一是容易导致数据偏差与霸权现象。一方面，数据质量良莠不齐，难以得到有效保证。虽然大数据技术需要大量的数据来进行分析和预测，但数据的质量往往并不能得到保障。如果数据存在错误、不准确或不完整等问题，就可能误导分析结果并导致错误决策。另一方面，数据所有权与数据霸权问题突出，大数据技术之运用常由少数大型技术公司主导，或将使数据的掌控成为一种霸权的象征，限制其他参与者的机遇与竞争。而对个人或组织的数据控制权与所有权的界定，更是一道需要思考与解决的难题。
三是威胁社会公正。数据的获取与利用涉及技术、资金和人力等多方面的资源投入，使得大型企业和组织更容易接近并充分运用更全面的数据，而中小企业和个人则难以触及这一海量宝库，造成了不公平竞争与资源分配不均的问题。数据不平等加剧了信息的不对称，使得一部分人陷于信息获取的劣势地位，难以享受公平的服务与资源。如果数据集中存在偏见或不完整的数据，分析结果可能导致对某些群体或个人的歧视与不公平对待。同时，大数据技术之自动化与智能化，或将对部分行业与就业岗位带来冲击，某些工作可能被自动化替代，导致就业机会的减少与技能的转型。
这些负面效应并不意味着大数据技术本身有问题，而是提醒我们在应用大数据技术时，需要审慎从事并采取针对性措施，以确保数据之有效与负责任使用。
多元应对
对于大数据技术的负面效应，需要综合考虑技术、法律、伦理和社会等多个维度，实行多元治理。应鼓励各方参与伦理治理的讨论和决策过程，包括政府、学术界、行业组织和公众等，以确保各方利益得到平衡考量，减少数据垄断的风险。具体措施有如下几点。
（作者系中国人民大学哲学院博士研究生；中国人民大学哲学院教授）
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