हाल ही में फेसबुक पर अपने उपयोगकर्ताओं पर प्रयोग करके यह देखने के लिए गुस्सा आया था कि क्या वे उपयोगकर्ता की भावनाओं को बदल सकते हैं और अब ठीक है ।
जब भी मैं एक पेशेवर डेटा वैज्ञानिक नहीं हूं, मैंने कैथी ओ'नील की पुस्तक 'डूइंग डेटा साइंस' से डेटा विज्ञान नैतिकता के बारे में पढ़ा और जानना चाहूंगा कि क्या यह कुछ ऐसा है जो पेशेवरों को अकादमिक स्तर पर पढ़ाया जाता है (मैं ऐसा उम्मीद करूंगा) या कुछ और। को नजरअंदाज किया जाता है या पेशेवर दुनिया में हल्के ढंग से लागू किया जाता है। विशेष रूप से उन लोगों के लिए जो गलती से डेटा साइंस कर रहे थे ।
डेटा अखंडता पर जब भी जुड़ा हुआ लेख देखा जाता है, तो पुस्तक में बनाए गए डेटा मॉडल के प्रभाव और उन मॉडलों के प्रभाव को समझने के पीछे नैतिक नैतिकता पर भी चर्चा की गई है जो अनुचित तरीके से उपयोग किए जाने पर प्रतिकूल प्रभाव डाल सकते हैं (कभी-कभी अनजाने में) या जब मॉडल गलत, फिर से प्रतिकूल परिणाम का उत्पादन।
इस लेख में अभ्यास संहिता पर चर्चा की गई है और डेटा साइंस एसोसिएशन की आचार संहिता का उल्लेख किया गया है , क्या यह प्रयोग में है? नियम 7 विशेष रुचि का है (उनकी वेबसाइट से उद्धृत):
(ए) एक व्यक्ति जो किसी मामले के संबंध में एक ग्राहक-डेटा वैज्ञानिक संबंध बनाने की संभावना के बारे में एक डेटा वैज्ञानिक के साथ परामर्श करता है, एक संभावित ग्राहक है।
(ख) यहां तक कि जब कोई ग्राहक-डेटा वैज्ञानिक संबंध लागू नहीं होता है, तो एक डेटा वैज्ञानिक, जिसने एक संभावित ग्राहक से जानकारी सीखी है, उस जानकारी का उपयोग या प्रकट नहीं करेगा।
(ग) पैराग्राफ (बी) के अधीन एक डेटा वैज्ञानिक एक ग्राहक के लिए व्यावसायिक डेटा विज्ञान सेवाएं प्रदान नहीं करेगा, जिसमें समान रूप से समान या संबंधित उद्योग में संभावित ग्राहक के प्रतिकूल हो, यदि डेटा वैज्ञानिक को संभावित ग्राहक से जानकारी मिली हो। इस मामले में उस व्यक्ति के लिए काफी हानिकारक हो सकता है
क्या यह कुछ ऐसा है जो पेशेवर रूप से प्रचलित है? बहुत से उपयोगकर्ता आँख बंद करके स्वीकार करते हैं कि हमें कुछ मुफ्त सेवा (मेल, सोशल नेटवर्क, इमेज होस्टिंग, ब्लॉग प्लेटफ़ॉर्म आदि) मिलती है और एक EULA से सहमत होते हैं ताकि विज्ञापन हमारे सामने आ सकें।
अंत में यह कैसे विनियमित किया जाता है, मैं अक्सर उपयोगकर्ताओं के बारे में पढ़ता हूं जब सेवा की शर्तों में बदलाव होता है, लेकिन ऐसा लगता है कि कुछ चीजों से पहले इस तरह की चीजों पर प्रतिक्रिया करने के लिए कुछ स्वतंत्रता संगठन, वर्ग कार्रवाई या सीनेटर की आवश्यकता होती है।
वैसे मैं यहां कोई निर्णय नहीं कर रहा हूं या यह कह रहा हूं कि सभी डेटा वैज्ञानिक इस तरह का व्यवहार करते हैं, मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि अकादमिक रूप से क्या सिखाया जाता है और पेशेवर रूप से अभ्यास किया जाता है।