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一是信息茧房的围困；二是算法中的偏见或歧视对人们社会资源与位置的限制；三是算法在幸福的名义下对人们的无形操纵。数据时代个体面临的另一个风险，是相关权利保护受到更多挑战，特别是在隐私权和被遗忘权方面。要对抗这些风险，需要完善数据方面的基础建设，包括数据素养的培养、数据的“基础设施”建设、数据质量评估体系以及信息伦理规范的建立等。本期全媒派（ID：quanmeipai）带来清华大学新闻与传播学院彭兰教授的新作，深度剖析数据时代的新风险。

文章认为，日本方面表现出的不安，也并不让人意外。在两个同盟国的防卫能力不对等的情况下，更为依赖对方的一方，自然会对这一同盟关系感到担心。文章称，如今，日本仍然有理由担心被美国抛弃。特朗普总统的“美国优先”主义和保护主义政策，将给日美同盟带来新的危险。美国退出跨太平洋伙伴关系协定（TPP），曾给日本造成打击。

今天的某些大数据分析，在某种意义就是在分析甚至“制造”人们的“视角”，然后将符合视角的“事实”推送给他们，虽然推送的“事实”似乎是客观的，但是，当它们被放置在人们的“视角”下时，就成为了影响主观判断和态度的重要手段。对于后真相问题的破解，刘擎认为，真相的“客观性”依赖于“共同视角”，澳洲学者约翰·基恩也指出，最终关于真相的认同还是取决于人们的共识（agreement）和信任（trust）。这些看法似乎也是多数学者在“后真相”问题上的共识。

4月30日，芯片封测厂长电科技涨停，但当天晚间，长电科技就披露矿机芯片商芯动公司（INNOSILICON）合同争议诉讼，后者索赔2500万美元。芯动公司诉称：该公司与长电科技在2018年3月签订《委托芯片封装设计及加工合同》，长电科技向其提供芯片封装服务，由于封装质量不合格，造成芯片不能正常工作，给其造成来料成本损失达14，151，390美元，被公司暂扣的芯片及库存晶圆损失达12，864，130美元，损失共计2500万美元。芯动公司据此向公司索偿。

第三方机构对数据质量的评估，也需要遵循严格、科学的评估框架，否则这些第三方机构也可能因利益因素而沦为数据生产者的同盟者，或沦为摆设。进入大数据时代后，原来有着良好的数据应用传统的欧洲和美国都开始制定大数据的质量标准。图1是欧洲经济委员会(UNECE)建议的大数据质量框架。它将大数据质量框架分为三个阶段：数据投入(Input)、数据处理过程(Throughput)、数据产出(Output)，对数据应用的每一个环节都制定了相应的标准与规范。此外，欧盟统计局也设计了官方统计使用的大数据的认证程序，美国普查局和公众舆论研究协会也有自己对非传统数据的质量评估标准或评估框架。

2017年，发放试点项目贷款9.62亿元，回收试点项目贷款53.49亿元。2017年末，累计向373个试点项目发放贷款871.69亿元。累计回收试点项目贷款789.89亿元，试点项目贷款余额81.80亿元。328个试点项目结清贷款本息，63个试点城市全部收回贷款本息。