导读:本文包含了伦理学数据论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数据挖掘,伦理,通过设计保护隐私,调节
伦理学数据论文文献综述
闫宏秀[1]（2019）在《数据挖掘与技术伦理学的内在路径构建》一文中研究指出当数据挖掘技术参与到对世界、人类生存方式等的创构时,数据挖掘技术将海量数据的价值予以呈现。在这种呈现中,人类自身的伦理观念被视为数据最终得以呈现的一个标尺。当由数据挖掘引发的诸如数据歧视、数据正义、隐私与开放、遗忘等伦理争议不断涌现时,技术伦理学已经或正在力图作出不同的应对。在这些应对中,通过设计保护隐私、价值敏感性设计等从技术内部进行的一种伦理学,被视为技术伦理学的内在路径。该路径力图从技术的内部着手,通过将伦理前置的方式通向对技术伦理问题的解决,相较于传统技术伦理学从外部解决技术伦理学问题,确是一个新的突破,但其有效性与可行性需要更进一步的哲学厘清。(本文来源于《哲学动态》期刊2019年08期）
李伦,刘梦迪,胡晓萌,吴天恒[2]（2019）在《智能时代的数据伦理与算法伦理——第五届全国赛博伦理学暨数据伦理学研讨会综述》一文中研究指出互联网、大数据、人工智能的发展得益于"数据+算法",我们身处的世界也越来越多地被"数据+算法"来定义。然而,数据和算法也引发了诸多社会问题,数据伦理与算法伦理成为学界关注的热点。第五届全国赛博伦理学暨数据伦理学研讨会以"智能时代的数据伦理与算法伦理及其法律规制"为主题,从数据伦理、医疗大数据伦理、算法伦理、人工智能伦理和人工智能哲学等方面,梳理了互联网、大数据与人工智能迅速发展所带来的伦理问题,并综合国内外关于数据伦理与算法伦理等领域的最新研究成果,讨论了智能时代背景下我国健康、合理地发展互联网、大数据与人工智能的方法和路径,并呼吁人文社会科学学者积极拥抱智能时代,积极应对互联网、大数据与人工智能发展过程中的问题,对人工智能的发展做一个合理的思考。(本文来源于《大连理工大学学报(社会科学版)》期刊2019年03期）
杨威,冯茗渲,王国为,程岩岩,于峥[3]（2019）在《大数据时代中医五运六气研究的医学伦理学思考》一文中研究指出中医五运六气理论是融合古代天文历法、气象物候、藏象病候等知识形成的中医经典理论,用干支甲子的四时主客变化阐释自然、生命与疾病的时空规律,其理论本源已呈现多学科交汇融合的学术特征。21世纪以来学术活跃度及影响力逐渐增强,缘于主题涉猎广泛、研究数据多样、相关性分析复杂等,现代五运六气研究明显呈现信息时代的大数据4V特征,适时思考其间涉及的医学伦理学问题已迫在眉睫。中国知网检索显示,学界尚未对五运六气研究本身涉及的医学伦理问题给予足够重视。在享受智能在线获取、大数据共享的时代,五运六气研究的知情同意、隐私保护、数据安全监管、算法评价等问题尤为突出,需要在注重多学科融合协作、多样态数据共享等技术进步的同时,尽快提升全部研究参与者以及研究全过程的医学伦理学观念,以褒扬大数据时代凸显的自主、尊严、安全、公平等医学伦理精神。(本文来源于《中国中医基础医学杂志》期刊2019年02期）
张茜,王明旭[4]（2018）在《大数据涉及的法律和伦理问题暨《中国医学伦理学》杂志发展研讨会在京举行》一文中研究指出在《中国医学伦理学》杂志创刊30周年之际,为了进一步提高杂志的学术水平,拓宽工作平台,促进合作发展;调动各委员会工作积极性,团结核心骨干,挖掘团队潜力;凝聚组织力量,发挥专家优势,促进人才培养,组建一支专家领军、专题分工的专业化团队,2018年9月14-16日,由国家人口与健康科学数据共享平台与《中国医学伦理学》杂志联合主办的"大数据涉及的法律和伦理问题暨《中国医学伦理学》杂志发展研讨会"在北京协和学术(本文来源于《中国医学伦理学》期刊2018年12期）
[5]（2018）在《大数据涉及的法律和伦理问题暨《中国医学伦理学》杂志发展研讨会会议剪影》一文中研究指出(本文来源于《中国医学伦理学》期刊2018年11期）
张妮楠,史华新,谢琪,王斌,周洪伟[6]（2018）在《大数据背景下医学数据共享产生的伦理学问题》一文中研究指出本文通过对大数据背景下医学数据共享引发的个人隐私泄露、数据权利归属、数据可及与否等产生的一系列伦理问题进行讨论,发现医学大数据具有完整性、价值性、需求性的特点。在充分发挥大数据叁大特点的同时,本文针对存在的伦理学问题,提出在以伦理原则为基础的前提下,关注数据伦理审查、完善知情同意、规范医学科学数据共享、防止数据不当可及等建议。(本文来源于《中国中医药信息杂志》期刊2018年08期）
王灵芝,郝明[7]（2018）在《大数据时代背景下微课教学对医学伦理学教学的启示》一文中研究指出随着大数据时代的到来,微课教学作为一种新的教学模式应运而生。微课教学具有以视频为主、短小紧凑,师生共同研习及学生自主学习叁个特点,对当前医学伦理学教学具有借鉴意义。传统医学伦理学教学面临着教学内容重理论轻时效;教学方式重讲授轻应用;教学评价重知识考核,轻能力培养的挑战。因此,微课教学对医学伦理学教学的启示表现为叁方面:理论与实际相结合、注重内容的时效性;情境式教学,注重知识的应用;以学生为中心,注重伦理决策能力的提高。(本文来源于《中国医学伦理学》期刊2018年07期）
田海平[8]（2018）在《生命医学伦理学如何应对大数据健康革命》一文中研究指出大数据时代医疗变革的目标是通过数字化人体推进医学健康革命,这激发人们思考大数据时代生命医学伦理学的方向。从伦理思考方式来看,大数据技术凸显个体与总体的连通性意义,为生命医学伦理学的道德思考提供了新方法。从伦理价值方式来看,大数据技术强调"致广大"与"致精微"的内在贯通,为生命医学伦理学的价值决断提供了新视角。大数据时代的健康革命,通过大数据平台下的个体化医学改善整体人类健康,优先强调健康关怀的意义,凸显了公共健康作为善物的特殊的道德重要性,强调共享的伦理和健康人文的生命伦理尺度以及个人医疗服务方面的健康理念,这从根本上推进了医学道德形态的革命性重构。大数据健康革命的叁大效应是:个人隐私和信息安全所面临的挑战及隐私伦理问题;数据主义对医学人道主义的挑战及其所面临的根本性质疑;数字鸿沟或价值鸿沟所带来的伦理挑战问题。大数据对个人与集体之相互关系的重新定位是大数据时代生命医学伦理学最引人瞩目的方向,它最终凸显了以"人口健康"或"人群健康"为主题的生命伦理学的拓展方向,推动生命伦理学关注更广泛、更深层的"健康问题"。(本文来源于《河北学刊》期刊2018年04期）
卢西亚诺·弗洛里迪,莫瑞奥萨瑞·塔迪欧,闫宏秀[9]（2018）在《何为数据伦理学》一文中研究指出本主题力图将数据伦理学作为伦理学的一个新分支,并将其予以完善。数据伦理学研究和评估与数据(包括数据的生产、记录、典藏、处理、传播、分享和使用)、算法(包括人工智能、智能体、机器学习和机器人)以及相应的实践(包括负责任的创新、编程、黑客行为和专业代码)相关的道德问题,其旨在系统阐述和证明道德层面上善的解决方法(譬如正确的行为或正确的价值)。数据伦理学虽然是基于计算机和信息伦理学而建,但其是通过将伦理探究的抽象等级从以信息为中心转换为以数据为中心的方式,而对该研究领域现有的被认可研究路径予以改善。这种转换将焦点带到了各种数据的不同道德维度,甚至还包括那些从未直接转变为能被用于支持行动或产生行为的数据。数据伦理学主要聚焦于对计算操作(硬件、软件和数据之间的交互)的内容和本质的伦理分析,而非聚焦于使得硬件、软件和数据成为可能的各种数字技术的伦理分析。且数据伦理学着重于由数据科学所呈现的伦理挑战的复杂性。鉴于这种复杂性,数据伦理学应从作为一种能包罗万象的、框架式的宏观伦理学开始,即,在一个始终如一的、整体的以及涵盖一切的框架之内,能避免狭义的、特定方式且能应对数据科学及其应用的伦理冲击和伦理影响。仅当数据伦理学作为一个宏观伦理学时,才能为我们的社会、我们所有人以及我们的环境,提供能使数据科学发挥最大价值的解决之道。(本文来源于《洛阳师范学院学报》期刊2018年04期）
潘宇翔[10]（2018）在《大数据时代的信息伦理与人工智能伦理——第四届全国赛博伦理学暨人工智能伦理学研讨会综述》一文中研究指出2017年12月24日,第四届全国赛博伦理学暨人工智能伦理学研讨会在湖南长沙召开。本次会议由中国自然辩证法研究会科学技术与工程伦理专业委员会、国家社科基金重大项目"大数据环境下信息价值开发的伦理约束机制研究"课题组、湖南师范大学公共管理学院、湖南师范大学人工智能道德决策研究所、教育部人文社科重点研究基地湖南师范大学道德文化研究中心和《伦理学研究》杂志社联合举办。来自中国科学院、上海交通大学、国防(本文来源于《伦理学研究》期刊2018年02期）
伦理学数据论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
互联网、大数据、人工智能的发展得益于"数据+算法",我们身处的世界也越来越多地被"数据+算法"来定义。然而,数据和算法也引发了诸多社会问题,数据伦理与算法伦理成为学界关注的热点。第五届全国赛博伦理学暨数据伦理学研讨会以"智能时代的数据伦理与算法伦理及其法律规制"为主题,从数据伦理、医疗大数据伦理、算法伦理、人工智能伦理和人工智能哲学等方面,梳理了互联网、大数据与人工智能迅速发展所带来的伦理问题,并综合国内外关于数据伦理与算法伦理等领域的最新研究成果,讨论了智能时代背景下我国健康、合理地发展互联网、大数据与人工智能的方法和路径,并呼吁人文社会科学学者积极拥抱智能时代,积极应对互联网、大数据与人工智能发展过程中的问题,对人工智能的发展做一个合理的思考。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
伦理学数据论文参考文献
[1].闫宏秀.数据挖掘与技术伦理学的内在路径构建[J].哲学动态.2019
[2].李伦,刘梦迪,胡晓萌,吴天恒.智能时代的数据伦理与算法伦理——第五届全国赛博伦理学暨数据伦理学研讨会综述[J].大连理工大学学报(社会科学版).2019
[3].杨威,冯茗渲,王国为,程岩岩,于峥.大数据时代中医五运六气研究的医学伦理学思考[J].中国中医基础医学杂志.2019
[4].张茜,王明旭.大数据涉及的法律和伦理问题暨《中国医学伦理学》杂志发展研讨会在京举行[J].中国医学伦理学.2018
[5]..大数据涉及的法律和伦理问题暨《中国医学伦理学》杂志发展研讨会会议剪影[J].中国医学伦理学.2018
[6].张妮楠,史华新,谢琪,王斌,周洪伟.大数据背景下医学数据共享产生的伦理学问题[J].中国中医药信息杂志.2018
[7].王灵芝,郝明.大数据时代背景下微课教学对医学伦理学教学的启示[J].中国医学伦理学.2018
[8].田海平.生命医学伦理学如何应对大数据健康革命[J].河北学刊.2018
[9].卢西亚诺·弗洛里迪,莫瑞奥萨瑞·塔迪欧,闫宏秀.何为数据伦理学[J].洛阳师范学院学报.2018
[10].潘宇翔.大数据时代的信息伦理与人工智能伦理——第四届全国赛博伦理学暨人工智能伦理学研讨会综述[J].伦理学研究.2018