1、大数据时代 生活、工作与思维大变革Living,working and thinking big changes第1页大数据时代思维变革大数据时代商业变革大数据时代管理变革第2页3.大数据时代管理变革 第3页3.大数据时代管理变革风险“风险”让数据主宰一切隐忧 我们时刻都暴露在“第三只眼”之下：亚马逊监视着我们购物习惯，谷歌监视着我们网页浏览习惯，而微博似乎什么都知道，不但窃听到了我们心中“TA”，还有我们社交关系网。第4页无处不在“第三只眼”我们隐私被二次利用了预测与处罚，不是因为“所做”，而是因为“将做”数据独裁摆脱大数据困境第5页无处不在“第三只眼”互联网出现之前，如艾可飞和益百利这么专
2、业数据搜集企业就采集、统计了全球范围内大约几百万人口数据，而它们提供每个人个人数据就多达好几百份。互联网出现使得监视变得更轻易、成本更低廉也更有用处。亚马逊监视着我们购物习惯，谷歌监视着我们网页浏览习惯，Twitter窃听到了我们心中“TA”，Facebook似乎什么都知道，包含我们社交关系网。第6页无处不在“第三只眼”进行大数据分析人能够轻松地看到大数据价值潜力，这极大地刺激着他们深入采集、存放、循环利用我们个人数据野心。伴随存放成本继续暴跌而分析工具越来越先进，采集和存放数据数量和规模将暴发式地增加。假如说在互联网时代我们隐私受到了威胁，那么大数据时代是否会加深这种威胁呢？这就是大数据不利
3、影响吗？第7页无处不在“第三只眼”大数据会带来很多危险，因为其关键思想是用规模剧增来改变现实状况。挑战：利用大数据预测来判断和处罚人类潜在行为。这是对公平公正以及自由意志一个亵渎，同时也轻视了决议过程中深思熟虑主要性。滥用大数据力量可能会伤害人身安全第8页我们隐私被二次利用了不是全部数据都包含了个人信息。比如，传感器从炼油厂采集数据工厂机器数据、机场气象数据沙井盖爆炸数据等。实际上，这方面数据分析并不威胁个人隐私。第9页我们隐私被二次利用了当前所采集大部分数据都包含有个人信息，而且存在着各种各样诱因，让我们想尽方法去采集更多、存放更久、利用更彻底，甚至有数据表面上并不是个人数据，不过经由大数据
4、处理之后就能够追溯到个人了。第10页我们隐私被二次利用了实例：能源使用情况暴露了一个人日常习惯、医疗条件和非法行为等。实例，美国和欧洲布署一些智能电表每6秒钟采集一个实时读数，这么一天所得到数据比过去传统电表搜集到全部数据还要多。因为每个电子设备通电时都会有自己独特“负荷特征”，比如热水器不一样于电脑，而它们与Led大麻生长灯又不一样。第11页我们隐私被二次利用了大数据价值不再单纯起源于它基本用途，而更多源于它二次利用。这就颠覆了当下隐私保护法以个人为中心思想：数据搜集者必须通知个人，他们搜集了哪些数据、作何用途，也必须在搜集工作开始之前征得个人同意。大数据时代，很多数据在搜集时候并无意用作其
5、它用途，而最终却产生了很多创新性用途。第12页我们隐私被二次利用了1.法律伎俩保护通知于许可：大数据二次利用颠覆了隐私保护法：无法征得个人同意企业无法通知个人还未想到用途，而个人亦无法同意这种尚是未知用途。一开始时候就要用户同意全部可能用途，也是不可行。大数据时代，通知与许可这个经过了考验而且可信赖基石，要么太狭隘，限制了大数据潜在价值挖掘，要么就太空泛而无法真正地保护个人隐私。第13页我们隐私被二次利用了2.技术伎俩保护含糊化：假如全部些人信息在数据库里，有意识地防止就是此地无银三百两实例：谷歌图像采集车在很多国家采集了道路和房屋图像（以及很多备受争议数据）。德国媒体和民众强烈地抗议了谷歌行
6、为，因为民众认为这些图片会帮助黑帮窃贼选择有利可图目标。有业主不希望他房屋或花园出现在这些图片上，顶着巨大压力，谷歌同意将他们房屋或花园影像含糊化。不过这种含糊化却起到了反作用，第14页我们隐私被二次利用了3.另一个技术伎俩匿名化：指是让全部能揭示个人情况信息都不出现在数据集里伴随数据量和种类增多，大数据促进了数据内容交叉检验。实例8月 美国在线 匿名搜索 65.7万用户0万搜索查询组成数据库。10月 Netflix Prize 算法竞赛 50万用户一亿条租赁统计 100万美金第15页大数据洞察在大数据时代，不论是通知与许可、含糊化还是匿名化，这三大隐私保护策略都失效了。如今很多用户都以为自己
7、隐私已经受到了威胁，当大数据变得更为普遍时候，情况将愈加不堪构想。各种各样企业在我们不知情情况下采集了我们日常生活方方面面数据，而且进行了数据共享以及一些我们未知利用第16页即使企业和政府拥有这种采集个人信息能力，让我们感到很困扰，但也还是没有大数据所引发另一个新问题让我们更恐慌，那就是用预测来判断我们。第17页预测与处罚大数据预测：罪责判定基于对个人未来行为预测。大数据可能会否定人自由意志实例：美国30多个州假释委员正使用数据分析来决定是释放还是继续监禁某人。越来越多美国城市，从洛杉矶部分地域到整个里士满（美国弗吉尼亚州首府），都采取了“预测警务”（也就是大数据分析）来决定哪些街道、群体还是
8、个人需要更严密监控，仅仅因为算法系统指出他们更有可能犯罪。第18页实例：里士满市另一个项目中，警察把犯罪数据与其它数据相关联，比喻说市里大企业何时给员工发工资，当地举行音乐会或者运动赛事时间。这证实了警方对犯罪趋势预测，有时也会帮助警方推算出更准确犯罪趋势。比如，里士满市警察一直以为在枪击事件之后会出现一个犯罪高峰期，大数据证实了这种想法，不过也发觉了一个漏洞，即高峰不是紧随枪击事件而来，而是两个星期之后才会出现。第19页美国国土安全部正在研发一套名为未来行为检测科技（Future Attribute Screening Technology，简称FAST）安全系统，经过监控个人生命体征、肢体
9、语言和其它生理模式，发觉潜在恐怖分子。研究者认为，经过监控人类行为能够发觉他们不良意图。美国国土安全部声称，在研究测试中，系统检测准确度能够到达70%。第20页大多数情况下，我们已经在以预测之名采取大数据分析。它把我们放在一个特定人群之中来对我们进行界定。保险精算表上指出，超出50岁男性更轻易患前列腺癌，所以你假如不幸恰好处于这个年纪段，就需要支付更多保险费用。没有高汉字凭人更轻易偿还不起债务。有人在过安检时候，可能会需要进行额外检验，仅仅是因为他带有某种特定特征。第21页大数据预测只是帮助我们预防不良行为，我们似乎是能够接收。倘若使用大数据预测来判定某人有罪并对其还未实施行为进行处罚，就可能
10、陷入一个危险境地。基于未来可能行为之上处罚是对公平正义亵渎，因为公平正义基础是人只有做了某事才需要对它负责。第22页大数据不利影响并不是大数据本身缺点，而是我们滥用大数据预测所造成结果。大数据预测是建立在相关性基础上。让人们为还未实施未来行为买单是带来不利影响主要原因，因为我们把个人罪责判定建立在大数据预测基础上是不合理。第23页大数据有利于我们了解现在和预见未来风险，如此一来，我们就能够相对应地采取应对办法。大数据预测能够帮助患者、保险企业、银行和用户，不过大数据不能告诉我们因果关系。相对地，进行个人罪责推定需要行为人选择某种特定行为，他选择是造成这个行为原因。大数据并不是建立在因果关系基础
11、上，所以它完全不应该用来帮助我们进行个人罪责推定。第24页数据独裁大数据大大地威胁到了我们隐私和自由，这都是大数据带来新威胁。不过与此同时，它也加剧了一个旧威胁：过于依赖数据，而数据远远没有我们所想那么可靠。实例：罗伯特麦克纳马拉美国国防部长 福特汽车企业总裁数据有其不足，数据质量可能会很差，有误导性。第25页数据独裁卓越才华并不依赖数据实例：谷歌 数据依赖Apple乔布斯才能第26页小结大数据为监测我们生活提供了便利，同时也让保护隐私法律伎俩失去了应有效力。经过大数据预测，对我们未来想法而非实际行为采取处罚办法，也让我们惶恐不安，因为这否定了自由意志并伤害了人类尊严。同时，那些尝到大数据益处
12、人，可能会把大数据利用到它不适用领域，而且可能会过分膨胀对大数据分析结果信赖。必须杜绝对数据过分依赖下一章，我们将探讨怎样让数据为我们所用，而不让我们成为数据奴隶。第27页小结同时，那些尝到大数据益处人，可能会把大数据利用到它不适用领域，而且可能会过分膨胀对大数据分析结果信赖。必须杜绝对数据过分依赖下一章，我们将探讨怎样让数据为我们所用，而不让我们成为数据奴隶。第28页3.大数据时代管理变革掌控“掌控”责任与自由并举信息管理 当世界开始迈向大数据时代时，社会也将经历类似地壳运动。在改变人类基本生活与思索方式同时，大数据早已在推进人类信息管理准则上重新定位。然而，不一样于印刷革命，我们没有几个世
13、纪时间去适应，我们可能只有几年时间。第29页管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者负担责任管理变革2：个人动因VS预测分析管理变革3：击碎黑盒子，大数据程序员崛起管理变革4：反数据垄断大亨第30页管理变革1：个人隐私保护，从个人许可到让数据使用者负担责任对于一些危险性较大项目，管理者必须设置规章，要求数据使用者应怎样评定风险、怎样躲避或者减轻潜在伤害。比如，数据化个人坐姿信息，如预测驾驶员注意力情况（如昏昏欲睡、醉酒以及暴怒等），向周围其它驾驶员发出警报以预防发生交通事故。依据当前隐私规范，需要新一轮通知与许可。第31页从个人许可到让数据使用者负担责任，因为将责任从民众转移到数据使
14、用者很有意义因为数据使用者比其它人更明白他们想怎么样使用数据，也因为他们是最大利益取得者：监管机制能够决定不一样种类个人数据必须删除时间“差异隐私”：信息含糊第32页管理变革2：个人动因VS预测分析依据大数据预测做出决议，特定防护办法必须到位：1.公开标准，包含数据和算法2.公正标准，第三方教授公证可靠、有效算法系统。3.可反驳标准。明确提出个人能够对其预测进行反驳详细方式。4.确保个人动因能防范“数据独裁”危害。第33页管理变革3：击碎黑盒子，大数据算法师崛起计算机科学、数学和统计学领域教授确保公正和保密外部算法师：公证审计员角色内部算法师：监督机构内部大数据活动第34页管理变革4：反数据垄断大亨为了确保给大数据提供一个与早期技术领域情况相当活跃市场环境，我们应该事先数据交易，比如经过授权和协同合作方式。第35页结语 第36页正在发生未来 大数据并不是一个充满着算法和机器冰凉世界，人类作用依然无法被完全替换。大数据为我们提供不是最终答案，只是参考答案，帮助是暂时，而更加好方法和答案还在很快未来。第37页
