大数据能助企业捞金管理决策却帮不了“他”

大数据管理决策难民生活质量

PConline | 2016-04-28 14:50

【数据猿导读】我们经常能听到大数据可以帮助企业降低成本，帮助城市进行规划，帮助情报机构发现恐怖分子之间的联系。但是，如果这些数据是关于个人，尤其是没有太多话语权的普通百姓时，这些算法就会成为一种“压迫”

大数据的副作用

在美国，低收入用户是社会中被监视最严重的一部分民众。据巴尔的摩大学法律教授Michele Gilman介绍，这并不是说警察随时都在盯着他们，而是说像公共福利项目、儿童福利系统等都在收集大量的用户数据，尤其是穷人。在一些特定的区域，为了能够将公共福利进行量化，申请者需要进行指纹采集和药物测试。一旦人们开始接受这些福利，政府将会开始监测他们如何花费这些资金，甚至有时候也会在其家中进行检查。

通过这些方式收集的数据最终会反馈到警察系统，从而形成了一个监测循环。一旦某人的某一次不当行为出现在了档案上，那么他将很难再找到另外一份工作、贷款或者租房。信贷员或者公司人事经理会检查申请人的个人记录，从而来确定这个人是否有一些不良行为。

“大数据系统只是算法，它并不懂得法律，如果它根据数据判定这些人不适合申请贷款或工作时，就会在法理上违反无罪推定原则。”渥太华大学教授科尔说道。

众所周知，“无罪推定原则”是人们享有的正当司法权力之一。科尔表示：“在司法审判当中，人们有发言权，参与听证和推翻供词的权利。”如果大数据系统成了人们决策的大脑，就会产生所谓的“算法正义”，这对许多人是非常不公平的。

吉尔曼教授一直致力于帮助这些弱势群体消去错误的不良记录，虽然他的工作卓有成效，将许多记录从公共数据中删去，但原本的数据库还是留有存档，如果官方不进行全面更改，它们依然会是定时炸弹。

局面可否扭转?

大数据的隐患已经引起了美国联邦贸易委员会的注意，该委员会在去年九月开始了一个关于该主题的工作小组，小组成员讨论了大数据分析将如何包括或者排除某些特定的人群。一些评论人警告道，算法有可能根据别人的行为来剥夺其他人的机会。但是，如果善加利用的话，大数据也可能为低收入用户带来福音。例如，一些公司通过分析一些公司数据来计算低收入用户的信用分数，使得那些在传统信用体系下信用分数不高、但是又具有其他有价值信息(例如按时付款、拥有汽车等)的人们可以获得更高的信用分数。

毫无疑问，算法可以使得人们做出的决定更加精确有效。大数据具有提高人们生活质量的能力，而且它也确实做到了。但是如果缺少了人情味，算法也可能因为只追求效率而使得社会的一些群体更加边缘化。

来源：太平洋电脑网

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