我一個在紐約工作的朋友，前幾天談到了一個現象。由于做醫生，她上夜班是常態。沒有想到，像她這樣受過極好的教育、從事對社會有貢獻職業的中等群體，卻接到保險公司的電話洽談，大致是她的車輛保險將不再享受原來的優惠折扣。

　　出于職業的審慎和縝密，她了解到，由于她的私人汽車擁有車聯網系統，在她駕駛車輛的過程中，她的行駛路線、行駛時間和行駛速度等信息都被大數據公司收集，經過某家大數據公司的數據分析，那些上夜班、上班地點較遠，經過路線存在潛在風險和駕駛速度超過平均值的客戶，會使得保險公司提高其所繳納保費額度。

　　原本是一個擁有高尚職業的醫生，卻被所謂的大數據歸類到夜不歸宿的閑散人員行列，她幽默地說，“這要感謝我的車聯網”。

　　無獨有偶，在歐洲，最近鬧得沸沸揚揚的同樣是關于大數據分析歧視，如果你關注歐洲的媒體，就會注意到這場關于大數據時代社會平等問題的討論。

　　這源于一家國際著名保險公司與提供大數據的公司推出的一款針對不同駕車群體的保險計劃，要點是：由大數據公司對不同潛在客戶的駕車習慣進行分析，如果數據表明客戶是白天上班，路近，所經過的地帶是安全路線，駕車習慣良好，沒有特別情緒化舉動，則給其所買的保險打折；反之，保險公司將提價。

　　社會學者闡述道，在歐洲，上夜班且駕車經過路線復雜的，大多是低收入者。由于長距離駕車，且夜班易疲勞，這部分人群的駕車習慣相對不那么好，情緒也相對不佳。倒是那些中等以上的富裕人群，朝九晚五，路線安全，駕駛平和。如果按照保險公司的方案，這就意味著在社會學意義上本應該得到同情甚至幫助的低收入者，要繳納更高的保費；本來收入就高的人群，卻獲得保險上的優惠。如此一來，何談社會公正？

　　不要天真地以為，汽車大數據的應用改變的僅僅是自動駕駛、智能車載系統等技術層面的思維模式。的確，無論是目前正在嘗試的汽車電商和精準營銷，還是未來可能實現精確的定制化服務，都離不開大數據技術的應用。但是，由此引發的弊端，還是提早注意到比較好。研究大數據時代歧視問題的學者發現，通過分析技術，僅僅4項參照因素就足以認定互聯網上95%的匿名者身份。

　　如同《大數據的興起》作者所言，我們必須用一種不僅欣賞其力量，而且承認其局限的態度來接納大數據。（劉葳漪）

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