اخلاق کلان داده‌ها
حزیم شخصی

در صورت وقوع معاملات داده ها ، برای حفظ حریم خصوصی باید تمام تلاش معقولانه صورت گیرد.
"هیچ کس نباید مورد دخالت خودسرانه در حریم خصوصی ، خانواده ، خانه و یا نامه نگاری وی قرار گیرد و همچنین به آبرو و حیثیت وی تعرض ننماید. هرکس حق دارد از قانون در برابر چنین دخالت ها یا حملاتی محافظت کند." - اعلامیه حقوق بشر سازمان ملل متحد ماده 12
چرا حریم خصوصی مهم است؟ داده ها برای کارآیی بیشتر سیستم ها مفید هستند. با این حال ، تعیین هدف نهایی این کارایی در ارزیابی میزان استفاده اخلاقی از داده ها ضروری است.
استفاده از نظارت بر داده ها توسط دولت برای مشاهده شهروندان نیاز به مجوز صریح و روشن توسط روند قضایی مناسب دارد. احتمالاً حتی مشاهده تعداد نسبتاً کمی مجرم به صورت دستی و نه ردیابی جمعیت نسبتاً زیاد ، بسیار کارآمدتر خواهد بود. مشاهده پتو توسط ساکنان توسط دولت ها و شرکت های بزرگ ملی پوش یک دامنه لغزنده به سبک حکومتی اورولی است. حریم خصوصی مربوط به حفظ اسرار نیست ، بلکه مربوط به انتخاب ، حقوق بشر ، آزادی و آزادی است. به عنوان مثال ، به اشتراک گذاشتن داده های پزشکی با پزشک با این تفاهم که از آنها برای بهبود سلامتی استفاده خواهد شد ، از نظر اخلاقی صحیح است ، حتی اگر پزشک این داده ها را به پزشک دیگری نشان دهد. با این حال ، هنگامی که داده های مشابه با سیستم بهداشت ملی انگلیس و شرکت هوش مصنوعی DeepMind گوگل با یک آژانس بازاریابی به اشتراک گذاشته می شود ، پیامدهای اخلاقی نامشخص تر هستند (Google DeepMind و مراقبت های بهداشتی در عصر الگوریتم های جولیا پولز و هال هادسون) . حریم خصوصی در مورد انتخاب زمینه است. چه داده هایی ، با چه کسی ، برای چه هدفی و چه زمانی به اشتراک گذاشته می شود. در حال حاضر حریم خصوصی اعمال نمی‌شود زیرا قدرت شخصی و ثروت حاصل از این کار به عنوان یک عامل بازدارنده برای شرکت های خصوصی و دولت ها عمل می کند. همچنین ، استفاده از داده ها برای اندازه گیری تأثیر اجتماعی واقعی می تواند ناکارآمدی را نشان دهد که برای سیاستمداران درگیر یا ادعاهای شرکت ها ناخوشایند است.
بحث عمومی در مورد حریم خصوصی اغلب به طور ناعادلانه در یک انتخاب دودویی بیش از حد ساده بین حریم خصوصی و پیشرفت علمی پنهان می شود. کمپین های بازاریابی حتی منتقدان جمع آوری متمرکز داده ها را به دلیل مقاومت در برابر پیشرفت و حفظ گذشته ، کنار گذاشته اند. با این حال ، منافع حاصل از پیشرفت علمی از طریق داده ها می تواند به روشی مطابق با ارزش های حریم خصوصی به دست آید ، همانطور که در طول تاریخ در تحقیقات اپیدمیولوژیک مشاهده شده است. استخراج ارزش از داده ها بدون به خطر انداختن حریم خصوصی هویت قطعاً از نظر فنی امکان پذیر است. به عنوان مثال ، با استفاده از رمزنگاری همومورفیک و طراحی الگوریتمی که مهندسی معکوس را دشوار می کند.
رمزنگاری همومورفیک امکان اتصال زنجیره ای از سرویس های مختلف را فراهم می کند بدون اینکه داده ها در معرض هر یک از سرویس ها قرار گیرد. حتی مهندسان نرم‌افزاری که روی نرم‌افزار کار می کنند نمی‌توانند کاربر را نادیده بگیرند. طرح های رمزنگاری همومورفیک از نظر طراحی قابل انعطاف هستند ، بدین معنی که می توانند در محیط رایانش ابری استفاده شوند و در عین حال از محرمانه بودن داده های پردازش شده اطمینان حاصل کنند. این روش اجازه می دهد تا محاسبات تحلیلی بر روی متن رمزگذاری شده انجام شود ، بنابراین نتایج رمزگذاری شده ای ایجاد می شود که ، هنگام رمزگشایی ، با نتایج عملیات انجام شده در متن ساده مطابقت دارند.
نتایج تجزیه و تحلیل را می توان به گونه ای ارائه کرد که بدون هدف به خطر انداختن حریم خصوصی هویت مناسب باشد. به عنوان مثال ، فروش داده ها مبنی بر اینکه "20٪ آمستردام برای صبحانه موسلی می خورد" ارزش تحلیلی داده ها را بدون به خطر انداختن حریم خصوصی منتقل می کند ، در حالی که گفته می شود "آنا صبحانه موسلی می خورد" حریم خصوصی را حفظ نخواهد کرد. طراحی الگوریتمی و اندازه گروه نمونه برای به حداقل رساندن ظرفیت معکوس کردن آمار مهندس و ردیابی افراد هدفمند بسیار مهم است. یک راه حل فنی برای مهندسی معکوس معیارهای کل ، معرفی نقاط داده جعلی مربوط به افراد ساخته شده است که نتیجه نهایی را تغییر نمی‌دهند ، به عنوان مثال درصد گروهی که میسلی می خورند.
حریم خصوصی به عنوان محدودیتی در استفاده از داده ها ارائه شده است که می تواند غیراخلاقی نیز تلقی شود.  به عنوان مثال ، به اشتراک گذاری داده های مراقبت های بهداشتی می تواند علل بیماری ها ، اثرات درمان ها را روشن کند ، و می تواند تجزیه و تحلیل های متناسب با نیازهای افراد را امکان پذیر کند. این امر از حیث اهمیت اخلاقی در زمینه اخلاق کلان داده هاست زیرا اگرچه بسیاری از آنها به حریم خصوصی اهمیت می دهند اما امکانات اشتراک داده ها نیز بسیار ارزشمند است ، هرچند ممکن است با برداشت شخص از حریم خصوصی مغایرت داشته باشد. نگرش علیه به اشتراک گذاری داده ها ممکن است ناشی از از دست دادن درک کنترل داده ها و ترس از بهره برداری از داده های شخصی باشد. با این حال ، استخراج مقدار داده بدون به خطر انداختن حریم خصوصی امکان پذیر است.
برخی از محققان مانند جاناتان اچ کینگ و نیل ریچاردز در حال بازتعریف معنای سنتی حریم خصوصی هستند و برخی دیگر سوال می کنند که آیا حریم خصوصی هنوز وجود دارد یا خیر.  در مقاله ای در سال 2014 برای Wake Forest Law Review ، کینگ و ریچارد استدلال می کنند که حریم خصوصی در عصر دیجیتال را نمی توان از نظر رازداری بلکه از نظر مقرراتی که استفاده از اطلاعات شخصی را کنترل و کنترل می کند ، درک کرد. در اتحادیه اروپا ، حق فراموش شدن به کشورهای اتحادیه اروپا این حق را می دهد که در صورت بی ربط بودن یا به روز بودن اطلاعات ، درخواست شخصی را مجبور به حذف یا قطع ارتباط داده های شخصی از پایگاه های اطلاعاتی کنند.  به گفته اندرو هوسکینز ، این قانون وحشت اخلاقی اعضای اتحادیه اروپا در مورد از بین رفتن حریم خصوصی و توانایی اداره اطلاعات شخصی در عصر دیجیتال را نشان می دهد.  در ایالات متحده ، شهروندان حق دارند داده های ارسالی داوطلبانه را حذف کنند. این بسیار متفاوت از حق فراموش شدن است زیرا بسیاری از داده های تولید شده با استفاده از فناوری ها و سیستم عامل های داده بزرگ به طور داوطلبانه ارسال نمی‌شوند.