大学排名和身体质量指数（BMI）竟然是一场骗局？在数据经济时代，我们不仅是数据巨头的用户，也成为它们的商品？为什么说“一般人公式”会带来更多的间接损害与不公？数据安全和数据正义该如何维护？未来20年，算法和大数据将席卷世界，接管我们的生活、社会和经济。我们生活中的很多方面都将落入自动化的数据分析之下。确保算法和大数据的公平性将是一项重大的任务，数据伦理的价值和意义将不断凸显出来。在这本书的作者凯西奥尼尔看来，黑盒里，大数据的规模、伤害和隐秘共存，她在书中引用了大量发生在美国当下的、基于大数据和算法的、改变个人生活的案例，并对影响这些城市生活经验的算法做了特别的观察和研究。作者认为，数据和算法的关系就像枪械和军火，数据没有价值观，是中立的，但来自人类行为的输入，难免隐含偏向，而算法创造的数据又对人类行为产生反作用，从而导致更多的不公。凯西在书中指出：算法模型一旦运转，执法行为就会增多，产生的新数据又会进一步证明加强执法的必要性。形象地说，就是哪里“前科”越多，哪里就越受算法“关照”，*终形成一个失真甚至有害的回环。因此，建模者应该对自己的算法承担更多责任，政策制定者要对模型的使用进行管理，让更多的人受益，维护社会的公平与民主。
作者简介：
［美］凯西•奥尼尔（Cathy O'Neil）
数据科学家，mathbabe.org的博主、TED演讲人，博士毕业于哈佛大学，主修数学专业。她曾在巴纳德学院任教，之后为私营企业服务，例如避险基金公司等。她还在各类新型公司担任数据科学家，预测消费者的购买与点击趋势。每周，她都会出现在一个名为”财富记账”的播客上。
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