• 大数据和我们:如何更好地从后隐私经济中获益?
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大数据和我们:如何更好地从后隐私经济中获益?

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作者[美]安德雷斯·韦思岸 著;胡小锐、李凯平 译

出版社中信出版社

出版时间2016-11

版次1

装帧平装

货号A3

上书时间2024-12-29

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 [美]安德雷斯·韦思岸 著;胡小锐、李凯平 译
  • 出版社 中信出版社
  • 出版时间 2016-11
  • 版次 1
  • ISBN 9787508669694
  • 定价 59.00元
  • 装帧 平装
  • 开本 16开
  • 纸张 轻型纸
  • 页数 292页
  • 正文语种 简体中文
【内容简介】

  《大数据和我们》告诉我们,每当我们在谷歌上搜索某个问题,在脸谱网上跟某人互动,用优步打车去某处,甚至打开一盏灯时,我们都在产生和分享社交数据。无论是被动还是主动分享的数据、强制还是自愿分享的数据、精确还是粗略的数据,社交数据的总量呈指数增长趋势。

 

  在此背景下,数据科学家化身为侦探与艺术家,通过人们留下的电子踪迹为他们绘制出越发清晰的行为素描画,发现人们的偏好或倾向,以及预测人们可能会购买何种商品。

 

  银行通过数据来评定我们的信用等级,保险公司通过数据来评估我们的风险水平,雇主通过数据来决定是否雇用我们,但作为个体,我们却并未充分受益于数据财富。

 

  我们每天都会做出很多决定,我们今天的行为方式可能会影响我们今后几十年的选择,但很少有人能在短期或长期内观察到自己的所有行为或分析出这些行为将产生何种影响。随着我们逐渐认识到社交数据的价值,《大数据和我们》的作者认为,我们的生活不应由数据来驱动,而应让数据为我们的生活服务。

 

  在这个时代的转折点上,人们正在定义创建数据的人与把数据转化成产品和服务的组织之间的关系。不仅游戏规则发生了改变,这个新游戏还要求我们重新界定客户与零售商、投资者与银行、雇主与雇员、患者与医生、学生与老师、公民与政府之间的关系。在《大数据和我们》中,作者总结了自己多年来在商业、教育、医疗、旅游和金融领域做咨询的经验,并在此基础上提炼出大数据如何更好地服务于普通大众的观点。

 


【作者简介】

  安德雷斯·韦思岸(Andreas Weigend),世界上杰出的大数据、移动社交技术和消费者行为专家之一,美国首席科学家。

 

  他在美国斯坦福大学、加州大学伯克利分校和中国复旦大学任教,还是社交数据实验室(Social Data Lab)的创始人和负责人。

 

  他住在加利福尼亚旧金山。

 


【目录】

序 言 当你的一切都被记录在案时 // VII

 

引 言 社交数据革命 // 001

 

第1 章 培养数据素养

 

数据挖掘的力量 // 020

 

你的数据有什么价值? // 024

 

老虎机与挑剔的相亲者 // 031

 

通过机器学习发现错误 // 034

 

用数据模型辅助决策 // 038

 

实验!实验!实验! // 043

 

第2 章 数字身份与真实身份

 

隐私权简史 // 053

 

从密不透风到公之于众 // 057

 

在互联网上,所有人都知道你是谁 // 061

 

使用假名的利与弊 // 067

 

真实的信号 // 074

 

隐私权和责任心不可兼得 // 078

 

第3 章 社交图谱与信任系数

 

大数据时代的人际关系 // 090

 

“动态信息”功能与“分享所爱”计划 // 097

 

为拥有数据的人提供服务 // 101

 

社交数据的影响力有多大 // 111

 

信任的价值 // 119

 

建设积极的决策环境 // 127

 

第4 章 传感器数据大爆炸的时代

 

如何充分挖掘传感器数据的价值 // 138

 

雇用私家侦探的做法过时了! // 143

 

人工智能时代的读心术 // 155

 

特克斯勒消逝效应与专注力 // 162

 

一次杜撰出来的“度假之旅” // 171

 

第5 章 计算隐私效率与数据回报

 

用户访问自己数据的权利 // 180

 

用户检查数据挖掘过程的权利 // 186

 

用自己的数据投票 // 205

 

第6 章 让数据为你服务

 

拥有修正数据的权利 // 213

 

拥有对数据进行模糊处理的权利 // 219

 

拥有用数据开展实验的权利 // 224

 

拥有自主导入和导出数据的权利 // 229

 

人类擅长的事和机器擅长的事 // 234

 

第7 章 把未来创造出来

 

按照你自己的需求购买产品与服务 // 240

 

金融的未来 // 245

 

公平的职场 // 250

 

在数字课堂上学习 // 258

 

精确地界定我们对数据的需求 // 262

 

决策的量化 // 271

 

后 记 走出洞穴,沐浴阳光 // 277

 

致 谢 // 281

 


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