原创《大数据视野对隐私权保护》：本论文为您写隐私权保护毕业论文范文和职称论文提供相关论文参考文献，可免费下载。
摘 要：大数据作为一种技术,属于事实的范畴,而隐私属于人的价值范畴.自近代科学技术的迅速发展以来,科技和价值就是对立统一的.大数据和隐私权就是科技和价值关系的典型一例.本文从大数据的特点、数据信息方式等方面来探讨大数据和隐私的对立统一关系,解析大数据如何威胁隐私.
关键词：大数据；隐私；保护
中图分类号：F713.8 文献标识码：A 文章编号：1673-2596（2016）09-0096-03
如今大数据的应用已经不局限在某个领域.一些机构使用大数据知识,从各种数据中挖掘有价值的联系.尤其是,在被掌握的数据和数据来源之间,大数据能用来减少信息的不对称性：大数据研究机构能从个人和其他 中获得信息.
但是从个人的角度来说,隐私是维持或确保信息不对称性的能力,换句话说,个人用隐私权来限制他人窥探自己的信息.因此,大数据的初衷和隐私是潜在地或者说是根本上的对立.因此,如何处理他们之间的关系成为十分重要的问题.一般来说,大数据增加了数据的量和范围,隐私就会逐渐减少.虽然隐私有适当的界限,但是人们一般都会认为：在大数据环境下自己的隐私已经没有那么多了.
隐私有许多方面的涵义,例如,谷歌就把隐私定义为“不被他人注意或干扰的自由的状态”和“在公众关注下的自由状态”.从这种观点看,隐私似乎和监视、不想被注意以及干扰有关.
此外,应该注意的是,隐私可以被自愿地牺牲,例如,在牺牲隐私的结果所带来的利益大于隐私的牺牲的情况下,许多人还是愿意选择利益而不是隐私.不过,这种牺牲的界限或尺度是不可能被完全把握的.人们交往产生的信息可以被许多方式使用和挖掘,然而,许多使用的方式是侵害隐私的.
本文将审查对隐私问题关注的两种不同的观点.第一种,分析大数据的五个“v”的特点,利用大数据的本身性质来保护隐私.第二种,分析减少信息不对称性的不同方式：链接数据、从本地扩散到全球、相关被收集的数据、对话的推测以及其他使用数据的不同方式.因此,本文将考察隐私的概念和大数据和隐私之间的张力.
一、大数据是非对称性数据
大数据的特点为数量大（volume）、速度快（velocity）、真实性（veracity）、多样化（variety）和价值性（value）.①下面我将一一分析.
(一)数量大
一些机构组织以隐私原则为基础,仅仅最小限度地收集需要的信息的量.最小限度量的标准是基于“当满足一个特殊目的或实现一个特殊功能是没有必要时,信息是不能被使用或公开”的观点.②因此,信息的数量是评判隐私的参数.
关于个人或机构的数据量在现实的数据源或交叉数据源中是不均匀的.当对你班级的同学进行谷歌搜索,你会发现,一些人点信息都没查到,但是有些却发现有很多信息条目.和此类似,现实中任何一个机构组织,其数据量也是不均匀的,不管是脸书（Face book）、推特（Twitter）还是内部的信息.数据量的不均匀性来源于不同媒介的使用,无论是传统媒体还是新媒体.例如,企业经常发布公共关系的新闻,这些新闻不经意就暴露了关键职员的姓名和信息.又如,像推特和脸书这样的社交媒体能提供个人在做什么,在哪里,何时等信息.
数据信息量的不均匀意味着变量和检测机器的数量是不平均的.变量越多,就能构建更多的模型,例如行为的时间连续性模型.此外,如果在数据中有更多的变量,那么目标就更容易被了解和理解.使用更多变量能提供事件,个人或机构的更完整的描述.收集到个人和组织更多的数据意味着需要更多的数据分析,而分析数据又必须有更多的数据,这样才能更完整把握目标,因此,会不断增加对个人的监视或监测.假设减少了数据需求,也就能在一定程度上保护隐私.然而,更少的数据意味着我们需要描述的事物只能以更少数据进行分析,这不利于我们对事物分析推理.如果数据仅仅是几个方面的变量,那么事物的分析也仅仅是在这几个变量的基础上进行的.
(二)速度快
据统计,目前全世界大约90%的数据是在过去两年中产生的.因此,速度快这个特征对产生大量数据具有实质性的影响.数据的产生是一个连续不断的过程.例如一个顾客不满意的交易,顾客可能立刻发推特抱怨,推特就是额外产生的数据.一般来说,速度越快,产生数据的量越大.数据速度是和反馈速率和个人数据来源速率有关的.例如,在推特中,一条推特被发布,然后被无限转发.又如,利用大数据技术,企业能收集许多物联网的不同数据.不同的东西产生信息的速率是不同的.
速度的不同对隐私有什么影响?人们关注高速度的数据,会利用这些数据做片面性的决定.此外,一些信息将被更快地公开和散布.在结果被完全预测之前,信息可能被散布出去.结果,在执行限制散布数据之前,有害的数据可能早已被泄露.劳伦斯·戈斯汀和詹姆斯·霍基建议,允许个人掌控自己的数据.然而,允许个人拥有这个的控制权力会影响数据的速度和有效性.据此,追求更快的增长速度和希望控制或降低速度的数据源之间存在一个张力.由此产生的研究问题和途径有关.这些途径为了促进个人隐私数据的管理,包括人们管理自己数据的范围以及保护隐私的努力.深入研究可以探索隐私管理系统的仪表盘、智能系统和隐私保护系统,这些系统旨在帮助我们管理和控制自己的数据.
(三)多样性
多样性指的是关于个人或 的有效数据的不同类型.被掌握的数据多样性也是隐私的一个重要参数.
数据类型的多样性能产生更多的变量,这些变量被用来分析组织或个人.讽刺的是,数据的多样性导致更多的数据需求.因为数据类型多样化,数据分析机构就能找出数据间的差异,就需要更多的数据.结果,信息之间的差异导致了更多的和不同类型的数据.
此外,数据类型能被转换.例如,有些数据是结构性的,有些确实非结构性的.一些评论家注意到,结构性数据有驱逐非结构性数据的趋势.③假设这是正确的,为了对大数据有一个基本的理解和使用,那么尝试从非结构性数据转为结构性数据是十分重要的.目前,人工智能已经把注意力放到文本中的情绪监测,所凭借的就是非结构数据的分析,以试图理解和掌握作者的整体思想.例如,运用基于机器技术的方法,通过分析文字、句子或者整个文件目录,情感能被分析出来.一些研究者尝试从非结构性数据中梳理出结构,对个人而言,这是一种错误的意图.
隐私权保护论文参考资料：
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