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班主任 主題:7367 發表于 2019-10-22 15:08:02 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽
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PDF格式: 文字版   作者: 凱西·奧尼爾
作者: [美] 凱西·奧尼爾
出版社: 中信出版集團
副標題: 數學殺傷性武器的威脅
原作名: WEAPONS OF MATH DESTRUCTION: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy
譯者: 馬青玲
出版年: 2018-9-1
頁數: 320
定價: 69.00元
裝幀: 精裝
ISBN: 9787508692067

內容簡介  · · · · · ·

數據科學家凱西•奧尼爾認為,我們應該警惕不斷滲透和深入我們生活的數學模型——它們的存在,很有可能威脅到我們的社會結構。

我們生活在一個依賴“算法”的時代,它對我們生活的影響越來越大,我們去哪里上學,我是不是應該貸款買車,我們應該花多少錢來買健康保險,這些都不是由人來決定的,而是由大數據模型來決定的。從理論上來說,這一模型應該讓社會更加公平,每一個人的衡量標準都是一樣的,偏見是不存在的。

但是,正如凱西•奧尼爾書里所揭示的那樣,事實并非如此。我們今天所使用的這些數學模型是不透明的、未經調節的、極富爭議的,有的甚至還是錯誤的。最糟糕的是,數學模型和大數據算法加劇了偏見與不公。例如,一個貧困學生想申請貸款交付學費,但是銀行大數據算法根據他居住地的郵政編碼判斷將錢帶給他存在風險,因此,拒絕給他提供貸款。他因此失去了受教育的機會,而這個機會可能幫助他擺脫貧困。大數據算法做的常常只是錦上添花的事兒,有時甚至是落井下石。

通過個案追蹤,凱西•奧尼爾揭示了大數據是如何影響我們將來的,它不僅影響著個人,也影響著整個社會。這些數據評價著我們的老師、學生,篩選著我們的簡歷,審核著我們的貸款資格,衡量著員工的工作態度,監視著投票者,監控著我們的健康。

凱西•奧尼爾呼吁數據模型的創造者們要對算法負責,政策的制定者及執行者們在使用這一威力極大的“武器”前應該更加慎重。最后,作者指出,大數據幾乎掌控著我們的生活,我們應該增加對它的了解。這本書相當的重要,它讓我們有能力去問一些十分尖銳的問題,幫助我們了解事實的真相,提出需要改變的地方,探索更好的生活。

【編輯推薦】

 案例豐富,內容兼具深度與話題性

未來20年,算法和大數據將席卷世界,接管我們的生活、社會和經濟。我們生活中的很多方面都將落入自動化的數據分析之下。確保算法和大數據的公平性將是一項重大的任務,數據倫理的價值和意義將不斷凸顯出來。在作者看來,大數據猶如一個黑盒,規模、傷害和隱秘共存,她在書中引用了大量發生在美國當下的、基于大數據和算法的、改變個人生活的案例,并對影響這些城市生活經驗的算法做了特別的觀察和研究。作者認為,數據和算法的關系就像槍械和軍火,數據沒有價值觀,是中立的,但來自人類行為的輸入,難免隱含偏向,而算法創造的數據又對人類行為產生反作用,從而導致更多的不公。凱西在書中指出:算法模型一旦運轉,執法行為就會增多,產生的新數據又會進一步證明加強執法的必要性。形象地說,就是哪里“前科”越多,哪里就越受算法“關照”,最終形成一個失真,甚至有害的回饋環路。這個觀點也正是近來Facebook干預美國大選,國內很多專家學者熱議“今日頭條”推送模式的核心所在。

 權威作者的深刻洞見

本書作者是哈佛大學的數學博士,研究方向是數論和代數幾何,畢業之后在麻省理工學院執教,并在互聯網公司做過很長時間的數據科學家,如今致力于教育和媒體行業的數據知識普及工作,因此,這并不是一本傳統意義上唱衰大數據的書,相反,作者希望讓更多的人通過了解大數據、了解算法,反思模型,以及通過政府和相關機構的合理監管,不斷改善各類設計評價體系,讓更多的人受益,維護社會的公平與民主。

【英文版獲獎情況】

《紐約時報》(New York Times)年度書籍

《波士頓環球報》年度最佳圖書

《連線》雜志年度必讀書目之一

《財富》年度最受歡迎的書之一

《柯克斯評論》年度最佳作品

芝加哥公共圖書館年度最佳圖書

《自然》網站年度最佳圖書

《麻省理工科技評論》年度最佳科技圖書




作者簡介  · · · · · ·

凱西•奧尼爾(Cathy O'Neil)

數據科學家,mathbabe.org的博主。博士畢業于哈佛大學,主修數學專業。她曾在巴納德學院任教,之后為私營企業服務,例如避險基金。她還在各類新型公司擔任數據科學家,預測消費者購買與點擊趨勢。每周她都會出現在“財富記賬”的播客上。




目錄  · · · · · ·引文
第一章 盲點炸彈
不透明、規模化和毀滅性
第二章 操控與恐嚇
彈震癥患者的醒悟
第三章 惡意循環
排名模型的焦慮和殺傷性的對立面
第四章 數據經濟
掠奪式廣告的贏家
第五章 效率權衡與邏輯漏洞
大數據時代的正義
第六章 篩選
顱相學的偏見強化
第七章 反饋
辛普森悖論的噪聲
第八章 間接損害
所有數據都是信用數據?
第九章 “一般人”公式
沉溺與歧視
第十章 正面的力量
鎖定微目標的出發點
結束語
注釋
索引

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