王悠然 中国社会科学报 2016年10月19日01版

中国社会科学报华盛顿10月17日电（记者王悠然）近日，美国数据科学家凯西·奥尼尔提示公众不宜过分信赖大数据，因为其背后的数学模型并非完全公正客观，而是承载着研究者的观念和动机。

　　在哈佛大学取得数学博士学位后，奥尼尔曾在高校从事数学研究工作，后进入金融界担任量化分析师。金融从业经历令她认识到，数据和算法并非人们通常所想的那样中立、可靠、反映事实，它们常常成为一些机构、团体满足自身利益的工具。近日，奥尼尔在接受哈佛大学校报采访时分享了自己的经历和看法。

　　奥尼尔举例说，2008—2009年美国次贷危机的一个驱动因素就是“数学谎言”——金融机构声称它们拥有数学和统计学“证据”显示其发行的住房抵押贷款证券是安全的投资，但这些“证据”其实并不存在，受雇的研究人员是迫于雇主压力而“研发”出连他们自己都不相信但与机构盈利目标相符的数学模型的。

　　奥尼尔表示，大数据的缺陷源于多方面，如数据科学家的主观立场、数据收集和使用的透明度不足、缺乏外部监督、技术专家对其研究成果的负面社会影响不关心、民众对数学的畏难情绪等。