车联网应用抛出大数据隐忧

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我的一个在纽约工作的朋友前几天谈到了一个现象。作为一名医生，她上夜班是正常的。出乎意料的是，像她这样受过良好教育、从事对社会有贡献的职业的中产阶级接到一家保险公司的电话进行讨论，大致说她的车险将不再享受原来的优惠折扣。

出于专业的谨慎和细致的照顾，她了解到因为她的私家车有一个汽车网络系统，在她的驾驶过程中，她的驾驶路线、驾驶时间和驾驶速度都是由一家大数据公司收集的。在对一家大数据公司进行数据分析后，那些上夜班、在很远的地方工作、沿途有潜在风险、开车速度超过平均速度的客户，将使保险公司增加他们支付的保费。

她原本是一名职业高尚的医生，却被所谓的大数据归类为一个晚上无所事事的人。她幽默地说，多亏了我的汽车网络。

同样，在欧洲，大数据分析歧视也是最近的热门话题。如果你关注欧洲媒体，你会注意到大数据时代关于社会平等的讨论。

这源于一家国际知名保险公司和一家提供大数据的公司推出的针对不同驾驶群体的保险计划。要点是:大数据公司分析不同潜在客户的驾驶习惯。如果数据显示顾客白天上班，道路封闭，通行区域是安全路线，驾驶习惯良好，没有特别的情感举动，那么他们购买的保险是打折的；相反，保险公司会提高价格。

社会学家解释说，在欧洲，那些上夜班、开车经过复杂路线的人大多是低收入人群。由于长途驾驶和夜班疲劳，这群人的驾驶习惯和情绪相对较差。中产阶级以上的富人从九岁到五岁，他们有安全的路线和平静的驾驶。根据保险公司的计划，这意味着应该得到社会意义上的同情甚至帮助的低收入人群应该支付更高的保费；高收入的人得到保险福利。那么，社会公正呢？

不要天真地认为大数据在汽车上的应用只会改变技术层面的思维模式，如自动驾驶和智能车载系统。事实上，无论是目前正在尝试的汽车电子商务和精准营销，还是未来实现精准定制服务的可能性，都离不开大数据技术的应用。但是，最好注意一下由此带来的不利之处。研究大数据时代歧视的学者发现，通过分析技术，只有四个参考因素就足以识别互联网上95%的匿名人。

正如小版《大数据的崛起》所言，我们必须以一种态度接受大数据，这种态度不仅要欣赏它的优势，还要承认它的局限性。