大数据从业人员职业道德风险分类及防控机制研究

张雁

[摘    要] 从大数据安全角度，探讨大数据从业人员职业道德风险问题。在对大数据行业从业人员职业道德风险成因進行分析的基础上，建立职业道德风险三级指标，并详细列出16种职业道德风险，最后提出有效的风险监测与防控措施。

[关键词] 职业道德;风险;分类;防控

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 07. 040

[中图分类号] F270.7    [文献标识码]  A      [文章编号]  1673 - 0194（2020）07- 0089- 02

0      前    言

大数据是“数据化”趋势的必然产物，其所涉及的数据量规模巨大，以海量的数据规模、快速的数据流转、动态的数据体系、多样的数据类型和巨大的数据价值为主要特征[1]。大数据行业是现今社会中覆盖面最广的行业之一。大数据行业从业人员直接接触和使用海量数据，其职业道德是保证数据安全的基石，如何防范职业道德风险就成为此行业最为关注的问题。

1      大数据行业安全及从业人员职业道德风险

在大数据环境下，数据成为原材料，成为一种新型的能源，为世界经济创造了巨大价值，为推动创新、提高生产力及效率做出了重大贡献[2]。大数据安全一直是各国政府在大数据管理中关注的重要问题之一。2015年，美国政府编写了包括《大数据定义》、《大数据安全和隐私》和《大数据参考架构》等7卷在内的《大数据互操作性框架》，提出数据分析技术满足的互操作性、可移植性、可扩展性需求和安全有效的支持大数据安全应用的技术基础设施。2015年8月，我国国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，提到既要努力发展大数据产业，加强对大数据的利用，又要关注到大数据的信息安全。大数据的安全包括规模安全、交叉安全、泛在安全和隐性安全[3]。而大数据行业从业人员的职业道德则是保证大数据信息安全重要基石，从业人员若不能恪尽职守，遵守职业道德，保护客户隐私，则会造成隐私泄露、数据丢失、数据安全威胁等职业道德风险问题。

2      大数据从业人员职业道德风险成因分析

大数据的基本特征是：数据量庞大（Volume）、数据种类繁多（Variety）、产生价值密度低（Value）、数据生成处理效率高（Velocity）[4]。大数据从业人员的道德要求既是职业道德的具体体现，也是从业人员应该遵守的职业规范。大数据产业是现今社会中覆盖面最广的产业之一，包括数据采集、数据处理、数据分析、数据服务以及数据应用等各个领域。大数据从业人员必须面对复杂的市场环境，恪尽职守地提供各类数据服务。大数据从业人员不遵守道德要求，造成职业道德风险的成因有以下四个方面。

2.1   服务意识淡薄

目前，大数据已经深入到我国国民经济中的各行各业，大数据工作者必须熟悉和用好海量数据，才可以指导和帮助企业做出最明智的选择，服务好客户。因此，服务客户是最基本的职业道德，也是从业人员必须谨记的职业要求之一，一切以客户的利益为出发点和归宿。若服务意识淡薄，没有一切以客户利益为重的工作作风，则在数据管理过程中难免有疏漏，造成职业道德风险。

2.2   专业技术不过关

对大数据行业从业人员来说，从事的职业技术含量非常高。大量数据的汇集使得用户隐私泄露的风险逐步增大，用户信息和隐私的泄露甚至影响到其人身安全。新型网络威胁的层出不穷也需要大数据人员对数据保护的技术不断突破。因此专业技术过硬是做好本职工作，避免重要信息泄露的重要基础。而只有爱岗敬业，专业技术过关，才能以严肃、负责的态度做好数据管理工作，避免信息的泄露，造成职业道德风险。

2.3   职业自律意识不强

大数据行业就是经营信用的行业， 既涉及企事业单位的数据信息，也涉及个人的隐私信息，而且，大数据类型繁多、数量庞大。从业人员要从海量数据中安全有效的筛选有价值的数据，必须有严格的职业自律意识，自觉遵守职业道德的行为规范和准则，清晰自己所接触的都是重要信息，在分析数据、加密数据、数据标记和数据使用环节都要对数据信息需要进行妥善的保护，避免无意识泄露客户信息及隐私，导致职业道德风险。

2.4   违规操作

大数据产业是国民经济的重要组成部分，从业人员大多是高知人才，收入一般也高于平均工资水平。然而，如果从业人员缺乏诚信，不满足于现状，就会无视各项管理规定，超出底线和准则违规操作，在数据获取、整理、存储和使用时，利用接触到的各种数据信息做利益交换，有意识的泄露信息，严重损害企业的信誉和客户的切身利益，引发职业道德风险。

3      大数据行业从业人员职业道德风险分类

大数据行业从业人员面临的内部环境和外部环境复杂多变，很多因素都会导致职业道德风险的发生，主要包括内部环境和外部环境两个部分。组织里的内部环境中，基础设施、数据应用流程、技术漏洞和职业道德自律性是职业道德风险发生的四个重要维度。组织的外部环境中，管理制度及法律法规的不完善和公共部门监测的漏洞也会导致职业道德风险的存在。

表1基于组织的内、外部环境，根据从业人员职业特性和工作环境，对职业道德风险进行了分类，列出6个二级风险指标，并细化为16个三级风险指标，以便依据职业道德风险管理实施过程中遇到的具体情况，提出有效的防范和控制措施。

4      大数据行业从业人员职业道德风险防控措施

4.1   构建“内外结合”的职业道德风险综合监测体系

依据大数据行业从业人员职业道德风险类型，以促进从业人员提高认知水平、推动行业诚信体系建设为目标，确定评价的主客体，建立“内外结合”的从业人员职业道德风险内部和外部评估体系，综合监测和评估大数据行业职业道德风险。

4.2   建立“一体两翼”的职业道德风险防控体系

大数据行业可以参考其他行业，构建以大数据职业道德风险管理制度为主体、职业道德理念教育和职业道德规范教育为两翼的职业道德风险防控体系，有效地控制因为管理制度的漏洞和职业道德意识不强导致的职业道德风险，尤其是让从业人员明确职业道德行为和风险之间的关系，主动增强职业道德意识。

4.3   完善“四项并行”的职业道德风险监督机制

为降低大数据行业职业道德风险带来的损失，必须建立有效的职业道德风险监督机制。大数据行业可以从数据应用流程、风险规避与转嫁、数据预警平台、应急处理能力四个维度，建立职业道德风险监督制度及规范，完善防控监督机制，严格实施内控监督标准，增加监督的透明度。

5      结    语

大数据时代，数据安全影响到国家安全和社会稳定，大数据从业人员职业道德风险的防范和监控是确保数据安全的一个重要手段。本文首先分析了大数据从业人员职业道德风险成因，进而构建了三级风险指标，提出16种职业道德风险，最后给出了大数据从业人员职业道德风险监测和防控的具体措施。

主要参考文献

[1]吴东昌，李明，马梅娟.大数据安全标准现状的研究[J].电脑知识与技术，2017，13（18）：21-22.

[2]黄国彬，郑 琳.大数据信息安全风险框架及应对策略研究[J].图书馆学研究，2015（13）：24-29.

[3]秦巧云，周枫，杨智勇.大数据环境下数字档案馆信息安全研究[J].北京檔案，2017（6）：18-21.

[4]李梦然.大数据助推国家意识形态安全治理[J].经贸实践，2017（15）：226.

[4]赵长明.大数据视野下的西部地区农村治安防控建设[J]中国管理信息化，2018（7）：181-182