Datan etiikka: 9 käytännesääntöä jokaisen datatieteilijän tulee noudattaa

Data on erittäin arvokasta, ja sen hyödyntäminen on helposti yksi parhaista käytännöistä useimmille organisaatioille nykyään. Mutta tätä koskevien alan standardien tunteminen on välttämätöntä, jotta datatutkijat eivät erehdy tietojen kanssa, kun ihmiset oppivat lisää sen arvosta.

Sellaisenaan datatutkijoiden on omaksuttava turvallisia ja eettisiä käytäntöjä ja omaksuttava standardoituja käytäntöjä. Sen sijaan, että pohdittaisiin, kuinka arvokasta tiedot ovat vain, on viisasta kyseenalaistaa menetelmät tietojen hankkimiseen ja käsittelyyn mihin tahansa tarkoitukseen. Tässä on siis yhdeksän käytännesääntöä, joita jokaisen datatutkijan tulee noudattaa.

1. Noudata määräyksiä

Tietotieteilijöiden on tunnettava tiettyihin töihin sovellettavat tietosuojamääräykset. Muuten saatat tietämättäsi rikkoa lakia ja vaarantaa itsesi ja muut. Tämä tieto on siis ratkaisevan tärkeää eettisen työn varmistamiseksi ja tahattomien vahinkojen estämiseksi.

Sellaisenaan tarkista asiaa koskevat lait ennen minkään toiminnan aloittamista. Älä myöskään vain noudata sääntöjä noudattaaksesi sääntöjä; myös etsiä syvempää ymmärrystä niistä. Jotta voit noudattaa määräyksiä oikein, sinun on tiedettävä, miksi ne on sijoitettu ja mitä vastaan ​​ne suojaavat.

Muutamia huomionarvoisia tietosuojalakeja ovat EU: n yleinen tietosuoja-asetus (GDPR) ja Kalifornian kuluttajansuojalaki (CCPA). Muita ovat HIIPA, DPA, PIPEDA, LGPD ja monet alakohtaiset määräykset.

2. Kunnioita Yksityisyyttä

Osoitteet, sähköpostit ja tunnukset ovat tunnisteita, jotka eivät saa olla julkisia, koska ne aiheuttavat todellisia riskejä ihmisille. Varmista siis, että teet näistä tiedoista mahdollisimman yksityisiä.

Jos uhrit paljastuvat, he voivat kärsiä identiteettivarkaudesta tai petoksesta. Ihmiset voivat myös kiristää heitä, jotka uhkaavat luovuttaa luottamuksellisia tietojaan. Lisäksi ammattilaisten maine voi vahingoittua ja häiritä verkossa, kun heidän henkilökohtaiset mieltymyksensä julkistetaan. Nämä voivat vaikuttaa heidän suhteisiinsa, uramahdollisuuksiinsa ja sosiaaliseen asemaansa.

Joten tämä mielessä, tutkia ja valita tehokkaita tapoja parantaa turvalliset online-identiteetit ja poista tietojen tunnistaminen. Voit esimerkiksi korvata merkkejä, poistaa suoria tunnisteita tai yleistää. Näin suojaat arkaluontoisia tietoja kyberrikollisilta ja autat järjestöjä löydöissäsi.

3. Poista Bias

Datatieteilijät luottavat tilastoihin ollakseen mahdollisimman objektiivisia. Näistä ponnisteluista huolimatta harha säilyy, koska käsitys siitä, että suurempi data on tarkempaa, on yksi tärkeimmistä. yleisiä datatieteen myyttejä.

Tässä on totuus, mutta valitettavasti suuret tiedot sisältävät joskus tarpeettomia tai vääriä elementtejä ja tilastoja. Sen sijaan, että keskittyisit pelkästään numeroihin, varmista, että tietosi ovat puhtaita ja edustavia.

Tietojen puhdistaminen tai suodattaminen ennen käyttöä ovat erinomaisia ​​tapoja torjua harhaa. Voit esimerkiksi tarkistaa virheiden varalta tai käyttää ositettua otantaa varmistaaksesi, että tiedot ovat edustavia.

4. Älä tee tai keksi tuloksia

Tekeminen on tietojen väärinkäytön ja tutkimuspetoksen muoto, johon liittyy havaintojen tekeminen ja niiden ilmoittaminen todeksi.

Esimerkiksi datatieteilijä voi raportoida, että lääkkeellä ei ole havaittu olevan sivuvaikutuksia useimmille tietyn ikäryhmän jäsenille. Nämä havainnot tehtäisiin, jos alkuperäisiä lääketieteellisiä kokeita ei olisi ja kerätty tietoja niiden tueksi.

Valmistamisella on vakavia ja kielteisiä seurauksia datatieteilijöille ja heidän työhönsä luottaville. Se voi tuhota uskottavuutesi, tahrata organisaatiosi mainetta, vahingoittaa yleisöä tai altistaa sinut oikeudellisille riskeille.

5. Älä väärennä tai manipuloi todisteita

Väärentäminen on todellisuuden manipulointia, kerättyä dataa agendan mukaan. Vaikka valmistajat keksivät tuloksia olemattomasta tiedosta väitteidensä tueksi, väärentäjät pyrkivät kumoamaan todellisen ja olemassa olevan tiedon henkilökohtaisista syistä. Tämän saavuttamiseksi he voivat peukaloida tutkimuslaitteita, muuttaa tai jättää tiedot kokonaan pois.

Väärentäminen voi vahingoittaa yleisöä antamalla vääriä tietoja, jotka vaikuttavat päätöksentekoon eri aloilla. Esimerkiksi väärennetty lääketutkimus voi altistaa ihmiset tarpeettomille riskeille, tehottomalle hoidolle tai haitallisille sivuvaikutuksille. Se voi myös aiheuttaa rahan, ajan tai materiaalien menetyksiä, joita olisi voitu käyttää muihin tarkoituksiin.

Tekeminen ja väärentäminen ovat häikäilemättömiä käytäntöjä, joilla on kielteisiä vaikutuksia ja lukuisia seuraamuksia. Näitä voivat olla sakot, valtakirjojen peruuttaminen, tutkimusrahoituksen menetys tai vangitseminen.

6. Näytä läpinäkyvyys

Avoimuus datatieteilijöille tarkoittaa rehellisyyttä tiedon keräämiseen, analysointiin ja esittämiseen sovellettavien menetelmien suhteen. Datatieteilijöiden tulee olla avoimia ja valmiita jakamaan käytäntöjään muiden datatieteilijöiden ja tutkimukseen osallistuvien kanssa.

Lisäksi sinun on hankittava tutkimukseen osallistujien suostumus, koska tulosten julkaiseminen ilman tietoista suostumusta voi epäkunnioittaa osallistujia tai vahingoittaa niitä monin tavoin. He voivat loukata ihmisarvoaan, yksityisyyttään ja autonomiaansa tai altistaa heidät haitallisille, tarpeettomille riskeille, jotka johtuvat tutkimuksesta.

Avoimuus rakentaa luottamusta niiden keskuudessa, jotka luottavat tietoihisi saadakseen oivalluksia. Se myös varmistaa tietojen laadun antamalla muiden tarkastella tuloksiasi.

Lisäksi datatieteilijöiden avoimuus edistää yhteistyötä ja oppimista. Voit auttaa edistämään innovaatioita jakamalla prosessiasi ja viestimällä siitä parhaat tiedon visualisointimenetelmät ja datatieteen tekniikoita kollegoille samalla kun he oppivat niistä.

7. Kerää tietoja turvallisesti

Tietojen tutkijoiden on vahvistettava tiedon keräämiseen, analysointiin ja tallentamiseen käytettyjen menetelmien turvallisuus. Tämä estää mahdolliset tietomurrot, jotka voivat vaikuttaa datatieteilijöihin ja tutkimuksen osallistujiin.

Tietoturvaloukkaukset vaarantavat henkilökohtaisen turvallisuuden, heikentävät yleisön luottamusta ja paljastavat organisaation epäpätevyyden, mikä johtaa yritykselle suunnattomiin taloudellisiin menetyksiin. Nämä tappiot voivat olla tietomurron uhrien, harvempien asiakkaiden ja muiden syytteitä.

Tämän valossa sinun on tehtävä tutkimus löytääksesi tehokkaimmat tietoturvaratkaisut ja soveltaa niitä. Voit esimerkiksi suojata yhteydet TLS/SSL-salauksella tai käyttää pyöriviä välityspalvelimia. Voit myös valvoa kulunvalvontatoimenpiteitä ja luoda varmuuskopioita hyökkäyksen sattuessa. Kun löydät ratkaisuja, älä unohda jakaa niitä muiden kanssa maksimaalisen turvallisuuden takaamiseksi.

8. Käytä algoritmeja vastuullisesti

Algoritmit eivät ole vain työkaluja tietojen analysointiin. Ne vaikuttavat voimakkaasti ihmisten elämään, käyttäytymiseen ja mahdollisuuksiin. Vaikka ne auttavat ratkaisemaan ongelmia ja tekemään innovatiivisia ennusteita, ne ovat myös epätäydellisiä.

Jos algoritmeja ei suunnitella, testata tai oteta käyttöön huolellisesti, niillä on sosiaalisia ja eettisiä vaikutuksia, jotka voivat vahingoittaa tiettyjä ihmisryhmiä. Ne tuovat myös harhaan, jos niitä koulutetaan tiedoilla, jotka kuvastavat olemassa olevia ennakkoluuloja ja voivat olla arvaamattomia. Datatutkijoiden on siis suunniteltava ja käytettävä niitä vastuullisesti.

Valitse aina sopivat algoritmit, testaa niiden suorituskykyä ja selitä, miten ne toimivat. Varmista myös, että tunnistat mahdolliset harhan lähteet ja ota käyttöön mekanismeja, jotka päivittävät tai korjaavat tarvittaessa.

9. Harkitse työsi pitkän aikavälin vaikutuksia

Työsi datatieteilijänä vaikuttaa merkittävästi moniin yhteiskunnan osa-alueisiin. Mieti siis aina, kuinka mallisi vaikuttavat ihmisiin.

Yritä esimerkiksi kyseenalaistaa, voiko työsi ylläpitää ennakkoluuloja ja eriarvoisuutta tai vaarantaa yksityisyyden tulevaisuudessa. Vastaa seuraavaksi näihin huolenaiheisiin asianmukaisesti.

Huomaa, että tulevaisuuteen suuntautunut näkemys on tärkeämpi kuin mikään korjaava menetelmä, ja tulevien päivien ajatteleminen on yksi tehokkaimmista tavoista tehdä eettisesti järkeviä päätöksiä.

Tietotutkijana sinun on oltava eettinen

Datatieteilijänä saat voiman, johon liittyy suhteellinen vastuu. Taitosi ovat harvinaisia, joten olet organisaation päätöksenteon eturintamassa.

Päätöksesi vaikuttavat kaikkeen yrityksen liiketoimintasuunnitelmista rikosoikeusjärjestelmiin. Joten sinun ei pitäisi tehdä niitä kevyesti. Ole aina rehellinen, eettinen ja huolellinen työssäsi suojellaksesi ihmisiä olemassa olevilta eettisiltä ongelmilta alallasi ja muilla tekniikan aloilla.