据的危害。报告对大数据应用中的数据集代表性、数据模型是否包含偏见、大数据预测是否准确以及对利用大数据决策过程中的公平性和道德等问题进行了反思,对中国当前的大数据热提供了冷思考,颇具借鉴意义。这里将这篇报告的主要部分译出,供读者参考。展开更多
文摘美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)于2016年1月发布了一篇题为"Big Data:A Tool for Inclusion or Exclusion?"的报告1。该报告认可大数据在商业领域的应用正在帮助低收入和服务匮乏社群提供教育、信贷、医疗和就业机会,但同时也注意到大数据分析中的"隐性偏差"及其可能对低收入和服务匮乏人群产生的不利影响。报告提出了一些关键问题供企业考虑,旨在帮助企业在利用大数据分析时,确保给消费者带来利益的同时能够避免产生歧视性或排他性的后果,以限制大数据的危害。报告对大数据应用中的数据集代表性、数据模型是否包含偏见、大数据预测是否准确以及对利用大数据决策过程中的公平性和道德等问题进行了反思,对中国当前的大数据热提供了冷思考,颇具借鉴意义。这里将这篇报告的主要部分译出,供读者参考。