谷歌撤销了删除多篇《卫报》文章链接的决定

, 谷歌撤销删除《卫报》文章链接的决定,显示出在执行欧洲被遗忘权裁决时遇到的难题。该裁决允许欧洲公民要求谷歌删除包含其不利信息的搜索结果链接。

新浪科技讯 北京时间7月4日上午消息,谷歌(584.73, 2.39, 0.41%)周四撤销了删除多篇《卫报》文章链接的决定,凸显出该公司在遵守欧洲“被遗忘权”裁决的过程中所面临的困境。

这些文章报道了一名足球裁判员在撤回处罚决定时说谎。《卫报》对谷歌删除链接的决定提出抗议。但目前还不清楚是谁要求谷歌删除这些链接的。

另外,谷歌尚未恢复BBC的一篇文章链接。该文章报道了前美林CEO斯坦利·奥尼尔(Stanley O’Neal)在该公司亏损数十亿美元后,被驱逐的内幕消息。

这些事件凸显出谷歌在遵守欧洲法院今年5月的“被遗忘权”裁决时面临的不确定性。按照当时的裁决,欧洲公民有权要求谷歌在其姓名的搜索结果中,删除一些对其不利的内容链接。

隐私维权人士认为,谷歌此举凸显出这项裁决在实际实施过程中遭遇的一些问题。由于谷歌从一开始就对这一裁决提出批评,所以由此引发的争论反而可能令谷歌获益。

谷歌迄今已为止已经收到了7万多条删除请求,并在过去几天陆续开始删除链接。但当该公司通知BBC和《卫报》后,这两家媒体将这一消息对外公开。

这些事件表明,要求谷歌删除链接非但不会令过去的事情淡化,反而有可能再次引人关注。这有可能降低用户提交“被遗忘权”申请的热情。

“至少从现在来看,肯定存在一些难以处理的问题。”美国电子前沿基金会激进人士帕克尔·希金斯(Parker Higgins)说,“我们过去几天已经看到了类似的情况:当有人希望自己的某些消息被遗忘时,反而导致这些内容再度受人关注。”

“这可能会让你认为;这或许并不是让别人忘记自己的过去的最佳渠道。”

谷歌的目标是保护其搜索结果的可靠性和有效性。目前还不清楚谷歌将如何判断删除请求的有效性,以及今后如何落实欧洲法院的裁决。

《卫报》发言人说:“我们建议谷歌增强其决策标准的透明度,并公布内容发布商应该如何对此提出抗议。”

谷歌控制着欧洲90%以上的网络搜索市场份额,该公司表示,他们目前还处于探索阶段。该公司在声明中称:“这对我们来说是一个全新且不断进化的流程。我们将继续听取反馈,并将与数据保护机构和其他组织展开合作,以便遵守这项裁决。”

隐私保护人士认为,向相关媒体发出链接删除通知可以有效提升透明度,还有可能促使欧洲法院重新评估这项裁决,包括它对媒体报道产生的影响。

伯克曼互联网与社会研究中心(Berkman Center for Internet and Society)联合创始人乔纳森·齐特林(Jonathan Zittrain)说,“倘若收到通知的网站选择公开此事,导致提交申请的人因此受到伤害,法院可能就会审查这些网站的行为。”

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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/1b5b026cbb57 分类类别不平衡问题--python篇 # 一、什么是类不平衡 ## 在分类中经常会遇到:某些类别数据特别多,某类或者几类数据特别少。 如二分类中,一种类别(反例)数据特别多,另一种类别(正例)数据少的可怜。 如银行欺诈问题,客户流失问题,电力盗窃以及罕见疾病识别等都存在着数据类别不均衡的情况。 二、为什么要对类不平衡进行特殊处理 ## 传统的分类算法旨在最小化分类过程中产生的错误数量。 它们假设假阳性(实际是反例,但是错分成正例)和假阴性(实际是正例,但是错分为反例)错误的成本是相等的,因此不适合于类不平衡的数据。 有研究表明,在某些应用下,1∶35的比例就会使某些分类方法无效,甚至1∶10的比例也会使某些分类方法无效。 如果数据存在严重的不平衡,预测得出的结论往往也是有偏的,即分类结果会偏向于较多观测的类。 三、提升不平衡类分类准确率的方法 ## 提升不平衡类分类准确率的方法有三大类:采样、阈值移动、调整代价或权重。 avatar 1、采样 ### 1 过采样 #### 过采样基本思想就是通过改变训练数据的分布来消除或减小数据的不平衡。 过采样有随机过采样、基于聚类的过采样、信息性过采样(SMOTE)三大类方法。 随机过采样:通过增加少数类样本来提高少数类的分类性能 ,最简单的办法是随机复制少数类样本。 基于聚类的过采样:K-Means聚类算法独立地被用于少数和多数类实例,之后,每个聚类都过采样使得相同类的所有聚类有着同样的实例数量。 avatar 信息性过采样--SMOTE 利用KNN技术,对于少数类样本a, 随机选择一个最近邻的样本b, 然后从a与b的连线上随机选取一个点c作为新的...
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