导图社区 DAMA 知识地图第2章 数据处理伦理
伦理意味着在没有人注意的情况下正确做事。正确就是符合伦理准则获取、存储、管理、使用和消费数据。 数据处理伦理章节包含“定义、准则、价值、环境、风险、文化6部分知识点,其中最后一个文化不是考是重点,实际就5个知识点。
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DAMA 知识地图 第2章 数据处理伦理(2)
1. 定义
戴明
伦理意味着在没有人注意的情况下正确做事(慎独)
指如何以符合伦理准则的方式
获取、存储、管理、使用和销毁数据
数据伦理和治理
数据监督属于数据治理和法律顾问范畴
2. 准则
尊重
个人尊严及自主权
尊重法律和公众利益
美国国土安全机构
公正
待人公平和公正
行善
不作恶不伤害/利益最大伤害最小
第一,不伤害;
第二,将利益最大化、伤害最小化
法律和公众利益
美国国土安全机构的Menlo报告中将贝尔蒙特准则
3. 价值
保护数据不受犯罪分子侵犯
提高组织本身及其数据和处理结果的可信度
建立组织与其利益相关方之间更好关系
是一种商业竞争优势(Hasselbalch和Tranberg,2016)
安全可信关系好
4. 环境
法规
数据 隐私法
欧盟 GDPR
2016
通用数据保护条例依据准则
取代经合组织原则
采集限制/高质量期望/为特定目的采集
使用限制/安全保障/对开放性和透明度的期望
个人挑战与自己有关数据的准确性以及组织遵守准则
6准则
公平/合法/透明
数据处理方式
目的限制
特定目标
存储限制
唯一性识别/保存时间限制
数据最小化
足够相关/必要信息
诚信保密
防止非法.处理/丢失/破坏/摧毁
问责制度
控制数据人员
加拿大
PIPEDA(个人信息保护及电子文件法)
美国
HIPAA(健康保险可移植性性和责任法案)
美国联邦贸易委员会---FTC(2012)
在线数据的伦理环境
数据所有权/被遗忘的权力/身份/在线言论自由
被遗忘的权力
身份
在线言论自由
5. 违背伦理处理的风险
择误转混无效偏
时机选择
非法行为
市场择时
可视化误导
STORY TELLING
诱骗人们以数据本身不支持的方式去解释可视化效果
转换集成数据
来源血缘了解少/质量差
对数据来源和血缘的了解有限
质量差的数据
不可靠的元数据
没有数据修订历史的文档
不可靠/无历史修订文档
数据.混淆修订
数据.聚合/标记/脱敏
数据标记
数据脱敏
差
无效比较
定义不清晰或无效的比较
偏见
预设结论数据采集/预感搜索
预感和搜索
片面抽样方法
背景文化
偏见是指偏离期望值
通过抽样或数据选择的系统错误引入的
有倾向性的观点
偏见类型
片面抽样法/背景文化
6. 建立数据伦理文化
非重点
1. 评审现有数据处理方法
理解现有规范
2. 识别原则、实践和风险因素
定义预期行为
3. 制定合乎伦理的数据处理策略和路线图
价值观声明
符合伦理的数据处理原则
合规框架
风险评估
培训和交流
路线图
审计和监测方法
4. 采用对社会负责的伦理风险模型
他们是谁
他们做什么
他们在哪儿生活
他们被如何对待
5. 编入相应制度和伦理规范中
6. 提供相应的培训和监管以强制推行预期行为