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[数据思维]数据师的道德

数据师的道德,通常反映的是数据师这一职业群体在公众心目中的的期望标准,是指导数据师职业的行为规范和准则。"数据小兵"通过对"职业道德"的本质剖析和《大数据道德伦理问题探究》 韩亦舜观点的理解,结合"埃森哲"提出的"数据道德十二条守则"及《PMI的职业道德规范 》样例解读,提出"数据师的道德"规范看法,由于业界未有明确的标准和规范,先做个初步认知,也是为了约束"数据小兵"自身职业道德作为工作指引,同时供大家扩展的想法和提供参考。 undefined

"职业道德"的本质?

职业道德,其本质是职业群体的定位,同时反映大众对这个职业群体期望的标准。那么"数据小兵"结合数据师职业特点,认为"数据师的道德"反映的是数据师这一职业群体在公众心目中的的期望标准,是指导数据师职业的行为规范和准则。

《大数据道德伦理问题探究》 韩亦舜

韩亦舜 清华大学数据科学院执行副院长,让我们再来看看他的观点:

问题:

  • 人工智能遇到伦理挑战
  • 可以避免的2014年12月31日上海外滩踩踏事件,谁都没有错,到底哪里出了问题?尴尬!
  • "人肉"说爱你不容易

原因分析:

  • 信息孤岛责任孤立,拥有数据的不负责公共安全、负责安全的没有现代手段获取数据;
  • 公共安全,谁都不愿触碰的话题、谁也担不起在这个责任;
  • 数据安全,数据安全就一定正确吗?

结论:数据伦理道德的缺失,如:数据立法、数据安全、数据伦理、数据道德、数据隐私、数据权属...等。

通过上面观点提炼,"数据小兵"认为"韩院长"对"数据道德伦理"问题趋势、洞察十分精准,数据问题已然是迫在眉睫,这里也补充下自己的想法,笔者认为数据师的职业群体的定位,正式这场数据革命下的产物,人们面临的的数据伦理道德缺失所带来的诸多问题,正式数据师所要面对的责任,也反映了社会大众对数据师职业期望的标准体系。伴随着这种趋势,2016年6月"埃森哲"作为全球知名的顶级咨询公司,通过对数据的深入洞察提出了"数据道德十二条守则",让我们来看看。

"埃森哲"提出的"数据道德十二条守则"

十二条守则是数据行业建立起来的职业道德标准。主要针对数据专家和从业者来讲, 这里指"数据师"的道德体系的规范和遵从。

  1. 最高守则:尊重数据背后的人
  2. 追踪数据集的下游使用
  3. 数据来源和分析工具决定了数据使用的结果
  4. 尽量让隐私和安全保护达到期望标准
  5. 遵守法律,并明确法律只是最低标准
  6. 注意,不要仅仅为了拥有更多数据而收集数据
  7. 数据是一个工具,可以涵盖更多人,也可能排除一些人
  8. 尽可能向数据提供者解释分析和销售方法
  9. 数据专家和从业者需要准确地描述自己的从业资格、专业技能缺陷、符合职业标准的程度,并尽量担负同伴责任
  10. 设计道德准则时,应将透明度、可配置性、责任和可审计性包含在内
  11. 对产品和研究应该采取内部、甚至外部的道德检验
  12. 设立有效的管理活动,使所有成员知情,并定期进行审查

在阐述"数据小兵"观点前,我先举个例子,让我们看一看《PMI的职业道德规范 》的主要内容:

  • 责任,我们对制定或未制定的决策、我们采取或未采取的行动及由此产生的后果,承担相应职责;
  • 尊重,尊重是我们的责任来对自己、他人和委托给我们的资源表现高度的重视。委托给我们的资源可能包括人、资金、声望、他人安全和自然或环境资源。尊重的环境通过促进共同合作,产生信任、自信和卓越绩效—不同的观点和意见都受到鼓励和珍视的环境。
  • 公平,公平是我们无偏见和客观地做出决策。我们的行为必须远离利益冲突、偏见和偏好。
  • 诚实,诚实是我们的责任来了解实情,并在沟通和行为中以诚实的方式行事。

数据师的道德标准是什么呢?

数据小兵通过上面的内容的理解,结合自身作为数据师实际工作中的看法,提出职业道德的看法,仅供朋友们参考(业界尚未明确定义):

  • 尊重,数据师能够洞察出数据的影响时,首先应考虑危害,避免导致不公平的结果。
  • 一致,数据师在使用数据时,应尽可能保持对数据的使用目的和理解保持一致,避免数据集在不同应用产生相关性后由于带来更多期望,而伴随着更大的风险。
  • 标准,数据师应尽可能保障数据主题的隐私和安全的期望标准,保证数据化进程下的相关法律合规,甚至高于现行法律。
  • 信任,数据师应尽可能清晰描述自身从业资格、专业技能缺陷、符合职业标准程度,尽可能担负大众和客户的责任,获得其信任。
  • 公开,数据师应打破壁垒将透明、可配置、责任、可审计进行公开,保证领域下的职业人员素质。

数据小兵着力打造"数据思维、数据知识、数据实践"的学习和分享环境,期待大家的参与!我们共同学习和进步!

数据小兵 http://www.fuduo.wang

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