Данные очень ценны, и сегодня их использование, анализ и обработка являются передовой практикой для большинства организаций. Но знание отраслевых стандартов в отношении этого важно для специалистов по данным, чтобы не обращаться с данными неправильно, поскольку люди узнают больше о их ценности.
Таким образом, специалисты по данным должны применять безопасные и этичные методы и стандартизированные методы. Вместо того, чтобы смотреть на то, насколько важны данные, разумно задаться вопросом о том, как эти данные получены и почему они обрабатываются для какой цели. Следовательно, вот некоторые из моделей поведения, которым должен следовать каждый специалист по данным. Проверять Что хакеры на самом деле делают с вашими данными?
1. Соблюдайте правила
Специалист по данным должен знать правила защиты данных, применимые к конкретным должностям. В противном случае вы можете непреднамеренно нарушить закон и подвергнуть опасности себя и других. Таким образом, эти знания необходимы для обеспечения этических действий и предотвращения непреднамеренного вреда.
Таким образом, проверьте соответствующие законы, прежде чем заниматься какой-либо деятельностью. Более того, не просто соблюдайте правила, чтобы следовать правилам; Вы также должны стремиться к более глубокому пониманию этого. Чтобы правильно соблюдать правила, вы должны знать, почему они вводятся в действие и от чего они защищают.
Некоторые заслуживающие внимания законы о конфиденциальности — это Общий регламент по защите данных (GDPR).GDPR(Для Европейского союза и Закона штата Калифорния о конфиденциальности потребителей)CCPA). Другие правила включают HIIPA, DPA, PIPEDA, LGPD и многие другие отраслевые правила.
2. Уважение к частной жизни
Имена, адреса электронной почты, идентификаторы и домашние адреса — это идентификаторы, которые не следует публиковать, поскольку они представляют реальную опасность для людей. Поэтому постарайтесь сделать эти детали как можно более конфиденциальными.
Если пользователи будут обнаружены, они могут быть подвержены краже личных данных или мошенничеству. Их также могут шантажировать люди, которые угрожают раскрыть их конфиденциальную информацию. Кроме того, профессионалы могут столкнуться с репутационным ущербом и преследованиями в Интернете, просто обнародовав свои личные предпочтения. Что может повлиять на их отношения, карьерные возможности и социальный статус.
Имея это в виду, найдите и выберите эффективные способы лучшей защиты онлайн-идентификаций и обезличивания данных. Например, вы можете заменить символы, удалить прямые идентификаторы или обобщить. Это защищает конфиденциальные данные от киберпреступников, помогая организациям извлекать выгоду из их результатов.
3. Устраните предвзятость
Исследователи данных полагаются на статистику, чтобы быть максимально объективными. Однако, несмотря на эти усилия, предвзятость сохраняется, потому что идея о том, что большие данные более точны, является одним из самых распространенных мифов науки о данных.
В этом утверждении есть доля правды, но, к сожалению, большие данные иногда содержат ненужные или поддельные элементы и статистику. Таким образом, вместо того, чтобы сосредотачиваться только на цифрах, убедитесь, что ваши данные чисты и репрезентативны.
Очистка или фильтрация данных перед использованием — отличный способ борьбы с предвзятостью. Например, вы можете проверить наличие ошибок или использовать стратифицированную выборку для получения репрезентативных данных. Проверять Лучшие приложения и инструменты для анализа данных, которые вы можете быстро научиться использовать.
4. Не придумывайте и не придумывайте результаты
Фабрикация — это форма неправомерного использования данных и мошенничества в исследованиях, которая включает в себя фабрикацию результатов и сообщение о них как о истинных.
Например, специалист по данным может сообщить, что лекарство не имеет побочных эффектов для большинства людей определенной возрастной группы. Эти результаты были бы сфабрикованы, если бы не было предварительных клинических испытаний и сбора данных, подтверждающих их.
Производство имеет серьезные и негативные последствия для специалистов по данным и тех, кто зависит от него в своей работе. Это может подорвать доверие к вам, дискредитировать вашу организацию, навредить обществу или подвергнуть вас юридическим рискам.
5. Не фальсифицируйте и не подделывайте доказательства
Фейк — это манипулирование реальностью, сбор данных в соответствии с заказной повесткой дня. В то время как производители строят результаты на основе несуществующих данных для подтверждения своих утверждений, фальшивомонетчики работают над опровержением реальных и текущих данных по личным причинам. Для этого они могут вмешиваться в исследовательское оборудование, изменять данные или вообще удалять их.
Мошенничество может нанести вред обществу, предоставляя ложную информацию, которая влияет на принятие решений в различных секторах. Например, фальшивое исследование лекарств может подвергать людей неоправданному риску, неэффективному лечению или вредным побочным эффектам. Это также может привести к потере денег, времени или материалов, которые могли бы быть использованы для других целей.
Фабрикация и подделка являются недобросовестными действиями, которые имеют негативные последствия и многочисленные наказания. Это могут быть штрафы, отзыв полномочий, потеря финансирования исследований или тюремное заключение.
6. Показать прозрачность
Для ученых данных прозрачность означает честность в отношении методов, используемых для сбора, анализа и представления данных. Специалисты по данным должны быть открытыми и готовы делиться своим опытом с другими учеными и участниками исследования.
Кроме того, вы должны получить согласие участников исследования, потому что публикация результатов без информированного согласия может привести к неуважению к участникам или причинить им вред различными способами. Они могут нарушать их достоинство, неприкосновенность частной жизни и автономию или подвергать их вредным и ненужным рискам, связанным с исследованием.
Прозрачность укрепляет доверие со всеми, кто полагается на ваши данные для понимания. Это также обеспечивает качество данных, позволяя другим просматривать ваши результаты.
Кроме того, открытость среди специалистов по данным способствует сотрудничеству и обучению. Вы можете способствовать внедрению инноваций, делясь своим процессом и рассказывая о лучших методах визуализации данных и обработки данных своим коллегам, учась у них.
7. Безопасный сбор данных
Специалисты по данным должны обеспечить целостность методов, используемых для сбора, анализа и хранения данных. Это предотвращает потенциальные утечки данных, которые могут повлиять на ученых и участников исследования.
Утечки данных ставят под угрозу личную безопасность, подрывают общественное доверие и выявляют организационную некомпетентность, что приводит к огромным финансовым потерям для компании. Этими потерями могут быть судебные иски от жертв утечки данных, меньшее количество клиентов и многое другое.
Ввиду этого вам следует провести исследование, чтобы найти и применить наиболее эффективные решения для защиты данных. Например, вы можете защитить соединения с помощью шифрования TLS/SSL или использовать чередующиеся прокси. Кроме того, вы можете применять меры контроля доступа и создавать резервные копии на случай атаки. Когда вы найдете решения, не забудьте поделиться ими с другими, чтобы обеспечить максимальную безопасность.
8. Используйте алгоритмы ответственно
Алгоритмы — это не просто инструменты анализа данных. Они оказывают мощное влияние на жизнь, поведение и возможности людей. Однако, хотя они помогают решать проблемы и делать инновационные прогнозы, они также несовершенны.
Если алгоритмы не будут тщательно разработаны, протестированы или развернуты, они будут иметь социальные и этические последствия, которые могут нанести вред определенным группам людей. Они также вносят предвзятость, если их обучают на данных, отражающих существующие предубеждения и которые могут быть непредсказуемыми. Таким образом, специалисты по данным должны разрабатывать и использовать их ответственно.
Всегда выбирайте подходящие алгоритмы, проверяйте их производительность и объясняйте, как они работают. Кроме того, обязательно определите потенциальные источники предвзятости и внедрите механизмы, которые при необходимости обновляются или исправляются. Проверять Лучшие приложения для анализа данных и статистики для Android.
9. Учитывайте долгосрочные последствия вашего бизнеса
Ваша работа в качестве специалиста по данным окажет большое влияние на многие аспекты жизни общества. Поэтому всегда думайте о том, как ваши модели повлияют на людей.
Например, попробуйте спросить, может ли ваша работа увековечить предрассудки и неравенство или поставить под угрозу конфиденциальность в будущем. Затем решите эти проблемы соответствующим образом.
Обратите внимание, что смотреть вперед важнее любого корректирующего метода, а размышления о предстоящих днях — один из самых эффективных способов принимать этически обоснованные решения. Проверять Основные характеристики эффективных решений для обеспечения конфиденциальности данных.
Вы должны быть этичны как ученый данных
Как Data Scientist вы получаете силу, которая приходит с пропорциональной ответственностью. У вас мало навыков, поэтому вы находитесь в авангарде принятия организационных решений.
Ваши решения влияют на все: от бизнес-планов компании до систем уголовного правосудия. Так что не стоит недооценивать ее. Всегда будьте честны, этичны и точны в своей работе, чтобы защитить людей от текущих этических дилемм в вашей отрасли и других областях технологий. Вы можете просмотреть сейчас Что такое центры обработки данных и почему они важны?
