現今，大多數人都知道，當我們訪問網站、下載應用程序，或在社交媒體發帖時，我們也正在將有關自己的數據與這些公司共享。我們也知道，隨著我們在網上的活動更加頻繁，這種共享的影響只會變得更加深遠。因此，為了保護我們的數字隱私，各個公司正在面臨著新的壓力，這也許并不令人感到意外。
而且也是時候了。根據詹妮弗·卡特勒的看法，數據共享本身并不是壞事，但它本身確實有風險。
“收集并分析這些數據是有許多益處的?！眲P洛格學院的一位營銷學副教授卡特勒說道?！袄?，研究人員可以試圖用它來改善這個世界。然而它的風險也很大，因為同樣的信息也能夠被惡意使用。”而即便是出于最大的善意研究這些數據，它們依然有可能產生預料之外的負面副作用。
卡特勒和凱洛格學院的博士生薩姆·戈德堡指出，個人、監管機構以及公司都需要了解數據驅動程度日益加深的世界對于隱私的影響。
個人隱私面臨的挑戰
數據泄露和數據嚴重濫用通常會引發消費者的強烈抗議。然而，我們實際上對數據濫用的容忍度也令人感到好奇。
我們為什么看不到有更多的消費者要求隱私保護，原因之一是消費者往往沒有意識到自己在巨大數據集的正式與非正式研究中扮演“參加者”的角色。
在注冊獲得一項免費服務，或甚至在申請低利率的信用卡時，“大多數人都不知道自己同意了哪些事項，也不知道他們的數據會被用來做什么?！笨ㄌ乩照f。“他們或許會感到不安，但對于他們的數據會被如何使用以及這些使用也許有可能對他們產生的傷害則無具體了解?！?/p>
過去曾經有過一些將消費者對隱私重視程度進行量化的有趣嘗試，然而問題是，消費者往往缺乏所需要的信息，以至于無法用有意義的方式評估風險，因此也沒有可靠的方式能夠給自己的隱私一個具體的數值。如果他們知道自己的信用評分、聲譽、獲得醫療或人壽保險的資格，或甚至人身安全有可能受到損害，他們對于自己個人數據的重視程度或許會有所不同。
此外，大多數人除了接受伴隨新技術的益處而來的弊端之外別無選擇，因為選擇全部拒絕的成本往往太高。“人們使用應用程序，因為工作需要而且不會與生活脫節——他們不會細讀一份100頁的服務協議條款，來找出一項不可接受的條款。”卡特勒說。
消費者還嚴重低估了可以從網上行為中收集到的信息量，即便是最平常的網上行為也一樣?？ㄌ乩盏难芯款I域之一是根據人們的公開推文和Facebook的帖子來進行預測。雖然我們或許預期這些看似無關緊要的發文本來就是公開的，但我們可能并未想到研究人員對這些帖子的深入挖掘程度。
“就連最普通的行為，例如在某家超市的網頁上點‘贊’，最終都可能產生非常具有預測性的個人資料，包括此人的基本人口統計資料，以及政治傾向、信仰偏好和健康狀況等更敏感信息。”卡特勒說道。“很難斷定其成本?！?/p>
最后，數據收集是積累的，而且并不總是能夠以容易解釋、跟蹤或預測的方式進行。
“消費者或許不在意某個小應用程序能夠訪問她iPhone里的照片，然而當她發現公司之間正在合并，或者正在合并彼此的數據時，一只知道有關于你的一切的數據怪獸便突然產生了。此時，這位消費者也許就想對她的數據集采取更多的控制?！笨ㄌ乩照f道。
監管機構在做什么
“個人控制”正是歐盟希望通過《通用數據保護條例》（General Data Protection Regulation，簡稱GDPR）來實現的目的，該法規已經被認為是數據保護規定的黃金標準。
于2018年5月生效的GDPR，是建立關于公司如何處理數據相關規定最完整的政策嘗試。“這個條例背后的想法是建立如何處理數據收集和使用的標準。”主要研究隱私問題的凱洛格學院博士生薩姆·戈德堡說道。“同時它是在一個需要個人同意的框架下實施的?！?/p>
在GDPR針對用戶和公司制定的幾項新權利與責任中，包括“被遺忘權”、事故通報新規定以及數據安全要求等，都是從“選擇退出”轉變為“選擇進入”的默認隱私設置。這項新設置意味著各個公司的默認狀態是不跟蹤訪問者。此外，GDPR還規定各個公司不得拒絕為那些選擇不允許收集自己的數據的用戶提供服務。
“因此從法律上來說，新聞出版社不能說：‘你必須選擇進入，才可以閱讀任何文章。’”戈德堡表示。
雖然整體而言GDPR的變更在公司通報與結構方面取得了重大而明確的進展，但這項規定有潛在的漏洞。根據規定，公司可以出于“必要的處理”的理由來收集數據（例如如果運行網站必須使用cookie，公司即可以使用cookie)，以及出于“合法利益”的理由收集數據?！昂戏ɡ妗笔且粋€被公認為模糊的規定，可能減損個人同意權。
因此，人們不禁懷疑GDPR對于遏止數據收集濫用的實際效果。
“‘合法利益’可能很廣泛?！备甑卤ふf道。“雖然GDPR寫得很明確，但監管機構解釋合規的方式不一定清楚，因此，各個公司仍然在對法律的界限進行實驗與測試?！?/p>
美國的情況如何？
專家們說，像GDPR這樣健全的法律框架在美國通過的可能性不大，但它們可能沒有必要通過。像谷歌和Facebook這樣的公司，在全球范圍內運營時還要維持具體國家的隱私政策，不僅可能太繁瑣而且風險大，更不用說成本昂貴以及是否合理了。遵守這些法規中最嚴格的部分可能會成為全球科技公司的標準做法，這與航空公司對于那些強加在它們身上的那些拼湊出來的國家安全標準所抱持的順應態度類似。
隱私以及我們社會的結構
不過，向個人提供更多對自己數據的控制權，也只能有限地減輕對我們所有人收集到的海量數據具有的更大規模、更長期的影響。
例如，大規模的數據收集與分析對我們的社會結構可能會有深遠的影響，因為預測分析有可能加深先前存在的偏見。如果一家銀行使用社交媒體來預測某人拖欠貸款的可能性，或是警方依賴預測模型來決定將哪類人列為嫌疑對象，那么從數據中發現的任何種族、性別或階級偏見都可以反映出來，并且可能被這些模型放大，從而產生帶有歧視性的結果。糾正這個問題并不總是直截了當，而且還需要模型創建者本身的反思。
另外，記住研究人員所說的“二級效應”也很重要，也就是由一個行動的后果引發的反響。例如，將社交網絡數據作為信用評分的代替指標，其作用不僅僅是對借貸機構和貸款申請人有益或有害；它可能會改變信用取得的本質以及人們使用社交網站的方式。例如，這種轉變誘因可能會改變個人在社交媒體上的聯系和傳播信息的方式。同樣，使用現有數據來判定某個人犯罪的可能性可能會加劇我們刑事司法系統中的種族和階級差異。
對卡特勒來說，這表明對數據進行額外保護可能有必要，這不只是詢問個人是否選擇要保護自己的數據。
鑒于這個生態系統的快速發展態勢——考慮到人臉識別軟件的興起或是與社交媒體連結的支付選項——即使公司方面完全保持透明，也不可能化解人們對于未來數據收集和使用增多將如何演變所懷有的更深的不確定感。
“我們正處于未知的領域。”卡特勒說。“隨著獲取數據越來越容易，我們需要眾多領域的研究人員進行跨領域合作，研究如何在創新與保護消費者和社會之間取得平衡?！保ㄘ敻恢形木W）
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