负面效应

当前，数据已成为国家基础性战略资源，与国家安全、经济发展、社会稳定、民生福祉和生态文明等方面紧密相关。鉴于此，我们需要防患于未然，在享受大数据技术带来的便捷的同时，也需要警惕和预防潜藏其中的危机，同心共筑数据安全的坚实城垣。

一是容易导致数据偏差与霸权现象。一方面，数据质量良莠不齐，难以得到有效保证。虽然大数据技术需要大量的数据来进行分析和预测，但数据的质量往往并不能得到保障。如果数据存在错误、不准确或不完整等问题，就可能误导分析结果并导致错误决策。另一方面，数据所有权与数据霸权问题突出，大数据技术之运用常由少数大型技术公司主导，或将使数据的掌控成为一种霸权的象征，限制其他参与者的机遇与竞争。而对个人或组织的数据控制权与所有权的界定，更是一道需要思考与解决的难题。

二是可能加重认知负担。大数据技术之应用，涉及诸多伦理与法律议题。比如，数据的收集与利用是否符合伦理规范，是否遵守数据保护与隐私法规等。个人隐私的观念或因大数据技术的发展而发生变化，这可能引发对个人权利和社会伦理的讨论。大数据技术使得人们足不出户便可轻松获取来自全球的海量信息，然而这也催生了信息过载难题。在信息获取和处理过程中，个体时常会面临信息量庞大、信息质量难以保证、信息获取成本异常高昂的窘境。由于信息的爆炸性增长，人们不得不在社交媒体等网络上耗费更多时间和心力来应对琐碎繁杂的信息，从而加剧了个体的烦躁与焦虑情绪。这无疑为人们的认知带来更大的负担。大数据技术虽然提供了海量数据，但处理与分析之难题或将成为我们面临的新挑战。

三是威胁社会公正。数据的获取与利用涉及技术、资金和人力等多方面的资源投入，使得大型企业和组织更容易接近并充分运用更全面的数据，而中小企业和个人则难以触及这一海量宝库，造成了不公平竞争与资源分配不均的问题。数据不平等加剧了信息的不对称，使得一部分人陷于信息获取的劣势地位，难以享受公平的服务与资源。如果数据集中存在偏见或不完整的数据，分析结果可能导致对某些群体或个人的歧视与不公平对待。同时，大数据技术之自动化与智能化，或将对部分行业与就业岗位带来冲击，某些工作可能被自动化替代，导致就业机会的减少与技能的转型。

四是存在隐私与信息安全问题。在大数据技术的蓬勃发展中，信息泄露的潜在风险愈发显著，保护个人隐私的重任更加艰巨。大数据技术对个人隐私构成了双重威胁。一方面，是对个体信息的广泛收集、精准储存和非法利用。个人的身份特征、生物识别信息、健康状况、账号密码、消费习惯等信息，一旦泄露或被滥用，将严重侵犯个人隐私权，对个体的日常生活和职业发展带来严重威胁。而通过数据挖掘和分析技术，甚至可以在揭示个人信息的基础上预测个体行为，这会进一步侵犯个人隐私。另一方面，是数据滥用与监管滞后。大数据技术的突飞猛进使得数据规模呈几何级增长，数据价值日益凸显。然而，数据滥用不仅会侵犯个人隐私，还可能导致数据泄露、信息泛滥等问题，对整个社会造成危害。面对这些问题，相关监管在技术手段、法律法规、监管体系等方面略显滞后。在这个充满挑战的大数据时代，如何有效保障个人隐私并规范数据使用，成为亟待解决的重要问题。此外，数据的完整性、可靠性和可用性等问题，均对隐私与信息安全提出了新的挑战与要求。因此，如何在大数据技术的背景下有效保障个人隐私与信息安全，已成为迫在眉睫的难题。

这些负面效应并不意味着大数据技术本身有问题，而是提醒我们在应用大数据技术时，需要审慎从事并采取针对性措施，以确保数据之有效与负责任使用。

多元应对

对于大数据技术的负面效应，需要综合考虑技术、法律、伦理和社会等多个维度，实行多元治理。应鼓励各方参与伦理治理的讨论和决策过程，包括政府、学术界、行业组织和公众等，以确保各方利益得到平衡考量，减少数据垄断的风险。具体措施有如下几点。

一是提升数据质量管理。建立数据质量管理体系，通过数据清洗、验证和纠错等步骤，以保证数据的准确性、完整性和可靠性。采取严格的数据安全措施，包括加密通信、访问控制、漏洞修复等，确保数据的机密性与可用性，防止未经授权的访问和黑客攻击。采用数据匿名化和脱敏技术，最大限度地减少个人身份的识别风险。建立数据共享和合作机制，使各方能够分享数据资源、经验和最佳实践，促进创新和公共利益的实现。

二是强化数据隐私保护。政府、企业及个体应携手共进，深耕隐私保护技术的研发与应用，多方位推动个人隐私与信息安全的保护工作。政府在这条防线上扮演着重要的引领者角色，需要加强相关法律法规的制定和完善，明确规范个人信息的采集、使用及保护标准，构建坚实而完善的个人信息保护机制。企业作为信息流的重要枢纽，需要搭建严密的信息管理制度和科技保障体系，以确保个人信息免受侵犯。个人在这场保护之战中需要积极投入，强化对个人信息保护的认识，主动掌握个人信息的被收集和运用情况，有效规避个人信息泄露的潜在风险。要促进数据透明度和知情同意，确保个人和组织了解其数据如何被收集、使用和分享。提供清晰的信息和知情同意机制，让个人能够自主决定其数据的使用方式。三方共同努力，方可构筑起坚不可摧的个人隐私与信息安全的护盾。

三是监管算法的公正性。为促进算法和模型的公平性，需要审查和调整算法和模型，避免潜在的数据偏见和歧视，确保数据集的多样性和代表性，并进行定期的评估和监控。法规的完善将成为约束与惩戒之剑，应建立适用于大数据技术的伦理框架和法规，引导数据的合道德使用和合规操作。加大对数据滥用行为的打击力度，对侵犯个人隐私的行为进行严惩。提倡社会参与和监督，鼓励公众参与大数据技术的发展和应用过程，推动透明度提高和问责制建设。建立独立的监管机构或机制，监督大数据技术的使用，并处理相关的投诉和纠纷。建立适用于大数据技术的伦理准则和指南，明确规定数据收集、使用和分享的原则和道德标准，包括隐私保护、数据安全、公正性、透明度等。提供智慧培训和教育，帮助人们适应大数据技术的发展，并掌握相关的数字素养和技能，以适应就业市场的变化。

（来源：中国社会科学网）

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