python数据分析——数据分析人员的基本道德要求

简介: 数据分析人员的基本道德要求,首要之务是确保数据的真实性、完整性和准确性。在处理和分析数据时,必须坚守诚信原则,不篡改、不伪造、不隐瞒任何信息,以保证分析结果的可信度和有效性。此外,尊重数据隐私和保密性也是不可或缺的道德标准。数据分析人员应当严格遵守相关法律法规,不得擅自泄露或滥用个人信息和敏感数据。在数据收集、存储、传输和使用过程中,必须采取必要的安全措施,确保数据的安全性和保密性。

数据分析人员的基本道德要求


前言

数据分析人员的基本道德要求,首要之务是确保数据的真实性、完整性和准确性。在处理和分析数据时,必须坚守诚信原则,不篡改、不伪造、不隐瞒任何信息,以保证分析结果的可信度和有效性。

此外,尊重数据隐私和保密性也是不可或缺的道德标准。数据分析人员应当严格遵守相关法律法规,不得擅自泄露或滥用个人信息和敏感数据。在数据收集、存储、传输和使用过程中,必须采取必要的安全措施,确保数据的安全性和保密性。

在职业操守方面,数据分析人员应当时刻保持客观、公正的态度,不受任何外部干扰和压力的影响。在分析过程中,应当遵循科学的方法和原则,避免主观臆断和偏见,确保分析结果的客观性和公正性。

同时,数据分析人员还应当积极履行社会责任,为社会提供有价值的信息和建议。在分析和解读数据时,应当关注社会公共利益,为政策制定、企业发展和社会进步提供科学、准确的数据支持。

综上所述,数据分析人员的基本道德要求包括确保数据真实性、尊重数据隐私和保密性、保持客观公正的职业操守以及积极履行社会责任。只有遵循这些道德要求,数据分析人员才能在职业生涯中取得长足进步,为社会发展做出积极贡献。

数据分析人员应严格遵守相关的隐私法规和政策,确保处理的数据不被未经授权的人访问、修改或泄露。他们应采取必要的技术和安全措施来保护数据的机密性。


一、数据分析职业道德的法律性质

大数据风险对大数据分析人员的执业行为提出更高要求。大数据分析人员不仅要遵守法律,依法开展数据处理活动,还要遵守社会公德伦理、职业道德。

对数据分析人员来说,遵守职业道德不只是一项伦理义务,也不只是一种自愿行为。而是一种法律义务,是一种强制性行为。数据分析人员应具有高度的社会责任感和自律意识,严格遵守法律法规、伦理道德和标准规范。

《数据安全法》第8条和第28条规定:开展数据处理活动,应当遵守法律、法规,尊重社会公德和伦理,遵守商业道德和职业道德。

二、大数据伦理主要内容

2.1促进人类根本利益原则

  1. 向善性。大数据技术应以增进人类共同福祉为目标、符合人类的价值观和伦理道德服务人类文明进步,应以保障社会安全、尊重人类权益为前提,避免误用,禁止滥用、恶用。如不得利用大数据技术进行违法犯罪活动。
  2. 保障人的尊严。保障人的基本权利与自由;确保算法决策的透明性,增进人们对算法的信赖。
  3. 促进公平公正。保障利益相关者的权益,促进机会均等,缩小数字鸿沟;确保算法无偏性,做到数据无偏性和完备性,消除偏见和歧视。

2.2可问责原则

在大数据技术开发、应用两个方面建立明确责任体系,实现可追溯、可问责。

  1. 透明度原则。人们能够了解算法决策的工作原理,预测其结果。(1)不断提升算法的透明性、可解释性、可靠性、可控性,逐步实现可审核、可监督、可追溯、可信赖。 (2)数据来源透明,剔除数据中隐含的倾向或者偏见问题。
  2. 权责一致原则。在大数据技术的设计和应用中应当保证能够实现问责,明确责任归属,并建立合理的责任和赔偿体系,进行权利救济。(1)阐明集数据收集中的偏见和歧视; (2)解释算法决策遵循的程序和具体决策结果; (3)知晓潜在风险和影响并承担相应风险后果。

2.3保障隐私原则

  1. 敏感个人信息处理的审慎性。限制对敏感个人信息的自动化处理,采取严格的访问控制等安全保护措施。
  2. 隐私保护的充分性。(1)不得利用大数据技术侵犯公民的私密空间、私密部位等; (2)涉及隐私的个人信息应当严格保护,适用严格的“知情-同意”原则,完善授权撤销机制; (3)采取措施确保个人信息不会被滥用,防范窃取、篡改、泄露和其他非法收集利用个人信息的行为。

三、我国大数据职业道德具体要求

2021年9月25日,国家新一代人工智能治理专业委员会发布了《新一代人工智能伦理规范》,提出将伦理道德融入人工智能全生命周期,为从事人工智能相关活动的自然人、法人和其他相关机构等提供伦理指引。

3.1风险管理阶段。

  1. 将大数据伦理融入管理全过程,积极回应社会对大数据风险的伦理关切;
  2. 尊重并保障相关主体的隐私、自由、尊严、安全等权利及其他合法权益;
  3. 开展风险监测和评估,建立风险预警机制,提升风险管控和处置能力。

3.2研发阶段。

  1. 将伦理道德融入技术研发各环节,自觉开展自我审查,加强自我管理。
  2. 在数据收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开等环节,严格遵守数据相关法律、标准与规范,提升数据质量。
  3. 在算法设计、实现、应用等环节,提升透明性、可解释性、可理解性、可靠性、可控性。
  4. 在数据采集和算法开发中,充分考虑差异化诉求,避免可能存在的数据与算法偏见。

3.3产品推广阶段

  1. 遵守市场竞争规则,不以数据垄断、平台垄断等破坏市场有序竞争,不侵犯其他主体的知识产权。
  2. 加强质量监测和使用评估,避免因设计和产品缺陷等问题导致的人身安全、财产安全、用户隐私等侵害。
  3. 标识大数据产品与服务的功能与局限,保障用户知情、同意等权利。
  4. 制定应急机制、损失补偿方案或措施,及时响应和处理用户的反馈信息,及时防范系统性故障。

3.4产品使用阶段

  1. 一是,提倡善意使用,促进公共利益。
  2. 二是,避免误用滥用,减少不当侵害。
  3. 三是,禁止违规恶用,不得从事违法犯罪。
  4. 四是,及时主动反馈,促进技术革新。
  5. 五是,提高使用能力,提升使用效能。

四、数据分析人员一般行为规范

  1. 敬业精神。大数据从业人员应安心工作、热爱所从的行业,维护用户和其他相关方的合法利益,诚实守信,勤勉尽责,维护行业声誉,维持专业胜任能力。
  2. 实事求是。大数据从业人员应当办实事求实效,应当秉持公正理念,在数据采集和产品设计中不得将个人偏见带入其中。
  3. 保障用户权益。大数据从业人员应依照相应的业务规范开展大数据处理活动,保障用户权利和利益。
  4. 遵守法律。大数据从业人员在执业中应当遵守本行业的法律法规和基本纪律,以确保行为的合法性合规性。

总结

对数据分析人员来说,遵守职业道德不只是一项伦理义务,也不只是一种自愿行为。而是一种法律义务,是一种强制性行为。数据分析人员应具有高度的社会责任感和自律意识,严格遵守法律法规、伦理道德和标准规范。

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