4、互联网研究的新常态:伦理问题再审视

互联网研究的新常态:伦理问题再审视

1. 引言

如今,全球互联网用户已超20亿。在过去十二年里,人们对技术及其功能的日常认知和期望发生了迅速变化。2000年至2012年间,全球互联网用户增长超566%,非洲、中东和拉丁美洲/加勒比海等地区的增长率更是高达1000% - 3000%。科技已渗透到日常生活的方方面面,从工作到休闲,从个人健康到医疗领域。随着互联网规模和范围的不断扩大,计算机化、监控、数据共享和大规模数据采集变得无处不在,持续的数据流动和媒介化现实已成为常态。

数据已成为新的货币,在“公共”和“私人”领域的交汇处存在着大量数据。个人和集体的权利与责任再次成为公共政策(包括研究伦理政策)关注的焦点。技术的发展往往超越法律和法规,对其提出挑战,突破其界限,扭曲其应用。互联网从广义上讲,颠覆了传统法学,新兴的互联网治理模式应运而生。技术标准、法律先例和社会规范之间存在着紧张关系。

早期的互联网架构难以被监管,正如劳伦斯·莱斯格所描述的那样,监管需要知道“某人是谁、在哪里以及在做什么”,而早期互联网并不具备这些条件。但如今,互联网正从“默认匿名”向“默认身份识别”转变,这对研究工作产生了重大影响。这种转变是无缝、迅速且有目的的。商业利益(市场)和政府在控制架构上的联系日益紧密,数据成为国际货币,可被买卖和交易。

社交媒体的兴起依赖于对个人的广泛了解,包括其身份、位置、社交网络等。互联网用户在使用互联网时,被动或主动地遵循着新的身份识别和预测规范。数据流动不断跟踪个人的位置和行为,形成模式和预测算法。算法伦理也因此成为备受关注的话题。本文将结合可监管性的概念,探讨互联网研究的现状及其伦理考量,特别是新的“默认可识别性”。

2. 2013年
内容概要:本文介绍了一个基于Google Earth Engine(GEE)平台的JavaScript函数库,主要用于时间序列数据的优化与子采样处理。核心函数包括de_optim,采用差分进化算法对时间序列模型进行参数优化,支持自定义目标函数、变量边界及多种变异策略,并可返回最优参数或收敛过程的“陡度图”(scree image);sub_sample函数则用于按时间密度对影像集合进行三种方式的子采样(批量、分段打乱、跳跃式),以减少数据量同时保留时序特征;配套函数ts_image_to_coll可将子采样后的数组图像还原为标准影像集合,apply_model可用于将优化所得模型应用于原始时间序列生成预测结果。整个工具链适用于遥感时间序列建模前的数据预处理与参数调优。; 适合人群:具备Earth Engine基础开发经验、熟悉JavaScript语法并从事遥感数据分析、生态建模等相关领域的科研人员或技术人员;有时间序列建模需求且希望自动化参数优化流程的用户。; 使用场景及目标:①在有限观测条件下优化非线性时间序列拟合模型(如物候模型)的参数;②压缩大规模时间序列数据集以提升计算效率;③实现模型验证与交叉验证所需的时间序列子集抽样;④构建端到端的遥感时间序列分析流水线。; 阅读建议:此资源为功能性代码模块,建议结合具体应用场景在GEE平台上实际调试运行,重点关注各函数的输入格式要求(如band命名、image属性设置)和异常处理机制,确保输入数据符合规范以避免运行错误。
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