主编推荐语
算法和大数据已深刻影响我们的生活和社会,但我们需要警惕数据的“阴暗面”,它们很可能引发更多的不公和危机。
内容简介
数据科学家凯西·奥尼尔认为,我们应该警惕不断渗透和深入我们生活的数学模型——它们的存在,很有可能威胁到我们的社会结构。
我们生活在一个依赖“算法”的时代,它对我们生活的影响越来越大,我们去哪里上学,我是不是应该贷款买车,我们应该花多少钱来买健康保险,这些都不是由人来决定的,而是由大数据模型来决定的。从理论上来说,这一模型应该让社会更加公平,每一个人的衡量标准都是一样的,偏见是不存在的。
但是,正如凯西·奥尼尔书里所揭示的那样,事实并非如此。我们今天所使用的这些数学模型是不透明的、未经调节的、极富争议的,有的甚至还是错误的。最糟糕的是,数学模型和大数据算法加剧了偏见与不公。例如,一个贫困学生想申请贷款交付学费,但是银行大数据算法根据他居住地的邮政编码判断将钱带给他存在风险,因此,拒绝给他提供贷款。他因此失去了受教育的机会,而这个机会可能帮助他摆脱贫困。大数据算法做的常常只是锦上添花的事儿,有时甚至是落井下石。
通过个案追踪,凯西·奥尼尔揭示了大数据是如何影响我们将来的,它不仅影响着个人,也影响着整个社会。这些数据评价着我们的老师、学生,筛选着我们的简历,审核着我们的贷款资格,衡量着员工的工作态度,监视着投票者,监控着我们的健康。
凯西·奥尼尔呼吁数据模型的创造者们要对算法负责,政策的制定者及执行者们在使用这一威力极大的“武器”前应该更加慎重。最后,作者指出,大数据几乎掌控着我们的生活,我们应该增加对它的了解。这本书相当的重要,它让我们有能力去问一些十分尖锐的问题,帮助我们了解事实的真相,提出需要改变的地方,探索更好的生活。
目录
- 版权信息
- 本书所获赞誉
- 前言
- 第一章 盲点炸弹 不透明、规模化和毁灭性
- 第二章 操纵与恐吓 弹震症患者的醒悟
- 第三章 恶意循环 排名模型的特权与焦虑
- 第四章 数据经济 掠夺式广告的赢家
- 第五章 效率权衡与逻辑漏洞 大数据时代的正义
- 第六章 筛选 颅相学的偏见强化
- 第七章 反馈 辛普森悖论的噪声
- 第八章 替代变量和间接损害 信用数据的陷阱
- 第九章 “一般人”公式 沉溺与歧视
- 第十章 正面的力量 微目标的出发点
- 结论
- 致谢
出版方
中信出版集团
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