网络诈骗逐渐泛滥、隐私难以得到保障、国家机密的保护加难。
网络诈骗逐渐泛滥,人们不得不不断加强防范意识,这也使得社会不稳定因素增加。由大数据提供的推荐会不断激发人们的兴趣,逐渐让人们对软件产生依赖,逐渐脱离现实,最终导致陷入网瘾。
在大数据的网络笼罩下,人们的隐私也难以得到保障,因为隐私泄露而造成的合法权益受侵害的事例时有发生。大数据给一些人们带来便利的同时也助长了人们的惰性,变得越发懒散。
其次,在社会方面,大数据技术的普及也带来了不可避免的副产物—透明度。随着大数据技术的越发进步,人们的个人隐私越来越难以保密,在网络上能随意查找个人信息。这不仅使得人们的合法权益得不到保障,而且增加了违法犯罪率,给社会带来了更多不稳定性。
最后,在国家层面,大数据的发展给国家机密的保护提出了一个难题。我国需要加强对国家机密的保护,防止其他一切媒介泄露,就需要更加严密的技术。其他国家对网络技术的逐渐重视也给我国施加了压力。这就需要我国不断重视大数据技术,保持在国际上的领先地位。
如今大数据是一个很火的话题,常常我们通过大数据拥有了很多便利。大数据在我们生活中扮演着很重要的作用,不过我们也要警惕大数据存在的弊端。接下来就一起来看一下大数据都有哪些弊端吧。 1、个人数据隐私与安全。
随着科学技术的发展,我们生活中很多数据都会被记录下来。大数据会记录我们的浏览习惯,购买习惯甚至消费能力以及购物习惯等等。因此我们经常会发现最近我们搜索过的东西下一秒就出现在淘宝推荐里。这样会让我们有种生活被监视的感觉,我们会很担心个人数据隐私与安全。2、大数据杀熟。
大数据杀熟是指平台通过数据分析向不同用户展示同样商品的不同价格,往往老用户看到的价格比新用户贵,有时候安卓手机跟苹果手机搜索出来的价格也不一样。之前淘宝就曾经因为大数据杀熟上过热搜,滴滴打车也曾经被发现大数据杀熟的问题。大数据杀熟能够最大化的从消费者身上赚取利益,但是这也会引发消费者的不满。任何事情都有两面性,我们也不能因为大数据的弊端而否定了它带给我们生活的便利。也希望数据能够被妥善保管,不要随意泄露用户隐私。商家不要利用大数据最大化赚钱,否则也会失去用户的支持。
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大数据对生活有利也有弊。
大数据出现可能加快我们的研究疑难问题,比如癌症,交通,环境问题等。这些结果,当然,间接地使得普通人获利,但是如果某些集团利用大数据研究我们的社会或购买行为,可能反而增加了经营者的谈判能力,我们普通百姓或许更没有了话语权。
所以,我们在利用做大数据做什么,方向性应用很重要。如果是研究公众的事情,应该更多偏重于公益性质的活动,而科研部分要有合理的保障机制。比如我们生病的数据,医疗数据,用于新药研究,贡献数据的人群是不是应该分享医疗进步的直接好处呢?
这些权益如何分配,就有赖于区块链技术的应用,大数据时代,如果只是数据的多寡,不是真正的大数据,大数据在于数据的共享,而共享数据的前提是数据安全和隐私保护,同时要有好的利益分配机制。
区块链时代+5G+物联网+大量数据共享=大数据时代。
大数据的弊端是可能造成数据泡沫风险。大数据(big data),或称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。
结构
大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据,非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示:企业中80%的数据都是非结构化数据,这些数据每年都按指数增长60%。
大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已,没有必要神话它或对它保持敬畏之心,在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下,这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了,通过各行各业的不断创新,大数据会逐步为人类创造更多的价值。
大数据推送最为重要的一个优势就是可以针对于用户的特点(画像),来完成信息的推送,从而实现信息的价值化。每个用户的知识结构和兴趣爱好都是不同的,基于大数据技术,可以针对于用户的特点来推送信息,这样会提升用户的使用体验,随着大数据系统收集到的信息越来越多,大数据的推送效果也会不断得到提升。
大数据推送还有一个非常重要的特点,那就是可以实现价值增量,而且这个价值增量是双向的,既可以为大数据平台带来收益,也可以帮助用户实现收益。从大的发展趋势来看,大数据的价值增量空间是非常大的,基于信息的价值增量也有很大的想象空间。
相关信息
网络上的信息还存在一个问题,那就是真假难辨的问题,而基于大数据技术可以在一定程度上解决这一问题。网络信息的甄别一直是一个难题,而大数据技术的出现,为信息甄别提供了一个新的渠道,从目前的效果来看,大数据的信息甄别能力正在不断提升,可用性也在不断提升。
最后,基于大数据技术来实现信息推送,有可能会造成一种信息壁垒,而用户要想解决这一问题,就需要学会如何训练大数据系统,从而来突破这种信息壁垒。