Andmeeetika: 9 käitumisjuhendit, mida iga andmeteadlane peaks järgima

Andmed on äärmiselt väärtuslikud ja nende kasutamine on tänapäeval enamiku organisatsioonide jaoks üks parimaid tavasid. Kuid selle kohta kehtivate tööstusstandardite tundmine on vajalik, et andmeteadlased ei eksiks andmetega, kuna inimesed saavad nende väärtusest rohkem teada.

Seetõttu peavad andmeteadlased järgima ohutuid ja eetilisi tavasid ning võtma kasutusele standardsed. Selle asemel, et mõelda, kui väärtuslikud ainult andmed on, on mõistlik seada kahtluse alla andmete saamise ja töötlemise meetodid mis tahes eesmärgil. Seega on siin üheksa käitumisjuhendit, mida iga andmeteadlane peaks järgima.

1. Järgige eeskirju

Andmeteadlased peavad teadma teatud töökohtadele kehtivaid andmekaitsereegleid. Vastasel juhul võite teadmatult seadust rikkuda ja seada ohtu ennast ja teisi. Seega on need teadmised üliolulised eetilise töö tagamiseks ja soovimatute kahjude vältimiseks.

Seetõttu kontrollige enne mis tahes tegevusega alustamist asjakohaseid seadusi. Lisaks ärge järgige ainult eeskirju, et järgida reegleid; samuti otsima neist sügavamat arusaamist. Eeskirjade nõuetekohaseks järgimiseks peate teadma, miks need paigutati ja mille eest need kaitsevad.

Mõned tähelepanuväärsed privaatsusseadused on ELi andmekaitse üldmäärus (GDPR) ja California tarbijate privaatsusseadust (CCPA). Teised hõlmavad HIIPA, DPA, PIPEDA, LGPD ja paljusid tööstusharuspetsiifilisi eeskirju.

2. Austa privaatsust

Aadressid, e-posti aadressid ja ID-d on identifikaatorid, mis ei tohiks olla avalikud, kuna need kujutavad inimestele tõelist ohtu. Seetõttu muutke need andmed võimalikult privaatseks.

Kui ohvrid puutuvad kokku, võivad nad kannatada identiteedivarguse või pettuse tõttu. Samuti võivad neid šantažeerida inimesed, kes ähvardavad avaldada oma konfidentsiaalset teavet. Peale selle võivad spetsialistid kannatada mainekahju ja võrgus ahistamise pärast, kui nende isiklikud eelistused avalikustatakse. Need võivad mõjutada nende suhteid, karjäärivõimalusi ja sotsiaalset positsiooni.

Seda silmas pidades uurige ja valige tõhusad viisid paremaks muutmiseks turvalised online-identiteedid ja deidentifitseerida andmeid. Näiteks võite asendada tähemärke, eemaldada otsesed identifikaatorid või üldistada. See kaitseb tundlikke andmeid küberkurjategijate eest, aidates samal ajal organisatsioone teie leidudega.

3. Kõrvaldage eelarvamus

Andmeteadlased tuginevad statistikale, et olla võimalikult objektiivne. Vaatamata nendele jõupingutustele jääb eelarvamus siiski püsima, sest arusaam, et suuremad andmed on täpsemad, on üks kõige levinumaid. Levinud andmeteaduse müüdid.

Selles on teatud tõepõhi all, kuid kahjuks sisaldavad suured andmed mõnikord tarbetuid või võltsi elemente ja statistikat. Seega, selle asemel, et keskenduda ainult numbritele, veenduge, et teie andmed oleksid puhtad ja esinduslikud.

Andmete puhastamine või filtreerimine enne kasutamist on suurepärane meetod eelarvamuste vastu võitlemiseks. Näiteks saate esinduslike andmete tagamiseks kontrollida vigu või kasutada kihilist valimit.

4. Ärge valmistage ega leiutage tulemusi

Valmistamine on andmete väärkäitumise ja uurimispettuste vorm, mis hõlmab leidude koostamist ja nende tõeseks tunnistamist.

Näiteks võib andmeteadlane teatada, et enamiku teatud vanuserühma liikmete jaoks ei ole ravimil leitud kõrvaltoimeid. Need leiud oleksid väljamõeldud, kui puuduvad esialgsed meditsiinilised katsed ja kogutaks andmeid nende kinnitamiseks.

Valmistamisel on andmeteadlastele ja nende tööle tuginejatele tõsised ja negatiivsed tagajärjed. See võib hävitada teie usaldusväärsuse, määrida teie organisatsiooni mainet, kahjustada avalikkust või seada teid juriidilistele ohtudele.

5. Ärge võltsige ega manipuleerige tõendeid

Võltsimine on tegelikkuse, kogutud andmetega manipuleerimine päevakorra järgi. Kui tootjad koostavad oma väidete toetuseks tulemusi olematutest andmetest, siis võltsijad püüavad isiklikel põhjustel tegelikke ja olemasolevaid andmeid ümber lükata. Selle saavutamiseks võivad nad uurimisseadmeid rikkuda, andmeid täielikult muuta või välja jätta.

Võltsimine võib avalikkust kahjustada, esitades valeteavet, mis mõjutab otsuste tegemist erinevates sektorites. Näiteks võib võltsitud uimastiuuring tuua inimesi kokku asjatute riskide, ebatõhusate ravimeetodite või kahjulike kõrvalmõjudega. See võib põhjustada ka raha, aja või materjalide kaotust, mida oleks võinud kasutada muuks otstarbeks.

Valmistamine ja võltsimine on hoolimatute tegevuste kahjulik mõju ja arvukalt sanktsioone. Need võivad hõlmata trahve, volikirjade tühistamist, teadusuuringute rahastamise kaotust või vangistamist.

6. Näita läbipaistvust

Läbipaistvus andmeteadlaste jaoks tähendab andmete kogumiseks, analüüsimiseks ja esitamiseks kasutatavate meetodite suhtes ausust. Andmeteadlased peaksid olema avatud ja valmis jagama oma praktikaid teiste andmeteadlaste ja uuringus osalejatega.

Lisaks peate hankima uuringus osalejate nõusoleku, kuna tulemuste avaldamine ilma teadliku nõusolekuta võib osalejaid mitmel viisil mitte austada või kahjustada. Nad võivad rikkuda nende väärikust, privaatsust ja autonoomiat või seada nad kokku uuringust tulenevatele kahjulikele ja tarbetutele riskidele.

Läbipaistvus suurendab usaldust nende seas, kes toetuvad teie andmetele ülevaate saamiseks. Samuti tagab see andmete kvaliteedi, võimaldades teistel teie tulemusi üle vaadata.

Lisaks soodustab andmeteadlaste avatus koostööd ja õppimist. Saate aidata edendada innovatsiooni, jagades oma protsesse ja teavitades sellest parimad andmete visualiseerimise meetodid ja andmeteaduse tehnikaid eakaaslastele, samal ajal neilt õppides.

7. Koguge andmeid turvaliselt

Andmeteadlased peavad kinnitama andmete kogumiseks, analüüsimiseks ja säilitamiseks kasutatavate meetodite ohutust. See hoiab ära võimalikud andmetega seotud rikkumised, mis võivad mõjutada andmeteadlasi ja uuringus osalejaid.

Andmete rikkumised ohustavad isiklikku turvalisust, õõnestavad avalikkuse usaldust ja paljastavad organisatsioonilise ebakompetentsuse, mille tulemuseks on ettevõttele tohutu rahaline kahju. Need kaotused võivad olla andmerikkumiste ohvrite, vähemate klientide ja muu hagi.

Seda silmas pidades peate selle leidmiseks läbi viima uuringu kõige tõhusamad andmeturbelahendused ja neid rakendada. Näiteks võite ühendusi kaitsta TLS/SSL-krüptimisega või kasutada pöörlevaid puhverservereid. Samuti saate jõustada juurdepääsukontrolli meetmeid ja luua rünnaku korral varukoopiaid. Kui leiate lahendusi, ärge unustage neid teistega jagada, et tagada maksimaalne turvalisus.

8. Kasutage algoritme vastutustundlikult

Algoritmid ei ole ainult andmeanalüüsi vahendid. Need mõjutavad tugevalt inimeste elu, käitumist ja võimalusi. Kuigi need aitavad lahendada probleeme ja teha uuenduslikke ennustusi, on need siiski ebatäiuslikud.

Kui algoritmid ei ole hoolikalt kavandatud, testitud või kasutusele võetud, on neil sotsiaalsed ja eetilised mõjud, mis võivad kahjustada teatud inimrühmi. Samuti kehtestavad nad eelarvamusi, kui neid õpetatakse andmetele, mis peegeldavad olemasolevaid eelarvamusi ja võivad olla ettearvamatud. Seega peavad andmeteadlased neid vastutustundlikult kavandama ja kasutama.

Valige alati sobivad algoritmid, testige nende toimivust ja selgitage, kuidas need töötavad. Samuti veenduge, et tuvastate võimalikud eelarvamuste allikad ja rakendage mehhanisme, mida vajaduse korral värskendatakse või parandatakse.

9. Mõelge oma töö pikaajalistele tagajärgedele

Teie töö andmeteadlasena mõjutab märkimisväärselt paljusid ühiskonna aspekte. Seega mõelge alati sellele, kuidas teie mudelid inimesi mõjutavad.

Näiteks püüdke küsida, kas teie töö võib tulevikus säilitada eelarvamusi ja ebavõrdsust või ohustada privaatsust. Järgmisena käsitlege neid probleeme piisavalt.

Pange tähele, et tulevikku suunatud väljavaade on olulisem kui mis tahes korrigeeriv meetod ja eelseisvatele päevadele mõtlemine on üks tõhusamaid viise eetiliselt mõistlike otsuste tegemiseks.

Andmeteadlasena peate olema eetiline

Andmeteadlasena saate võimu, millega kaasneb proportsionaalne vastutus. Teie oskused on haruldased, nii et olete organisatsiooniliste otsuste tegemisel esirinnas.

Teie otsused mõjutavad kõike alates ettevõtte äriplaanidest kuni kriminaalõigussüsteemideni. Seega ei tohiks te neid kergelt teha. Olge oma töös alati aus, eetiline ja hoolikas, et kaitsta inimesi olemasolevate eetiliste dilemmade eest teie tööstuses ja muudes tehnikavaldkondades.