大數據倫理屬於下列哪個范疇

Ⅰ 倫理學屬於哲學范疇嗎

倫理蠢羨擾學屬於哲學范疇：
倫理學的本質是關於道德問題的科學，是帶旦道德思想觀點的系統化、理論化。
或者說，倫理學是以人類的道德問題作為自己的研究對象。
倫理學要解決的問題既多又復雜，但倫理學的基本問題只有一派春個，即道德和利益的關系問題，即「義」與「利」的關系問題。

Ⅱ 大數據倫理的概念

大數據倫理化管理:重獲控制權

隨著大數據技術的發展，各類演算法對數據流加以運用，並在個人抉擇過程中發揮著越來越決定性的作用。就則攔此斷言我們已為這些演算法所操縱，這未免太過危言聳聽。

可這些演算法確實也在左右我們的眾多抉擇，無論是選擇酒店、機票乃至出行路線，還是挑選在線圖書，亦或是通過社交網路結交朋友。

除了利於我們做抉擇，促成我們做抉擇，這些演算法還以其特有的方式參與著社會生活的構建。這種演算法「力量」正悄然顯現，它主要依託於原始數據。這樣的力量具有前所未有的能力，可觸及人們生活最私密的角落。即便是廣布密探與耳目的極權政權，也未敢奢正盯蘆想掌握這種權力。

通過大規模的數據運用，個性化資訊才得以生成。在對可能性進行預測的基礎上，這些資訊「有利於」我們的選擇行為——這種論調多少有些囫圇不清。一些機構與我們存在數據關聯，它們對我們的選擇行為感興趣，並試圖預測、引導我們的選擇。

這些演算法掌握並影響著我們的選擇，我們對其所依據標准卻幾乎無從掌控、無從知曉。

如何重獲控制權呢？有一種思路頗具意味，那就是設計並建立某種模式，以適於分析、理解並處理這些海量的復雜數舉帶據，亦即一種倫理化模式。

Ⅲ 大數據倫理化管理:重獲控制權

大數據倫理化管理:重獲控制權

隨著大數據技術的發展，各類演算法對數據流加以運用，並在個人抉擇過程中發揮著越來越決定性的作用。就此斷言我們已為這些演算法所操縱，這未免太過危言聳聽。可這些演算法確實也在左右我們的眾多抉擇，無論是選擇酒店、機票乃至出行路線，還是挑選在線圖書，亦或是通過社交網路結交朋友。

除了利於我們做抉擇，促成我們做抉擇，這些演算法還以其特有的方式參與著社會生活的構建。這種演算法「力量」正悄然顯現，它主要依託於原始數據。這樣的力量具有前所未有的能力，可觸及人們生活最私密的角落。即便是廣布密探與耳目的極權政權，也未敢奢想掌握這種權力。

通過大規模的數據運用，個性化資訊才得以生成。在對可能性進行預測的基礎上，這些資訊「有利於」我們的選擇行為——這種論調多少有些囫圇不清。一些機構與我們存在數據關聯，它們對我們的選擇行為感興趣，並試圖預測、引導我們的選擇。這些演算法掌握並影響著我們的選擇，我們對其所依據標准卻幾乎無從掌控、無從知曉。

如何重獲控制權呢？有一種思路頗具意味，那就是設計並建立某種模式，以適於分析、理解並處理這些海量的復雜數據，亦即一種倫理化模式。

數據倫理化的前提：演算法原理

在此我們需要予以澄清。這不是要抑制大數據的蓬勃發展，而是使我們的生活盡量不受制於盲目理性，也不單純地屈從於市場的客觀需要。問題的核心也不在於構建某種兩全模式，得以既合乎常情，又順應大數據的巨大潛力。

不過，鑒於數據挖掘的原理，構建針對復雜數據的倫理化模式是完全可行的。這是因為，作為大數據核心的歸納演算法，其所依賴的邏輯與作為倫理道德核心的「實踐智慧」竟然是驚人地相似。

在日常生活中，人類收集數據，闡釋信息，與記憶中的知識建立聯系，並掌握在日後可被反復運用的種種能力。由此，人類獲得了一種「實踐智慧」，亦即行為的藝術；同樣在「倫理道德」中，這種所謂的「實踐智慧」也可以得以形成並完善。

數據挖掘演算法所依賴的邏輯與人類日常行為所反映的邏輯，兩者十分接近。它們都屬於歸納式、而非演繹式的邏輯。大數據演算法的設計初衷不在於推理論證，並獲得無可爭辯的結論；它不是數學運算。運行這種演算法所依據的局部、不完全且尚未結構化的數據，並不足以支撐論證過程。這種演算法其實是對重復性動作的辨認，對行為線索、行為模式的識別。例如，在亞馬遜網，它們會發現某類圖書的讀者很可能對另一類圖書也感興趣。這些演算法收集數據，將數據聚合為信息，對信息加以闡釋，並與記憶中的知識建立聯系，由此提供精簡過的選擇范圍，而這些選擇又導向實用結果。

無論就人類行為而言，還是就數據演算法而言，關鍵的節點都在於「化簡」，即將復雜的原始數據轉化為實用信息的過程。在上述亞馬遜的例子中，這意味著不去向科幻小說的愛好者推薦人類學著作。在這個關鍵的化簡環節，復雜數據的倫理化模型應試圖去維護並開發這種辨識力。

在此，我們要遵循兩條必要的原則。首先，所謂「信息」通過某種系統性框架與行動相聯系。信息聚合為知識，這種知識又是一種實踐性知識，在行動中得以確認。與其說它是知識，不如說它是對知識的實踐。

第二條原則直接來自於信息科學理論。相較之數據處理，毋寧說數據狀態描述。大數據倫理的關鍵也在於將紊亂且含混的復雜知識轉化為結構性的簡單知識，並導向某種最終實踐。

數據倫理化的關鍵：數據分級

數據化簡的決定性環節就是數據分級。數據分級可以「調控」演算法，讓其製造可用結果。數據分級要求事先對數據價值進行考量，這通過一系列的設問完成：為何評估，出於什麼樣的目的和目標？如何對某項數據或某條信息的價值進行評估，依據什麼樣的標准？確切地說，我們到底應該評估什麼？

我們可以從某項數據的具體內容來評估其價值：比如，點擊一次表示有人喜歡，有人朝某個方向前進或返回，或有人打算支付。我們還可以從冗餘度、差異性和數量角度對某項數據的價值進行評估。數據的價值也取決於知識整體：某些數據對認知貢獻較少，而另一些數據則對認知意義更大。最後，我們可以在數據分享的層面，也就是從數據交換的質與量對數據的價值進行評估。

數據的價值還與它為用戶所提供的服務有關。對信息的評估就是確定信息的傳播策略，即在適當的時機提供適當的信息，根據客戶的興趣與需求有選擇性地推送信息，從而杜絕誤導性信息和信息泛濫。

因此，系統設計者必須要確定，向用戶提供什麼數據、提供多少信息。用戶需要哪些數據，才可以「良好地」決策，並「良好地」行動呢？為了在信息系統內部實現數據改進與數據過量之間的均衡，兩種變數可以對數據分級和數據揀選功能實行優化。

第一種是指對所有層級數據進行的反復評估，但這種再評估太過頻繁的話，來回傳輸所引起的數據過載，就會抵消再評估所帶來的好處。第二種是指最小存儲單位所包含、管理和等待移動的數據量，量過大也會導致分級變得復雜且緩慢。

這種對數據加以分級並評估的工作至關重要。倫理的因素也是在這個環節被引入。接下來我們研究一個頗為敏感的實例：醫療數據。

倫理化分析的實例：醫療數據

醫療數據可謂是兩方面利益的邊界：作為病患隱私，醫療數據應當得到保護；作為流行病統計資料，醫療數據又對全人類有用。如何弄清這兩種因素呢？在四點原則基礎上，我們可以建立一套倫理化的方法。在其相關著作《生物醫學倫理原則》中，Tom Beauchamp和James Childress確立了這四點原則。

第一，善意性原則，也就是對他人福利的貢獻。善意性行為要符合兩點具體規定，即善意性行為一要有益，二要有用，表現為正成本效益。第二，自主性原則，也就是每個人為自己設定行為准則。根據這條原則，病患必須參與到決策過程中。第三，非惡意性原則，也就是說，針對那些我們理應對其履職盡責的人，避免對其行惡，避免使其遭受無謂的損害與痛苦。第四，公正性原則，也就是說，全體病患分享可用資源（時間、金錢、能源）。這條原則又與平等、公平的概念緊密相聯，平等與公平牽涉公正性決策的過程。理想的狀態是，任何行為都應趨向完全平等，但根據不同狀況與個人，公平通常是為確立行動的某種優先次序或等級而被強調。

設計良好的醫療數據揀選過程可滿足上述四點倫理化原則的三條。

善意性原則體現為，向用戶（醫務工作者與民眾）發布信息要適度，確保行為的恰當性與合理性。傳播變得更高效。

自主性原則體現為，信息要清晰、准確、適當且容易理解，獲得當事人的明確同意。病患有參與商議、決策且行動的權利。

非惡意性原則體現為，依據用戶身份與性質對數據許可權設限，提高數據安全性、保密性和數據保護。

這種選擇性數據手段之於公正性原則，卻存在反作用。針對不同用戶，信息發送也不盡相同。系統為每個人設置特定的信息分配與信息獲取規則。這樣的信息不對稱屬於歧視性做法，對信息透明度也提出挑戰。

依據數據被賦予的重要性，以及數據運用和發布所牽涉的問題，數據分級與數據揀選得以實現。通過對所發送的數據進行簡化，數據的使用與訪問變得更奏效，數據採集與數據安全也獲得改善。不過，這種方法卻造成較差的數據完整性。所以說，數據分級使各類用戶的工作更輕松，卻使信息系統設計者面臨更大的技術挑戰。

這種選擇性數據分級在數據復雜度與可訪問度兩方面均發揮著重要作用。我們可視其為一種「組織性智能」。依據倫理化數據挖掘原則所構建的那些演算法，其所生成的新信息，我們可稱其為「倫理化信息」。經過倫理化評估預處理的信息，在其日後的運用中蘊含更大價值。

倫理在何時改進數據質量

這種方法對初始數據先分級再揀選，以數據和信息的量化損失為代價，卻可改善知識的定性價值與熵值。同時，數據的自動選擇性分級系統通過偏低的存儲佔用，根據用戶的不同需求，自動地向對應的服務層級轉移數據。

關於大數據技術核心即歸納演算法所展開的相關工作，使上述方法被極好地予以闡釋。唯一且放之四海皆準的歸納式解決方案並不存在。盡管如此，針對具體目的，可選方案的范圍也會相對明確。恰如倫理化進程，表現最突出的歸納演算法應該是不斷演化的。依照最適宜的可行方案，這些演算法調整其處理數據的方式，進而實現自我完善。為了構建這樣的演算法，數據處理必須具有預見性，且可發揮作用。為此，運用大數據，必須及早將數據轉換為可用的倫理化信息。

在這樣的大背景下，從倫理的視角，對選擇性分級方案進行研究，有助於我們更好地理解數據可用性、數據保密性以及數據保護之間的不穩定均衡。根據特定情況，這種均衡時而會倒向這邊，時而又倒向那邊。數據揀選之前，這樣的方法往往會向我們拋出一系列問題：這么做的目標、目的、關鍵、意義分別是什麼？我要使用哪些數據？局部數據還是全部數據？我要如何使用這些數據？在哪？對哪些用戶？更為宏觀地講，如何運用信息系統內所累積和存儲的混雜數據？這種數據整體與我處境的相關性為何？這會不會造成原始信息價值的歪曲？最終信息的完整性可否得以保留？

技術解決不了所有問題。對個人信息及其私密性的保護，同時要依賴職業道德的約束與人們行為的自律。這就需要制定相應的道德守則，以規范對大數據中個人數據的設計、實施及運用。這同時又帶出新問題：由什麼機構或組織負責制定這樣的守則，並推進「倫理化」演算法的認證進程？

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Ⅳ 科技倫理屬於以下哪個范疇

科技倫理屬於應用倫理的范疇。根據查閱相關資料信息，應用倫理是研究拆譽人族穗們在特定應用領域中所遇到的倫理問題，例如醫學倫理、環境倫理、科技倫理等。科技倫理是指在科技發展和應用過程中所涉及到的倫理問題，主要包括科技創新的社會責任、科兆御卜技應用的風險評估、隱私保護、知識產權保護等方面的倫理問題。

Ⅳ 數據倫理困境涉及以下哪些方面

數據倫理困境涉及以下三個方面：

1、一是隱私泄露問題

在現代社會，人們幾乎無時無刻不暴露在智能設備面前，時時刻刻在產生數據並被記錄。如果任由網路平台運營商收集、存儲、兜售用戶數據，個人隱私將無從談起。

2、二是信息安全問題

個人所產生的數據包括主動產生的數據和被動留下的數據，其刪除權、存儲權、使用權、知情權等本屬於個人可以自主的權利，但在很多情況下難以保障安全。一些信息技術本身就存在安全漏洞，可能導致數據泄露、偽造、失真等問題，影響信息安全。

3、三是數據鴻溝問題

一部分人能夠較好佔有並利用大數據資源，而另一部分人則難以佔有和利用大數據資源，造成數據鴻溝。數據鴻溝會產生信息紅利分配不公問題，加劇群體差異和社會矛盾。

面對數據倫理困境的方式

針對大數據技術引發的倫理問題，確立相應的倫理原則。一是無害性原則，即大數據技術發展應堅持以人為本，服務於人類社會健康發展和人民生活質量提高。

二是權責統一原則，即誰搜集誰負責、誰使用誰負責。三是尊重自主原則，即數據的存儲、刪除、使用、知情等權利應充分賦予數據產生者。現實生活中，除了遵循這些倫理原則，還應採取必要措施，消除大數據異化引起的倫理風險。

Ⅵ 以下哪些屬於數據倫理的問題表現

隱私泄露。在數據倫老山模理的范疇中，隱私為數據倫理研究的核心，所以是具體表現，而數據管理則構成數據倫理的內容，由此出侍緩發，「權利」與「權力」的重構應成為思考或者解決唯源數據倫理問題的路徑。

Ⅶ 倫理學屬於以下哪個范圍

倫理學屬於以下哪個范圍岩蔽，這道題主要考察租粗的是我們對倫理學范圍等相關知弊棗鎮識的掌握，倫理學通常運用於日常生活中，倫理學屬於實踐知識的范圍。

Ⅷ 以下哪些屬於大數據的倫理問題

1、隱私泄露問題。
2、數據安全問題。
3、數字鴻溝問題。
4、數據獨裁問題。大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。

Ⅸ 標題大學生如何對待大數據倫理問題

運用大數據技術，能夠發現新知識、創造新價值、提升新能力。大數據具有的強大張力，給我們的生產生活和思維方式帶來革命性改變。但在大數據熱中也需要冷思考，特別是正確認識和應對大數據技術帶來的倫理問題，以更好地趨利避害。
大數據技術帶來的倫理問題主要包括以下幾方面：一是隱私泄露問題。大數據技術具有隨時隨地保真性記錄、永久性保存、還原性畫像等強大功能。個人的身份信息、行為信息、位置信息甚至信仰、觀念、情感與社交關系等隱私信息，都可能被記錄、保存、呈現。在現代社會，人們幾乎無時無刻不暴露在智能設備面前，時時刻刻在產生數據並被記錄。如果任由網路平台運營商收集、存儲、兜售用戶數據，個人隱私將無從談起。二是信息安全問題。個人所產生的數據包括主動產生的數據和被動留下的數據，其刪除權、存儲權、使用權、知情權等本屬於個人可以自主的權利，但在很多情況下難以保障安全。一些信息技術本身就存在安全漏洞，可能導致數據泄露、偽造、失真等問題，影響信息安全。此外，大數據使用的失范與誤導，如大數據使用的權責問題、相關信息產品的社會責任問題以及高科技犯罪活動等，也是信息安全問題衍生的倫理問題。三是數據鴻溝問題。一部分人能夠較好佔有並利用大數據資源，而另一部分人則難以佔有和利用大數據資源，造成數據鴻溝。數據鴻溝會產生信息紅利分配不公問題，加劇群體差異和社會矛盾。
學術界普遍認為，應針對大數據技術引發的倫理問題，確立相應的倫理原則。一是無害性原則，即大數據技術發展應堅持以人為本，服務於人類社會健康發展和人民生活質量提高。二是權責統一原則，即誰搜集誰負責、誰使用誰負責。三是尊重自主原則，即數據的存儲、刪除、使用、知情等權利應充分賦予數據產生者。現實生活中，除了遵循這些倫理原則，還應採取必要措施，消除大數據異化引起的倫理風險。
加強技術創新和技術控制。解鈴還須系鈴人。對於大數據技術帶來的倫理問題，最有效的解決之道就是推動技術進步。解決隱私保護和信息安全問題，需要加強事中、事後監管，但從根本上看要靠技術事前保護。應鼓勵以技術進步消除大數據技術的負面效應，從技術層面提高數據安全管理水平。例如，對個人身份信息、敏感信息等採取數據加密升級和認證保護技術；將隱私保護和信息安全納入技術開發程序，作為技術原則和標准。
建立健全監管機制。加強頂層設計，進一步完善大數據發展戰略，明確規定大數據產業生態環境建設、大數據技術發展目標以及大數據核心技術突破等內容。同時，逐步完善數據信息分類保護的法律規范，明確數據挖掘、存儲、傳輸、發布以及二次利用等環節的權責關系，特別是強化個人隱私保護。加強行業自律，注重對從業人員數據倫理准則和道德責任的教育培訓，規范大數據技術應用的標准、流程和方法。
培育開放共享理念。進入大數據時代，人們的隱私觀念正悄然發生變化，如通過各種「曬」將自己的數據信息置於公共空間，一些方面的隱私意識逐漸淡化。這種淡化就是基於對大數據開放共享價值的認同。應適時調整傳統隱私觀念和隱私領域認知，培育開放共享的大數據時代精神，使人們的價值理念更契合大數據技術發展的文化環境，實現更加有效的隱私保護。在此過程中，不斷提高廣大人民群眾的網路素養，逐步消弭數據鴻溝。
供參考。