数据安全：算法的限制性
发布时间：2021-10-30 13:13:11 所属栏目：资讯 来源：互联网
导读：大数据时代，网络上的内容呈现出爆炸式的增长趋势，如何从纷繁复杂的网络内容中挑选出自己需要的信息，成为诸多互联网用户的烦恼。起初，搜索引擎的出现缓解了这种问题。但是，搜索引擎往往需要用户知道自己想要获取哪方面的内容，才能通过搜索寻找目标。例
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大数据时代，网络上的内容呈现出爆炸式的增长趋势，如何从纷繁复杂的网络内容中挑选出自己需要的信息，成为诸多互联网用户的烦恼。起初，搜索引擎的出现缓解了这种问题。但是，搜索引擎往往需要用户知道自己想要获取哪方面的内容，才能通过搜索寻找目标。例如，电影爱好者需要知道自己喜欢哪种类型的电影才能进一步搜索，但问题在于很多时候我们对自己的喜好也不甚了解。此时，数据挖掘算法应运而生。相关算法通过用户的历史数据推送符合用户偏好的内容，并已广泛应用在微博、豆瓣、今日头条等社交和资讯类应用中。数据挖掘算法就像是“通人性”的机器，接收人类已有的数据进行学习，推理和产出内容也是按照人类的思考方式开展，因此输出内容也带有人类的价值观与偏好。
既然数据挖掘算法“通人性”，那么算法很可能也存在人性中认识局限的成份。所以，我们很有必要先从社会心理学的角度，看看人类社会中存在的认同、偏见和从众等认识局限现象。
认同是指个体对比自己地位或成就高的人的肯定，以消除个体在现实生活中因无法获得成功或满足时产生的挫折和焦虑。认同可借由心理上分享他人的成功，为个人带来不易得到的满足感或增强个人的自信。例如，“狐假虎威”“东施效颦”都是认同的例子。认同有时也可能是认同一个组织。例如，一个自幼失学的人加入某学术研究团体，成为该团体的荣誉会员，并且不断向人炫耀他在该团体中的重要性。
偏见是对某一个人或团体所持有的一种不公平、不合理的消极否定的态度，是人们脱离客观事实而建立起来的对人和事物的消极认识。大多数情况下，偏见是根据某些社会群体的成员身份而对其成员形成的一种态度，并且往往是不正确的否定或怀有敌意的态度。例如，人容易根据性别、肤色、宗教信仰等对其他人或团体产生偏见和歧视。
从众是指个人的观念与行为由于群体的引导和压力，不知不觉或不由自主地与多数人保持一致的社会心理现象。通常情况下，多数人的意见往往是对的，服从多数一般不会错，但这会导致个人缺乏分析，不做独立思考，不管是非曲直地一概服从多数，产生一种消极的盲目从众心理。法国社会心理学家古斯塔夫·勒庞的著作《乌合之众：大众心理研究》就是一本研究大众心理学的作品。勒庞在书中阐述了群体以及群体心理的特征，指出当个人是一个孤立的个体时，他有着自己鲜明的个性化特征；但当这个人融入了群体后，他的所有个性都会被这个群体淹没，他的思想立刻就会被群体的思想取代。 （编辑：南平站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
