大家好！欢迎来到数据挖掘与Weka第5.3节！
在我们开始前，我想给大家看一下我住的地方。
我告诉过你，我许多年前搬到了新西兰。
我住在一个叫做哈密尔顿的城市。
让我们放大地图，看是否能看到新西兰北岛
中心的的哈密尔顿。
这就是坏卡托大学。
这是大学，这是我的家。
这是上班的路线：我每天早上骑车穿过乡野。
就像你看到的那样，这真是美好啊。
我住在市郊这里。
我是一个牧羊人！我有四只羊，三只在小围场里，一只在冰箱里。
我骑车（花半个小时）到大学。
我周周都不见到交通信号灯，
因为我住在和大学一个方向的城镇的边缘。
当我到达坏卡托大学校园，那真是一个非常美丽的校园。
我们有三个湖。
那里有两个湖，另一个湖在这儿。
这真是一个工作的好地方！所以，我在这儿很开心。
让我们回到主题：数据发掘中的道德规范。
在欧洲，有很多关于保护隐私权的严格的法律。
例如，如果你收集任何有关于某人的个人信息，
必须声明你的目的。
不经过同意，信息不应该对别人公开。
个人信息的记录必须准确和即时。
人们应该可以评审关于他们的数据。
当不再需要时，数据应该被删除。
个人信息不允许被传送到其他地方。
有的数据因太敏感而不能收集，除非是特殊情况。
这是欧洲的现状，特别是斯堪的纳维亚（半岛）。
当然，在美国不是这样的。
数据挖掘是收集和使用记录的信息，
知道这些道德问题是很有必要的。
人们通常匿名化数据，以便安全地分发给其他人使用，
但是，匿名化比你认为的更难。
可以给你讲一个小故事。
90年代中期，当马萨诸塞州发布公务员的医疗记录总结时，
州长向公众保证它是匿名的，已移除了所有的识别信息
（名字，地址和社会安全号码）。
之后不久，他惊讶地收到的自己的健康记录（包括很多私人信息）
的邮件！人们还可以从剩余的信息中
再次被识别出。
有相当多的关于再识别技术的研究。
例如，利用在互联网上的公开记录，50%的美国人
可以从他们的城市，出生日期，性别识别出来。
如果你还有他们的邮政编码，85%的人可以被识别出来。
有人用电影数据库做了一些有趣的研究。
Netflix发布了有一亿个电影评级记录的数据库。
他们让每个人把电影分级（1到5级），有一大堆人
来做这件事情——总共一亿个电影评级记录。
结果是，你可以识别出数据库中99%的人，如果你知道他们
对6部电影的评级结果和他们看电影的大致时间。
即使你仅仅知道他们对2部电影的评级结果，你也可以识别出70%的人。
这就是说，你可以利用数据库找出这些人看过的其他电影。
他们也许不想让你知道。
再识别是非常强大的，在不破坏整个数据集的
数据挖掘的价值的前提下，进行匿名化是
很困难的。
当然，数据挖掘的目的是辨别：这就是我们努力做的！
我们想知道能把一类数据从另一类辨别出来的规则（谁
获得贷款）？谁得到一个特价？但是，当然，有一些辨别
是不道德的，甚至是违法的。
例如，种族，性别，信仰识别肯定是不道德的，
在许多地方是违法的。
但是，这取决于辨别的内容。
性别辨别经常是违法的......除了对医生以外。
医生在诊断时，会考虑（患者的）性别。
比如，他们不想告诉一个男人，他怀孕了。
同样，看上去无害的信息，可能并不是那样。
例如，地区代码（美国的邮政编码）和种族有很强关联；
某些组织的会籍和性别相关。
所以你也许已经从你的数据库删除了明确的种族和性别信息，
还是可以从其他的信息推断出来种族和性别。
数据处理是非常困难的：它用意想不到的方式揭示自己的秘密。
一个和数据挖掘有关的道德问题是相关性并不意味着因果关系。
这是一个经典的例子：冰淇淋的销售与溺水率同时增长。
是否可以说，冰淇淋的消费导致溺水？应该不能。
它们大概都是由高温引起的，人们去海滩。
数据挖掘显示出的是简单的相关性，不是因果关系。
其实，我们想要因果关系。
我们希望能够预测我们行为的影响，但我们
利用数据挖掘技术得到的只是相关性。
要了解原因，你需要更深层次的模型。
我只是想提醒你一些问题，一些数据挖掘中的道德问题，
在你离开之前，在你把课程中学到的知识应用到自己的数据集之前：
关于个人信息的隐私问题；事实上，匿名是比你想象的困难；
从已匿名的数据重新识别出个体比你想象的容易；
数据挖掘和辨别（这毕竟是关于辨别）；
相关性并不意味着因果关系的事实。
课本里有一节，数据挖掘中的道德，你可以从中了解到
更多的背景知识。你现在应该去完成
本课课后的小练习。
下节课将是我们的最后一节课，下次见。
再见！