我一个在纽约工作的朋友,前几天谈到了一个现象。由于做医生,她上夜班是常态。没有想到,像她这样受过极好的教育,从事对社会有贡献职业的中产阶级,却接到保险公司的电话洽谈,大致是她的车辆保险将不再享受原来的优惠折扣。
出于职业的审慎和缜密,她了解到,由于她的私人汽车拥有车联网系统,在她驾驶车辆的过程中,她的行驶路线、行驶时间和行驶速度等等信息都被大数据公司收集,某家大数据公司对客户的驾驶数据进行分析,那些上夜班、上班地点较远,经过路线存在潜在风险和驾驶速度超过平均值的客户,会使得保险公司提高其所缴纳保费额度。
原本是一个高尚职业的医生,却被所谓的大数据归类到夜不归宿的闲散人员行列,她幽默地说:“这要感谢我的车联网。”
无独有偶,在欧洲,前一段闹得沸沸扬扬的同样是车联网引发的关于大数据分析歧视,如果你关注欧洲的媒体,就会注意到这场关于大数据时代社会平等问题的讨论。
这源于一家国际著名保险公司与提供大数据的公司合作,他们推出一款针对不同驾车群体的保险计划。这一计划的要点是,由大数据公司对不同潜在客户的驾车习惯进行分析,如果数据表明某位客户是白天上班,路也近,而且所经过的地带是安全路线,客户驾车习惯良好,没有特别情绪化举动,那么,给其所卖的保险可以打折;反之,保险公司将提价。
社会学者阐述道,在欧洲上夜班、且驾车经过路线复杂的,大多是低收入者和有色人种。由于长距离驾车,且夜班易疲劳,这部分人群的驾车习惯相对不那么好,情绪也相对不佳。倒是那些中产以上的富裕人群,朝九晚五,路线安全,驾驶平和。如果按照保险公司的方案,这就意味着在社会学意义上本应该得到同情甚至帮助的低收入者,要缴纳更高的保费;本来收入就高的人群,却获得保险上的优惠。如此一来,何谈社会公正?
有人曾一度以为,因为大数据是匿名的,且互联网上的个体身份被确认的可能性并不大,即使有歧视,但不是针对特定的人。研究大数据时代歧视问题的学者发现,通过大数据分析技术,仅仅4项参照因素,就足以认定互联网上95%的匿名者身份。
不要天真地以为,汽车大数据的应用改变的仅仅是自动驾驶、智能车载系统等技术层面的思维模式。的确,无论是目前正在尝试的汽车电商和精准营销,还是未来可能实现的精确客户素面和定制化服务,都离不开大数据技术的应用。但是,由此引发的弊端,还是提早注意到比较好。
如同《大数据的兴起》作者所言,我们必须用一种不仅欣赏其力量,而且承认其局限的态度来接纳大数据。
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