Veriler hassas bir konudur ve bir veri bilimcisi olarak doğal olarak bu konu ile yakından ilgileneceksiniz. İşte her zaman uymanız gereken bazı kurallar.
Veriler son derece değerlidir ve onu kullanmak günümüzde çoğu kuruluş için kolayca en iyi uygulamalardan biridir. Ancak bununla ilgili endüstri standartlarını bilmek, insanlar verinin değeri hakkında daha fazla şey öğrendikçe veri bilimcilerin verilerle yanılmamaları için gereklidir.
Bu nedenle, veri bilimcileri güvenli ve etik uygulamaları benimsemeli ve standartlaştırılmış olanları benimsemelidir. Sadece verinin ne kadar değerli olduğunu düşünmek yerine, hangi amaçla olursa olsun veriyi elde etme ve işleme yöntemlerini sorgulamak akıllıca olacaktır. Bu nedenle, burada her veri bilimcinin uyması gereken dokuz davranış kuralı vardır.
1. Yönetmeliklere uyun
Veri bilimcileri, belirli işler için geçerli olan veri koruma düzenlemelerini bilmelidir. Aksi takdirde, bilmeden yasayı çiğneyebilir, kendinizi ve başkalarını riske atabilirsiniz. Dolayısıyla, bu bilgi etik çalışmayı sağlamak ve istenmeyen zararları önlemek için çok önemlidir.
Bu nedenle, herhangi bir faaliyette bulunmadan önce ilgili yasaları kontrol edin. Üstelik kurallara uymak için sadece yönetmeliklere uymayın; ayrıca onlar hakkında daha derin bir anlayış ararlar. Yönetmeliklere uygun şekilde uymak için, neden yerleştirildiklerini ve neye karşı koruduklarını bilmelisiniz.
Dikkate değer birkaç gizlilik yasası, AB'nin Genel Veri Koruma Yönetmeliğidir (GDPR) ve Kaliforniya Tüketici Gizliliği Yasası (CCPA). Diğerleri arasında HIIPA, DPA, PIPEDA, LGPD ve birçok sektöre özgü düzenleme yer alır.
2. Gizliliğe Saygı
Adresler, e-postalar ve kimlikler, insanlar için gerçek riskler oluşturdukları için herkese açık olmaması gereken tanımlayıcılardır. Bu nedenle, bu ayrıntıları olabildiğince özel yaptığınızdan emin olun.
Açığa çıkarsa, kurbanlar kimlik hırsızlığına veya dolandırıcılığa maruz kalabilir. Ayrıca, gizli bilgilerini ifşa etmekle tehdit eden kişiler tarafından şantaja maruz kalabilirler. Ayrıca profesyoneller, kişisel tercihleri kamuoyuna açıklandıktan sonra itibar zedelenmesine ve çevrimiçi tacize maruz kalabilir. Bunlar ilişkilerini, kariyer fırsatlarını ve sosyal konumlarını etkileyebilir.
Bunu göz önünde bulundurarak, daha iyiye gitmenin etkili yollarını araştırın ve seçin. güvenli çevrimiçi kimlikler ve kimlik bilgilerini gizleyin. Örneğin, karakterleri değiştirebilir, doğrudan tanımlayıcıları kaldırabilir veya genelleme yapabilirsiniz. Bunları yapmak, hassas verileri siber suçlulardan korurken, kuruluşlara bulgularınız konusunda yardımcı olur.
3. Önyargıyı Ortadan Kaldır
Veri bilimcileri, olabildiğince objektif olmak için istatistiklere güvenirler. Yine de, bu çabalara rağmen önyargı devam ediyor çünkü daha büyük verilerin daha doğru olduğu fikri en yaygın olanlardan biri. yaygın veri bilimi mitleri.
Bunda bazı gerçekler var ama ne yazık ki büyük veriler bazen gereksiz veya sahte unsurlar ve istatistikler içeriyor. Bu nedenle, yalnızca sayılara odaklanmak yerine verilerinizin temiz ve temsili olduğundan emin olun.
Verileri kullanımdan önce temizlemek veya filtrelemek, önyargıyla mücadelede mükemmel yöntemlerdir. Örneğin, temsili verileri sağlamak için hataları kontrol edebilir veya katmanlı örnekleme kullanabilirsiniz.
4. Sonuçları Uydurmayın veya İcat Etmeyin
Fabrikasyon, bulguları oluşturmayı ve bunları doğru olarak bildirmeyi içeren bir veri suiistimali ve araştırma sahtekarlığı biçimidir.
Örneğin, bir veri bilimcisi, bir ilacın belirli bir yaş grubunun çoğu üyesi için hiçbir yan etkisinin bulunmadığını bildirebilir. İlk tıbbi deneyler olmasaydı ve onları destekleyecek veriler toplanmasaydı, bu bulgular uydurma olurdu.
Fabrikasyon, veri bilimcileri ve işlerine güvenenler için ciddi ve olumsuz sonuçlara sahiptir. Güvenilirliğinizi yok edebilir, kuruluşunuzun itibarını lekeleyebilir, halka zarar verebilir veya sizi yasal risklere maruz bırakabilir.
5. Kanıtları Tahrif Etmeyin veya Manipüle Etmeyin
Sahtecilik, gerçekliğin manipüle edilmesidir, bir gündeme uymak için toplanan verilerdir. Fabrikatörler iddialarını desteklemek için var olmayan verilerden sonuçlar uydururken, sahteciler kişisel nedenlerle gerçek ve mevcut verileri çürütmeye çalışırlar. Bunu başarmak için, araştırma ekipmanına müdahale edebilir, verileri değiştirebilir veya tamamen atlayabilirler.
Sahtecilik, çeşitli sektörlerde karar vermeyi etkileyen yanlış bilgiler sağlayarak halka zarar verebilir. Örneğin, tahrif edilmiş bir ilaç çalışması insanları gereksiz risklere, etkisiz tedavilere veya zararlı yan etkilere maruz bırakabilir. Ayrıca başka amaçlar için kullanılabilecek para, zaman veya malzeme kaybına da neden olabilir.
Uydurma ve tahrifat, olumsuz etkileri ve çok sayıda yaptırımı olan vicdansız uygulamalardır. Bunlar arasında para cezaları, kimlik bilgilerinin iptali, araştırma fonu kaybı veya hapis cezası yer alabilir.
6. Şeffaflığı Göster
Veri bilimcileri için şeffaflık, verileri toplamak, analiz etmek ve sunmak için uygulanan yöntemler konusunda dürüst olmak anlamına gelir. Veri bilimcileri, uygulamalarını diğer veri bilimcileri ve çalışma katılımcıları ile paylaşmaya açık ve hazır olmalıdır.
Ayrıca, çalışma katılımcılarının onayını almalısınız, çünkü sonuçları bilgilendirilmiş onay olmadan yayınlamak katılımcılara çeşitli şekillerde saygısızlık edebilir veya zarar verebilir. Onurlarını, mahremiyetlerini ve özerkliklerini ihlal edebilir veya çalışmadan kaynaklanan zararlı, gereksiz risklere maruz bırakabilirler.
Şeffaflık, içgörü için verilerinize güvenenlerle güven oluşturur. Ayrıca, başkalarının sonuçlarınızı incelemesine izin vererek veri kalitesini de sağlar.
Ek olarak, veri bilimcileri arasındaki açıklık, işbirliğini ve öğrenmeyi teşvik eder. Sürecinizi paylaşarak ve iletişim kurarak yeniliğin teşvik edilmesine yardımcı olabilirsiniz. en iyi veri görselleştirme yöntemleri ve onlardan öğrenirken akranlara veri bilimi teknikleri.
7. Verileri Güvenli Bir Şekilde Toplayın
Veri bilimcileri, verileri toplamak, analiz etmek ve depolamak için kullanılan yöntemlerin güvenliğini doğrulamalıdır. Bunu yapmak, veri bilimcileri ve çalışma katılımcılarını etkileyebilecek potansiyel veri ihlallerini önler.
Veri ihlalleri, kişisel güvenliği tehlikeye atar, kamu güvenini baltalar ve şirket için şaşırtıcı mali kayıplara yol açan organizasyonel yetersizliği ortaya çıkarır. Bu kayıplar, veri ihlali kurbanlarından, daha az müşteriden ve daha fazlasından açılan davalar olabilir.
Bunun ışığında, bulmak için araştırma yapmalısınız. en etkili veri güvenliği çözümleri ve bunları uygulayın. Örneğin, bağlantıları TLS/SSL şifrelemesi ile güvenli hale getirebilir veya dönüşümlü proxy'ler kullanabilirsiniz. Ayrıca, bir saldırı durumunda erişim kontrol önlemlerini uygulayabilir ve yedekler oluşturabilirsiniz. Çözüm bulduğunuzda, maksimum güvenliği sağlamak için bunları başkalarıyla paylaşmayı unutmayın.
8. Algoritmaları Sorumlu Bir Şekilde Kullanın
Algoritmalar sadece veri analizi için araçlar değildir. İnsanların yaşamları, davranışları ve fırsatları üzerinde güçlü etkileri vardır. Bununla birlikte, sorunları çözmeye ve yenilikçi tahminler yapmaya yardımcı olsalar da, aynı zamanda kusurludurlar.
Algoritmaların dikkatli bir şekilde tasarlanmadığı, test edilmediği veya uygulanmadığı takdirde belirli insan gruplarına zarar verebilecek sosyal ve etik etkileri vardır. Ayrıca, mevcut önyargıları yansıtan ve öngörülemez olabilen veriler üzerinde eğitilirlerse önyargı da getirirler. Bu nedenle, veri bilimcileri bunları sorumlu bir şekilde tasarlamalı ve kullanmalıdır.
Her zaman uygun algoritmaları seçin, performanslarını test edin ve nasıl çalıştıklarını açıklayın. Ayrıca, potansiyel önyargı kaynaklarını belirlediğinizden ve gerektiğinde güncellenen veya düzelten mekanizmalar uyguladığınızdan emin olun.
9. Çalışmanızın Uzun Vadeli Etkilerini Düşünün
Bir veri bilimcisi olarak çalışmanız, toplumun birçok yönünü önemli ölçüde etkileyecektir. Bu nedenle, modellerinizin insanları nasıl etkilediğini her zaman düşünün.
Örneğin, çalışmanızın gelecekte önyargı ve eşitsizliği sürdürüp sürdüremeyeceğini veya mahremiyeti tehlikeye atıp atamayacağını sorgulamaya çalışın. Ardından, bu endişeleri yeterince ele alın.
Geleceğe yönelik bir bakış açısının herhangi bir düzeltici yöntemden daha önemli olduğunu ve gelecek günleri düşünmenin etik açıdan sağlam kararlar almanın en etkili yollarından biri olduğunu unutmayın.
Bir Veri Bilimcisi Olarak Etik Olmalısınız
Bir veri bilimcisi olarak orantılı sorumlulukla birlikte gelen bir güce sahip olursunuz. Becerileriniz nadirdir, bu nedenle kurumsal karar alma sürecinin ön saflarında yer alırsınız.
Kararlarınız, şirket iş planlarından ceza adaleti sistemlerine kadar her şeyi etkiler. Yani, onları hafifçe yapmamalısın. İnsanları sektörünüzdeki ve diğer teknoloji alanlarındaki mevcut etik ikilemlerden korumak için işinizde her zaman dürüst, etik ve titiz olun.