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每天，无数的字节和字节流过，为企业提供大数据。 许多企业都采用了免费提供的数据，并以独特的，有时甚至是非法的方式将其用于瞄准客户。 这引起了人们对在线隐私的关注，或者至少是剩下的。
随着最近有关NSA监视人们的报道，消费者已经开始意识到他们的“私人”生活实际上是多么公开。 这引起了当今市场上一些合理的严重关注。
大数据导致隐私问题的五种方法如下。
医疗保健行业
由于医疗保健行业在保护患者健康方面具有巨大优势，因此一直是大数据的最大倡导者之一。 大数据的拥护者利用这些信息尽早识别出某些疾病的高风险人群，提高患者获得的护理质量，并降低日益高昂的医疗费用。 （大数据能否节省医疗保健？）
尽管有巨大的好处，但新的研究表明，大数据可能比最初认为的风险更大。
根据《麻省理工科技评论》（MIT Technology Review）的总编辑杰森·庞丁（Jason Pontin）的说法，随着数据变得越来越易于访问和个人化，重要的是要注意挖掘大数据可能带来的任何安全性和隐私隐患。 HIPAA规则已经要求医疗保健专业人员拉紧安全带。 但是，HIPAA无法避免所有与医疗保健相关的问题。 例如，当人们开始在非HIPAA安全区域（例如Google或其他搜索引擎）中搜索与自己的疾病相关的答案时，该数据不受HIPAA的保护。 此外，越来越多的高科技设备（例如可穿戴健身监视器和智能手机应用程序）并不安全或不安全，这使人们担心谁会看到这些设备收集的数据。
有许多符合HIPAA的方式来使用大数据来访问患者健康信息。 但是，随着越来越多的其他数字行为和设备用于与医疗保健相关的信息和活动，流入市场和在线的许多新数据并不安全。
预测与歧视
除了预测未来医疗状况的潜在风险外，大数据还可以预测有关人的很多其他信息。 大数据可以预测的信息正日益发展成为在各种人口统计学中歧视人们的潜力。
剑桥大学进行的一项研究表明了大数据歧视的一个例子。 在Facebook上查看了大约60, 000个人的“喜欢”之后，对数据进行了处理以预测诸如性别，种族，性取向和行为之类的事物。 结果令人震惊地准确。 分析收集到的数据时，该模型可以在88％的时间内准确地区分男同性恋者和异性恋男人。 该模型还预测了95％的准确度。 该模型还可以准确预测行为，例如人们饮酒的量。
许多人担心雇主，房东，学校，政府机构和其他机构可能很快会使用数据来对人进行描述，这可能会导致基于性别，性取向或种族的歧视。 （有关“隐私辩论为何没有赢家”中的隐私问题。）
目标明确的销售
基于大数据模型的歧视可能会渗透到整个市场领域。 在某些情况下，它已经存在。
营销人员使用类似于剑桥大学研究中的模型，利用大数据来定位他们的销售和产品。 尽管许多营销人员使用大数据将产品和服务摆在具有高度针对性的受众面前，但是当根据受众的行为将受众归入一个人群时，就有可能造成伤害。
一个基于大数据的有害营销的好例子发生在大约10年前，当时TiVo用户试图说服他们的数字录音机停止录制针对他们自己以外的人群的节目。 在2002年，这些错误的算法引起了《华尔街日报》的注意。 印刷的标题说明了一切：“如果TiVo认为您是同性恋，这是直截了当的方法。”
尽管存在潜在的危害，但营销人员仍然使用大数据在社交媒体平台，搜索引擎上以及通过电子邮件将目标人群作为目标。 通过基于朋友，喜欢和电子邮件内容的服务来入侵这样的个人区域，引起了消费者的严重关注。
增加监视
参与监视的不仅仅是在线营销人员； 每天，高清监控摄像头都会捕获413 PB的信息。 预计到2017年将增长到859 PB。
监控摄像机现在随处可见。 随着算法的不断发展，从这些监控摄像头和传感器生成的数据量也将增加。 硬盘驱动器上的存储也在快速增长，这使得存储所有这些数据变得更加容易。
非法使用
如今，随着人们可以访问的大数据量越来越大，难怪有些人将这种收集信息的便利性放得太远了。 以新方式窃取数据的非法做法在重视隐私的人们中引起了极大的恐慌。
Urban Outfitters是最近发生的一家企业进行大数据收集的案例，该公司在2013年6月面临一项隐私诉讼，当时该商店的收银员在用信用卡付款时要求购物者提供邮政编码。 这不是必需的，并且在某些州违反了消费者保护和隐私法，因为该信息可用于查找购物者的地址。
处理大数据的问题
对于公司，政府机构，雇主等使用大数据的担忧和猜测，坦率地说，在当今市场赢得信任的最佳解决方案。 这就是为什么企业越来越多地制定关于如何使用数据定位其客户的完全透明性政策的原因。 消费者还对发现自己真正生活的时间以及人们对收集到的信息在做什么有更大的兴趣。
随着越来越多的消费者开始了解可以使用多少个人信息，数据收集方法的改革将很可能进行。 在此之前，注意数据隐私符合消费者的最大利益，以便他们知道自己的个人信息有多少被收集以及如何被使用。 然后，他们可以采取必要的预防措施，以保护自己免受越界的公司的侵害。
