Ein Zitat von Marissa Mayer
Klar ist, dass Benutzer Eigentümer ihrer Daten sind und die Kontrolle darüber haben sollten, wie ihre Daten verwendet werden.
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TIA wurde von echten Benutzern verwendet und arbeitete mit echten Daten – fremden Daten. Daten, bei denen Datenschutz kein Problem darstellt.
Als Einzelpersonen haben wir kaum Einfluss darauf, wie unsere Daten verwendet werden. Ich mache mir keine großen Sorgen über die Auswirkungen auf die Privatsphäre. Aber es scheint mir, dass ich als Einzelperson, wenn ich derjenige bin, der die Daten generiert, ein gewisses Mitspracherecht darüber haben sollte, wie sie verwendet werden.
Der in Mann... zur Schätzung der Temperatur von 1400 bis 1980 verwendete Datensatz von Proxys des vergangenen Klimas enthält Vergleichsfehler, ungerechtfertigte Kürzungen oder Extrapolationen von Quelldaten, veraltete Daten, geografische Standortfehler, falsche Berechnungen der Hauptkomponenten und andere Qualitäten Kontrollmängel.
Benutzer erhalten unbegrenztes „WhatsApp“. Wir bekommen zufriedene Benutzer, die sich keine Sorgen um Daten machen müssen. Mobilfunkanbieter bringen Menschen dazu, sich für Datentarife anzumelden.
Die Menschen sollten jeder Art der Datenweitergabe zustimmen müssen und wissen, wofür die Daten verwendet werden.
Man denkt, dass „Big Data“ das Problem der Diskriminierung vermeidet, weil man es mit großen Datensätzen zu tun hat, aber in Wirklichkeit wird Big Data für immer präzisere Formen der Diskriminierung verwendet – eine Form des Data Redlining.
In der Blockchain-Welt kann und sollte jeder Benutzer Eigentümer seiner Daten sein, und „zentrale“ Akteure sind weniger anfällig für Datenverluste und -verstöße.
Die dezentrale Konsenstechnologie wird den Mainstream erreichen, wenn Produkte entwickelt werden, die es den Verbrauchern ermöglichen, die Kontrolle über ihre eigenen Daten zu übernehmen, und den Benutzern außerdem großartige UXs bieten.
In der zunehmend digitalen Welt sind Daten eine wertvolle Währung, doch als Verbraucher kontrollieren und besitzen wir wenig davon. Als Verbraucher müssen wir uns fragen, was große Unternehmen mit unseren Daten machen, eine Frage, die sich sowohl an Online- als auch an traditionelle Unternehmen richtet.
Ich glaube nicht an datengesteuerte Dinge, das ist die dümmste Phrase. Daten sollten immer den Menschen dienen, Menschen sollten niemals Daten dienen.
Da sich unsere Gesellschaft auf eine datenbasierte Gesellschaft zubewegt, werden unsere kollektiven Entscheidungen darüber, wie diese Daten verwendet werden können, darüber entscheiden, in welcher Kultur wir leben.
Verhält sich Facebook so, als ob ich mein Online-Leben besitze, oder so, als ob es so wäre? Konkret: Kann ich steuern, welche Daten mit anderen Nutzern, Werbetreibenden und Geschäftspartnern geteilt werden?
Der größte Fehler ist die übermäßige Abhängigkeit von Daten. Manager werden sagen, wenn keine Daten vorliegen, können sie keine Maßnahmen ergreifen. Es liegen jedoch nur Daten über die Vergangenheit vor. Wenn die Daten schlüssig sind, ist es zu spät, auf der Grundlage dieser Schlussfolgerungen Maßnahmen zu ergreifen.
Wir sind ... zu einer etwas vagen Unterscheidung zwischen dem, was wir „harte“ Daten und „weiche“ Daten nennen könnten, geführt. Diese Unterscheidung ist eine Frage des Grades und darf nicht unter Druck gesetzt werden; aber wenn man es nicht zu ernst nimmt, kann es helfen, die Situation klar zu machen. Mit „harten“ Daten meine ich diejenigen, die dem lösungsfähigen Einfluss kritischer Reflexion widerstehen, und mit „weichen“ Daten diejenigen, die im Zuge dieses Prozesses für unseren Geist mehr oder weniger zweifelhaft werden.
Ich werde über zwei Dinge sprechen. Einer davon ist, wie Produktivität und Zusammenarbeit die Art der Arbeit neu erfinden und wie wichtig dies für die Weltwirtschaft sein wird. Und zweitens: Daten. Mit anderen Worten, die tiefgreifenden Auswirkungen der digitalen Technologie, die auf Daten und der Datenrückkopplungsschleife beruhen.
Einer der Mythen über das Internet der Dinge besagt, dass Unternehmen über alle Daten verfügen, die sie benötigen, ihre eigentliche Herausforderung jedoch darin besteht, sie zu verstehen. Tatsächlich sind die Kosten für die Erhebung einiger Datenarten nach wie vor zu hoch, die Qualität der Daten ist nicht immer gut genug und es bleibt schwierig, mehrere Datenquellen zu integrieren.
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