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データサイエンスでの倫理の適用方法
最近、ユーザーの感情を変えることができるかどうかを確認するためにユーザーを実験しているFacebookで激しい論争がありました。 私はプロのデータ科学者ではありませんが、キャシー・オニールの本「Doing Data Science」からデータ科学の倫理について読んでおり、これが専門家が学術レベルで教えられているものかどうかを知りたいです（私はそう期待します）無視されるか、プロの世界で軽く適用されます。特に誤ってデータサイエンスを行うことになった人たちにとって。 リンクされた記事ではデータの整合性について触れましたが、この本では、作成されたデータモデルの影響と、不適切に（時には無意識に）使用されたり、モデルが不正確で、やはり不利な結果を生む。 この記事では、実践規範について説明し、データサイエンス協会の行動規範に言及していますが、これは使用されているものですか？ルール7は特に興味深い（ウェブサイトから引用）： （a）問題に関してクライアントとデータの科学者の関係を形成する可能性についてデータ科学者と相談する人は、見込み顧客です。 （b）クライアントとデータの科学者との関係が続かない場合でも、見込みのあるクライアントから情報を学んだデータ科学者は、その情報を使用または開示してはなりません。 （c）パラグラフ（b）の対象となるデータサイエンティストは、データサイエンティストが見込み客から情報を受け取った場合、同じまたは実質的に関連する業界の見込み客の利益に実質的に不利な利益をクライアントに専門のデータサイエンスサービスを提供してはなりませんそれは問題のその人に著しく有害である可能性があります これは専門的に実践されているものですか？多くのユーザーは、私たちが何らかの無料サービス（メール、ソーシャルネットワーク、画像ホスティング、ブログプラットフォームなど）を利用していることを盲目的に受け入れ、広告を私たちにプッシュするためにEULAに同意します。 最後に、これはどのように規制されていますか？サービスの条件が変わったときにユーザーが武装していることをよく読みますが、何かが起こる前にそのようなことに反応するためにいくつかの自由組織、集団訴訟または上院議員が必要であるようです。 ちなみに、ここで判断を下したり、すべてのデータサイエンティストがこのように振る舞うとは言っていませんが、学術的に教えられ、専門的に実践されていることに興味があります。