新闻生产中的算法风险：成因、类型与对策(11)
4.隐私风险
隐私风险的产生因个人数据而起 。 算法的运行离不开数据 ， 而个性化新闻推荐、用户分析等服务需要个人数据 。 无论作为一种技术目标 ， 还是一种服务目标 ， 搜集的个人数据越多 ， 算法对用户的“了解”就越准确 。 算法所有者可能会无视用户的隐私保护：一方面过度搜集用户个人数据 ， 例如将个人敏感数据纳入收集范围；另一方面对个人数据缺少有效保护 ， 随意流转数据 ， 导致个人数据泄露 。
路透新闻研究所《数字新闻报告2016》的数据显示 ， 49％的英国和美国受访者对算法推荐影响个人隐私表示担忧 。 2018年3月16日脸书爆出个人数据泄露丑闻 ， 剑桥分析公司（Cambridge Analytica）借助2014至2015年间在脸书推出的一款心理测验在未经同意下盗用高达5000万用户的个人信息 ， 用于美国总统大选时为特朗普进行精准的广告投放 ， 影响了选举结果 。 [10]大数据时代 ， 个人数据被多个终端、平台所收集 ， 被各种算法“监视” ， 隐私风险随时可能发生 。 虽然有人提出将个人数据处理时用匿名的方式规避隐私风险 ， 但不可否认的是 ， 多个匿名数据建立关联依然可以识别出特定的个体 。 不让个人数据“裸奔” ， 需要更有效的防护措施 。
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