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大数据和贪婪算法的力量

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-04-25

毫无疑问尽管认为自己不是垄断者
过去几年来在我们的生活中,特别是在我们的民主中所扮演的角色受到了严格的审查和辩论,尽管许多监管机构和大多数普通人会争辩说在共享什么以及普通人如何受到信息和错误信息的影响方面发挥着的权力,但许多人仍然不太了解问题的真正根源,愿意接受意识形态方面的支持吗?还是通过数据共享和用户跟踪,掌握了小型企业及其庞大的用户群?所有这些以及更多。

存在驱动诸如系统的算法
但是他们对这种算法的看法非常简单-也就是说,算法是一组规则和逐步说明,它们告知系统如何操作或行为,实际上当今的计算系统几乎没有任何关键方面是由此类算法驱动的,取而代之的是,他们使用机器学习,这从一个定义上讲就是指计算机编写自己的算法,好的但是至少我们正在控制计算机,对吗?关于机器学习的全部要点是,我们人类没有足够的时间能力或能力来处理大量数据以寻找相关模式并实时做出决策,相反这些机器学习算法为我们做到了,但是我们如何判断他们是否在做我们想要他们做的事情?这是的问题所在,这些算法中的大多数算法都是基于诸如用户参与度之类的指标来优化其学习的,用户参与度越高,系统使用率越高,反过来又增加了广告收入和其他业务指标,在用户方面,更高的参与度会导致更多的参与度,例如上瘾,在业务方面,它可以带来更多和更丰富的数据,可以将这些数据出售给供应商和合作伙伴。

使用被动性来辩称他们不是邪恶的
毕竟不会手动或故意歧视任何人,也不会故意在用户的供稿中植入错误信息,但是他们不需要拥有我们社会的一面镜子,并放大了我们的不良本能,这是因为他们的机器学习支持算法如何学习和优化用户参与度结果,不幸的是由于争议和错误信息往往会吸引大量的用户参与,因此这些算法会自动优化此类帖子的优先级,因为它们旨在限度地提高参与度,这取决于他们在平台上的活跃程度,拥有多个平台的用户的价值更高,可以声称保持这些平台的连接适合用户和企业,并且在某种程度上可能是这种情况。

垄断者提出许多相同的论点

我们看到了相同的模式,首先要吸引用户,为他们提供免费服务,然后引入广告,广告没有错,电视和广播已经做到了数十年,但是随着数字广告市场的运作方式以及这些服务训练其机器学习算法的方式,它们很容易就不惜一切代价(例如用户隐私)来追求数据,更多的数据,更多的学习,更多的用户参与,广告和用户数据的更多销售,并且周期还在继续。在某些时候,这些算法可以维持自己的生命,与用户的优缺点无关,这些算法的某些目标可能与用户和企业保持一致,但终为了解决这个问题,我们不仅需要法规。我们还需要教育和认识,每次我们在这些平台上发布,单击或“赞”某些东西时,我们都会投票。在这个投票过程中,我们可以行使一些纪律吗?我们可以在投票前通知自己吗?我们可以考虑改变吗?这不仅仅涉及自由市场,这是关于自由意志的。



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