「信息时候与鼎新基金会：好意思国的政策制定者必须措置数据界限问题亚洲色图|欧美色图|亚洲色吧，确保通盘东谈主和社区都能取得高质料的数据」

2022年11月7日，信息时候与鼎新基金会（Information Technology and Innovation Foundation， ITIF）发布其数据鼎新中心政策分析师Gillian Diebold撰写的《是数据界限如故数字界限？如故两者兼有？（Data Divide or Digital Divide? Or Both?）》。著述指出，时候荒谬使得齐集、处理和使用数据比以往任何时候都更便捷、更容易。数据运转的鼎新是促进社会和经济茂盛的要津道路，数据概况匡助个东谈主、企业和政府作念出更好的决策。然而，在一个经济机遇、政府服务和医疗保健都与数据犬牙交错地关连在一皆的寰宇中，个东谈主和社区如安在数据贴近得到反馈，以及他们何如使用对于我方的数据集，极地面影响了他们参与数据经济的才调。尽管学术界、民间社会和大众部门的许多东谈主一经计划了数字界限的影响，如宽带、迁徙拓荒或诡计机接入方面的各异，但很少有东谈主探索数据界限中领少见据者和数据匮乏者之间何如出现不对、这些数据不对何如对个东谈主和社区产生庞杂影响、以及该焕发的布置决议等。

作家指出，数据界限指的是齐集和使用饱胀数据的个东谈主和社区与莫得齐集和使用饱胀数据的个东谈主和社区之间的差距。跟着数据运转的经济和社会不停发展，那些莫得饱胀数据的东谈主会发现，许多服务对他们来说遵守鄙人降。数据界限不错以多种样子发达出来：如因为齐集环境质料数据的传感器数目不及，导致某些场地的东谈主们可能濒临更大的环境风险；因为枯竭追踪和掂量学区与证实形貌之间的关连，一些学生只可取得次优的证实契机；莫得详备电子健康纪录的患者将无法从健康分析系统取得更好的关爱；莫得可一稔医疗拓荒的患者不会收到健康相当的警报，可能因此得不到实时的调养；而那些在基因数据库中代表性不及的患者将无法从精确医疗中受益。这些数据各异的出现可能是出于多种原因，包括资源枯竭、政事压力或法律和监管问题等。但简而言之，数据界限不仅意味着数据运转的某些服务对某些群体不起作用，还意味着数据运转的决策可能对某部分东谈主致使是无益的。若是不弃取行径，数据运转的寰宇将把其中一些个东谈主和社区抛在背面。

作家示意，措置数据界限需要在理念念和实质之间进行衡量，不是通盘的数据界限都需要付出一样的奋勉，应该对它们竖立不同的优先级。在一个数据运转的寰宇中，数据公谈是最紧要的，它意味着基线数据系统通过有代表性的分析得出准确的、可操作的论断。尤其当数据各异影响到大众居品时，摈斥这些各异应该是当务之急，举例激动证实系统存在于通盘社区，以及造访哪些社区或城市还枯竭政府分拨的智能传感器应该是高度优先计划的情况。相较之下，可一稔智能拓荒的普及就莫得那么紧要了。此外，数据界限不仅触及数据集自身的量化信息，还触及数据齐集方法。举例，尽管政府造访为通盘联邦统计数据提供了中枢齐集方法，然而与医疗保健和信贷关连的数据不错通过智能家电、社区安全系统等物联网拓荒来进行齐集。措置数据界限不仅意味着措置统计造访中的代表性问题，还意味着措置这些新兴范畴中的数据齐集问题。作家还指出，在某些情况下，数据齐集和使用方面的挣扎衡可能会导致社会和经济的不对等，以至于导致一些东谈主和群体可能会资格“数据繁重”（data poverty）——即对于其我方和我方所在社区信息的枯竭会对一个东谈主的生涯质料产生要紧的负面影响。

作家进一步指出，数据界限有两个紧要的方面，即数据的代表性和数据的可用性。数据质料有好多方面，包括准确性、实时性、精确性和好意思满性，这些对数据的代表性和可用性都有影响。数据质料欠安是导致数据界限捏续存在的一个紧要身分。而数据不息刻为三类：系统数据、地舆数据或东谈主口统计数据。各样别数据的数据界限可能是由多样原因变成的，包括在数据贴近示意不及、因为数据不行被阐明而导致在数据贴近不可见、数据质料欠安或是对于给定贪图的数据不及。在个东谈主或社区在数据中莫得得到充分反馈的情况下，就会出现数据集代表性不及的问题；当数据具有代表性但不行被阐明或差异到子类别时，就会出现数据集不可见性的问题，进而导致蒙胧特定群体的问题；晦气的数据质料会使现存的数据无法进入实质使用；而枯竭数据的公谈性意味着个东谈主或群体独有的数据需求莫得得到空隙。当证实、交通、医疗保健、金融服务和环境等范畴所需的要津数据系统齐集到的数据不实时，系统数据界限就会产生(举例，因为信用陈说机构莫得齐集某些金融四肢的数据，导致某些个东谈主更难取得信贷)；当对于特定场地的数据不实时，地舆数据界限就会产生(举例，农村地区可能枯竭城市地区可用的先进传感器齐集)；当对于某些东谈主群的数据不充分时，东谈主口统计数据界限就会产生(举例，一项造访可能无法代表特定的种族或年级群体，以及获取可一稔拓荒数据可能惟有高收入用户才能做事得起)。跟着数据不停运转经济和社会的发展，不同经由的数据领有者之间的差距将捏续扩大。未领有饱胀数据的东谈主将发现，许多半字服务对他们产生的遵守并不睬念念。

作家示意，好意思国的数据界限是必须措置的问题，政策制定者应弃取行径，确保通盘好意思国东谈主都能公谈地使用数据。作家对政策制定者何如措置数据界限的问题提倡了几点建议：第一，通过为代表性不及的社区开发有针对性的拓展盘算推算（outreach program）来升迁联邦政府数据质料。同期升迁非政府数据的质料。第二，确保在政府和民间社会之辗转纳可比的数据齐集和监测方法。第三，赞成增多对众包和私营部门数据的期骗，并将其纳入官方数据集。第四，改进紧要的东谈主工智能数据集的文档和质料，以减少铁心有偏差的情况的数目。第五，从中枢联邦机构提供资金，以摈斥数字界限和数据界限。第六，指引联邦机构更新或缔造数据策略，以确保数据齐集被纳入不同的社区。第七，校正《联邦数据计谋》(Federal Data Strategy，FDS)，以笃定什么是数据界限并指引机构弃取行径。第八，缔造一个两党相助的联邦委员会来征询数据界限问题。作家终末强调， 数据经济和数据运转的鼎新为社会的发展提供了遒劲的机遇，但前提是数据的齐集和使用必须具有包容性。政策制定者应奋勉确保通盘东谈主和社区都能取得高质料的数据。

Gillian Diebold：好意思国信息时候与鼎新基金会数据鼎新中心政策分析师，专注于征询如安在大众和私营部门完了数据运转的鼎新。

原文聚首：

https://www.isemag.com/industry-trends-and-research/article/14284950/data-divide-or-digital-divide-or-both 亚洲色图|欧美色图|亚洲色吧