Daten sind ein sensibles Thema, mit dem Sie als Datenwissenschaftler natürlich viel zu tun haben. Hier sind einige Regeln, die Sie immer befolgen sollten.
Daten sind äußerst wertvoll, und ihre Nutzung ist für die meisten Unternehmen heutzutage ohne weiteres eine der Best Practices. Allerdings ist es notwendig, diesbezügliche Branchenstandards zu kennen, damit Datenwissenschaftler keine Fehler mit den Daten machen, wenn die Menschen mehr über deren Wert erfahren.
Daher müssen Datenwissenschaftler sichere und ethische Praktiken übernehmen und standardisierte Praktiken übernehmen. Anstatt nur den Wert der Daten zu hinterfragen, ist es ratsam, die Methoden zur Erhebung und Verarbeitung von Daten für jeden Zweck zu hinterfragen. Hier sind also neun Verhaltenskodizes, die jeder Datenwissenschaftler befolgen sollte.
1. Vorschriften beachten
Datenwissenschaftler müssen die Datenschutzbestimmungen kennen, die für bestimmte Jobs gelten. Andernfalls könnten Sie unwissentlich gegen das Gesetz verstoßen und sich selbst und andere gefährden. Daher ist dieses Wissen von entscheidender Bedeutung, um ethisches Arbeiten sicherzustellen und unbeabsichtigten Schaden zu verhindern.
Informieren Sie sich daher über die einschlägigen Gesetze, bevor Sie irgendwelche Aktivitäten unternehmen. Befolgen Sie außerdem nicht nur die Vorschriften, um die Regeln einzuhalten. auch nach einem tieferen Verständnis für sie streben. Um Vorschriften ordnungsgemäß einzuhalten, müssen Sie wissen, warum sie erlassen wurden und wovor sie schützen.
Einige bemerkenswerte Datenschutzgesetze sind die Allgemeine Datenschutzverordnung der EU (DSGVO) und dem California Consumer Privacy Act (CCPA). Andere umfassen HIIPA, DPA, PIPEDA, LGPD und viele branchenspezifische Vorschriften.
2. Respektieren Sie die Privatsphäre
Adressen, E-Mails und IDs sind Identifikatoren, die nicht öffentlich sein sollten, da sie ein echtes Risiko für die Menschen darstellen. Stellen Sie daher sicher, dass Sie diese Daten so privat wie möglich halten.
Bei Offenlegung könnten die Opfer Opfer von Identitätsdiebstahl oder Betrug werden. Sie könnten auch von Personen erpresst werden, die damit drohen, ihre vertraulichen Informationen preiszugeben. Darüber hinaus können Berufstätige einen Reputationsschaden und Online-Belästigung erleiden, wenn ihre persönlichen Vorlieben öffentlich werden. Diese können sich auf ihre Beziehungen, Karrierechancen und ihr soziales Ansehen auswirken.
Erforschen Sie vor diesem Hintergrund wirksame Wege zur Verbesserung und wählen Sie sie aus sichere Online-Identitäten und Daten anonymisieren. Sie könnten beispielsweise Zeichen ersetzen, direkte Bezeichner entfernen oder verallgemeinern. Dadurch werden sensible Daten vor Cyberkriminellen geschützt und gleichzeitig Organisationen bei Ihren Erkenntnissen unterstützt.
3. Beseitigen Sie Voreingenommenheit
Datenwissenschaftler sind darauf angewiesen, dass Statistiken möglichst objektiv sind. Doch trotz dieser Bemühungen bleibt die Voreingenommenheit bestehen, da die Annahme, dass größere Datenmengen genauer sind, eine der häufigsten ist Häufige Mythen der Datenwissenschaft.
Daran ist etwas Wahres dran, aber leider enthalten große Datenmengen manchmal unnötige oder falsche Elemente und Statistiken. Konzentrieren Sie sich also nicht nur auf die Zahlen, sondern stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber und repräsentativ sind.
Das Bereinigen oder Filtern von Daten vor der Verwendung ist eine hervorragende Methode zur Bekämpfung von Verzerrungen. Sie können beispielsweise auf Fehler prüfen oder geschichtete Stichproben verwenden, um repräsentative Daten sicherzustellen.
4. Erfinden oder erfinden Sie keine Ergebnisse
Fälschung ist eine Form von Datenmissbrauch und Forschungsbetrug, bei der Erkenntnisse erfunden und als wahr gemeldet werden.
Beispielsweise kann ein Datenwissenschaftler berichten, dass festgestellt wurde, dass ein Medikament bei den meisten Mitgliedern einer bestimmten Altersgruppe keine Nebenwirkungen hat. Diese Erkenntnisse wären erfunden, wenn es keine ersten medizinischen Experimente und gesammelten Daten zu ihrer Untermauerung gäbe.
Die Fälschung hat schwerwiegende und negative Folgen für Datenwissenschaftler und diejenigen, die sich auf ihre Arbeit verlassen. Es könnte Ihre Glaubwürdigkeit zerstören, den Ruf Ihres Unternehmens beeinträchtigen, der Öffentlichkeit schaden oder Sie rechtlichen Risiken aussetzen.
5. Fälschen oder manipulieren Sie keine Beweise
Unter Fälschung versteht man die Manipulation der Realität, gesammelter Daten, um sie einer bestimmten Absicht anzupassen. Während Hersteller Ergebnisse aus nicht vorhandenen Daten zusammenstellen, um ihre Behauptungen zu untermauern, arbeiten Fälscher daran, reale und vorhandene Daten aus persönlichen Gründen zu widerlegen. Um dies zu erreichen, können sie Forschungsgeräte manipulieren, Daten ändern oder ganz weglassen.
Fälschungen können der Öffentlichkeit schaden, indem falsche Informationen bereitgestellt werden, die sich auf die Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen auswirken. Beispielsweise könnte eine gefälschte Medikamentenstudie Menschen unnötigen Risiken, unwirksamen Behandlungen oder schädlichen Nebenwirkungen aussetzen. Es kann auch zum Verlust von Geld, Zeit oder Material führen, das für andere Zwecke hätte verwendet werden können.
Fälschungen und Fälschungen sind skrupellose Praktiken mit nachteiligen Auswirkungen und zahlreichen Sanktionen. Dazu können Bußgelder, der Entzug von Qualifikationen, der Verlust von Forschungsmitteln oder eine Inhaftierung gehören.
6. Zeigen Sie Transparenz
Transparenz bedeutet für Datenwissenschaftler, ehrlich über die Methoden zu sein, mit denen Daten gesammelt, analysiert und präsentiert werden. Datenwissenschaftler sollten offen und bereit sein, ihre Praktiken mit anderen Datenwissenschaftlern und Studienteilnehmern zu teilen.
Darüber hinaus müssen Sie das Einverständnis der Studienteilnehmer einholen, da die Veröffentlichung von Ergebnissen ohne Einverständniserklärung den Teilnehmern auf verschiedene Weise Respektlosigkeit oder Schaden zufügen kann. Sie könnten ihre Würde, Privatsphäre und Autonomie verletzen oder sie schädlichen, unnötigen Risiken aussetzen, die sich aus der Studie ergeben.
Transparenz schafft Vertrauen bei denen, die sich auf Ihre Daten verlassen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Es stellt außerdem die Datenqualität sicher, indem es anderen ermöglicht, Ihre Ergebnisse zu überprüfen.
Darüber hinaus fördert Offenheit unter Datenwissenschaftlern die Zusammenarbeit und das Lernen. Sie können dazu beitragen, Innovationen zu fördern, indem Sie Ihren Prozess teilen und kommunizieren beste Datenvisualisierungsmethoden und datenwissenschaftliche Techniken an Gleichgesinnte weitergeben und gleichzeitig von ihnen lernen.
7. Daten sicher sammeln
Datenwissenschaftler müssen die Sicherheit der zum Sammeln, Analysieren und Speichern von Daten verwendeten Methoden bestätigen. Dadurch werden potenzielle Datenschutzverletzungen verhindert, die sich auf Datenwissenschaftler und Studienteilnehmer auswirken können.
Datenschutzverletzungen gefährden die persönliche Sicherheit, untergraben das Vertrauen der Öffentlichkeit und offenbaren organisatorische Inkompetenz, was zu enormen finanziellen Verlusten für das Unternehmen führt. Diese Verluste könnten auf Klagen der Opfer von Datenschutzverletzungen, weniger Kunden und mehr zurückzuführen sein.
Vor diesem Hintergrund müssen Sie Nachforschungen anstellen, um das zu finden Die effektivsten Datensicherheitslösungen und wenden Sie sie an. Sie könnten beispielsweise Verbindungen mit TLS/SSL-Verschlüsselung sichern oder rotierende Proxys verwenden. Außerdem könnten Sie Zugriffskontrollmaßnahmen durchsetzen und im Falle eines Angriffs Backups erstellen. Wenn Sie Lösungen finden, vergessen Sie nicht, diese mit anderen zu teilen, um maximale Sicherheit zu gewährleisten.
8. Gehen Sie verantwortungsvoll mit Algorithmen um
Algorithmen sind nicht nur Werkzeuge zur Datenanalyse. Sie haben starken Einfluss auf das Leben, das Verhalten und die Möglichkeiten der Menschen. Doch obwohl sie dabei helfen, Probleme zu lösen und innovative Vorhersagen zu treffen, sind sie auch unvollkommen.
Wenn Algorithmen nicht sorgfältig entworfen, getestet oder eingesetzt werden, haben sie soziale und ethische Auswirkungen, die bestimmten Personengruppen schaden können. Sie führen auch zu Voreingenommenheit, wenn sie auf Daten trainiert werden, die bestehende Vorurteile widerspiegeln und unvorhersehbar sein können. Daher müssen Datenwissenschaftler sie verantwortungsbewusst gestalten und nutzen.
Wählen Sie immer geeignete Algorithmen aus, testen Sie deren Leistung und erklären Sie, wie sie funktionieren. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie potenzielle Quellen für Voreingenommenheit identifizieren und Mechanismen implementieren, die bei Bedarf Aktualisierungen oder Korrekturen vornehmen.
9. Berücksichtigen Sie die langfristigen Auswirkungen Ihrer Arbeit
Ihre Arbeit als Datenwissenschaftler wird viele Aspekte der Gesellschaft erheblich beeinflussen. Denken Sie also immer daran, wie Ihre Modelle auf Menschen wirken.
Versuchen Sie beispielsweise zu hinterfragen, ob Ihre Arbeit in Zukunft Vorurteile und Ungleichheit aufrechterhalten oder die Privatsphäre gefährden kann. Gehen Sie als Nächstes angemessen auf diese Bedenken ein.
Beachten Sie, dass ein zukunftsorientierter Ausblick wichtiger ist als jede Korrekturmethode und dass das Nachdenken über die kommenden Tage eine der effektivsten Möglichkeiten ist, ethisch fundierte Entscheidungen zu treffen.
Als Datenwissenschaftler müssen Sie ethisch sein
Als Datenwissenschaftler erhalten Sie eine Macht, die mit proportionaler Verantwortung einhergeht. Ihre Fähigkeiten sind selten, daher stehen Sie an der Spitze der organisatorischen Entscheidungsfindung.
Ihre Entscheidungen wirken sich auf alles aus, von den Geschäftsplänen des Unternehmens bis hin zum Strafrechtssystem. Sie sollten sie also nicht auf die leichte Schulter nehmen. Seien Sie bei Ihrer Arbeit stets ehrlich, ethisch und sorgfältig, um Menschen vor bestehenden ethischen Dilemmata in Ihrer Branche und anderen Technologiebereichen zu schützen.
