- 引言
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伦理，建立在是非观念上的行为准则。
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伦理准则：公平、尊重、责任、诚信、质量、可靠性、透明度、信任。
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核心概念：对人的影响、滥用的可能、数据的经济价值。
- 业务驱动因素
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爱德华戴明，“在没有人注意的情况下正确做事”
- 基本概念
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数据伦理准则：尊重他人、行善原则（不伤害、利益最大化、伤害最小化）、公正、尊重法律和公众利益。
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四大支柱： 1.面向未来的数据处理条例、尊重隐私权、数据保护权利。2.确定个人信息处理的责任人。3.数据处理产品、服务设计、工程过程中的隐私意识。4.增加个人的自主权。
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欧盟-GDPR； 加拿大-PIPEDA； 美国-FTC
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在线数据的伦理环境：1.数据所有权。2.被遗忘的权利。3.身份。4.在线言论自由。
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违反伦理原则的数据实践活动：1.时机选择。2.可视化误导。3.定义不清晰、无效比较。4.偏见。5.转换、集成数据。6.数据混淆、修订
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偏见偏差类型：1.预设结论的数据采集。2.预感、搜索。3.片面抽样方法。4.背景、文化。
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转换、集成数据：1.对数据来源血缘了解有限。2.数据质量差。3.元数据不可靠。4.文档没有数据修订历史。
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数据混淆、修订：1.数据聚合data aggregation。2.数据标记data marking。3.数据脱敏data masking。
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建立数据伦理文化：1.评审现有数据处理方法。2.识别原色、实践、风险因素。3.制定合乎伦理的数据处理策略、路线图。4.采用对社会负责的伦理风险模型
