来，给大数据热泼点冷水

　　而大数据时代相关关系比因果关系更重要的论断引发了更多的争议。《大数据时代》的译者周涛认为这种观点是“机器学习和以结果为导向的研究思路”使然，而与大数据无关。还有批评者认为，使用大规模统计发现现象关联性的相关分析只是科学研究的初级阶段，但相关性结论并不能保证有效地指导实际生活。例如，夏天冷饮销量与蚊子数量在统计上是相关的，但这种相关性的价值不大。又如，统计表明吸烟与肺癌是相关的，那么能否得出为了身份健康就应该戒烟的结论呢?答案是不能。因为你无法从这种相关分析中分辨到底是“吸烟的人更容易得肺癌”，还是“肺癌患者大部分都爱吸烟”。

　　因此，只有继续深化对相关关系的认识，找到事物之间的因果关系及背后的作用机制，才能获得有用并且可靠的知识。换个角度说，虽然相关分析对于解决特定领域的问题已经足够，如阿里巴巴的购物推荐，但不同领域的问题并不相通，并不可一概而论。

　　大数据的社会伦理争议

　　大数据时代，各种新技术、新应用带来了种种生活便利与可能性，而这些技术和应用的前提是数据是开放的和可获取的。这些生活便利与新可能性的代价往往是个人隐私，也就是说，大数据时代网络获取的数据越多，其提供服务的能力便越强。这种特征蕴含着一系列的价值冲突与社会伦理争议。

　　首先，是对个人隐私权的担忧。尽管许多数据提供者尽力避免泄露个人隐私，但是这种风险仍然很大。比如手机使用数据，看起来似乎是匿名的，但是最近欧洲一项针对150万手机用户的研究表明，只需要四个参考点(four points of  reference)就能识别95%的个人用户。而把医疗数据出售给分析公司存在同样的风险，这些数据对于提供针对性强的个性化治疗方案十分有帮助，但是个人医疗记录很可能被不当使用或泄露。

　　即使看起来不那么重要的个人数据(如年龄、性别)，被泄露后也可能造成信息安全风险。有研究称，只要知道一个人的年龄、性别和邮编，便可识别出87%人的身份。因为大数据公司可以根据这些数据与公开的数据库交叉比对，并结合对个人行为特征的分析，如购买了哪些商品，所处位置，便可以生成一系列的“推测数据”(inferred data)而危及个人信息安全。

　　其次，大数据有可能加剧歧视现象。人们普遍认为大数据不存在“社会偏见”，因为分析是在一个广泛的层面进行的，能够回避基于群体的歧视现象。但事实上，大数据通常把个体归入某个群体，从而得出群体之间差异表现的结论。有业界人士指出，大数据被用作价格歧视工具的隐患已经引起了有关公民权的强烈担忧。大数据可以被用来区隔不同的社会群体，并对他们区别对待，特别是用于商业用途，而法律通常明确禁止商业活动这样做。

　　最近剑桥大学针对Facebook的一项大数据研究被用来估测一些非常敏感的用户个人信息，例如性取向、种族、宗教、政治倾向、性格、智力、幸福感、吸毒情况、父母婚姻状况、年龄和性别等。有业内人士认为，这些高度敏感的信息可能被雇主、房东、政府机构、教育机构和私营组织轻易获取，用于对某些个体的歧视和惩罚。

　　最后，大数据还可能造成数据垄断。“大数据”时代也带来信息存储和管理的集中化。这是因为能够拥有大数据的往往是拥有强大技术实力与广泛用户的大公司。只有大公司才有技术能力、资金实力自建平台，来存储、分析海量数据，进而在大数据中发掘价值。4

　　例如，Facebook到2012年约有10亿用户，覆盖了大约10%的全球人口，这个巨大的社交网络内所有的关系和活动在数据化之后都为一家公司所掌控。这也意味着，这些大公司有可能为了维护自己的利益与垄断地位，而拒绝公开数据。大数据最终可能变成少数几个大公司的游戏。

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