“不靠谱”的车联网大数据

我一个在纽约工作的朋友，前几天谈到了一个现象。她在曼哈顿上班，住在布鲁克林大桥的另一端，由于做医生，上夜班是常态。没有想到，像她这样受过极好的教育，从事对社会有贡献职业的中产阶级，却接到保险公司的电话洽谈，大致是她的车辆保险将不再享受原来的优惠折扣。

出于职业的审慎和缜密，她了解到，由于她的私人汽车拥有车联网系统，在她驾驶车辆的过程中，她的行驶路线、行驶时间和行驶速度等等信息都被大数据公司收集，某家大数据公司对客户的驾驶数据进行分析，那些上夜班、上班地点较远，经过路线存在潜在风险和驾驶速度超过平均值的客户，会使得保险公司提高其所缴纳保费额度。

原本是一个高尚职业的医生，却被所谓的大数据归类到夜不归宿的闲散人员行列，她幽默地说，“这要感谢我的车联网啊。”

无独有偶，在欧洲，最近闹得沸沸扬扬的同样是车联网引发的关于大数据分析歧视，如果你关注欧洲的媒体，就会注意到这场关于大数据时代社会平等问题的讨论。

这源于一家国际著名保险公司与提供大数据的公司合作，他们推出一款针对不同驾车群体的保险计划。这一计划的要点是，由大数据公司对不同潜在客户的驾车习惯进行分析，如果数据表明某位客户是白天上班，路也近，而且所经过的地带是安全路线，客户驾车习惯良好，没有特别情绪化举动，那么，给其所卖的保险可以打折；反之，保险公司将提价。

社会学者阐述道，在欧洲上夜班、且驾车经过路线复杂的，大多是低收入者和有色人种。由于长距离驾车，且夜班易疲劳，这部分人群的驾车习惯相对不那么好，情绪也相对不佳。倒是那些中产以上的富裕人群，朝九晚五，路线安全，驾驶平和。如果按照保险公司的方案，这就意味着在社会学意义上本应该得到同情甚至帮助的低收入者，要缴纳更高的保费；本来收入就高的人群，却获得保险上的优惠。如此一来，何谈社会公正？

有人曾一度以为，因为大数据是匿名的，且互联网上的个体身份被确认的可能性并不大，即使有歧视，但不是针对特定的人。研究大数据时代歧视问题的学者发现，通过大数据分析技术，仅仅4项参照因素，就足以认定互联网上95%的匿名者身份。

不要天真地以为，汽车大数据的应用改变的仅仅是自动驾驶、智能车载系统等技术层面的思维模式。的确，无论是目前正在尝试的汽车电商和精准营销，还是未来可能实现的精确客户素面和定制化服务，都离不开大数据技术的应用。但是，由此引发的弊端，还是提早注意到比较好。

如同《大数据的兴起》作者所言，我们必须用一种不仅欣赏其力量，而且承认其局限的态度来接纳大数据。