工程倫理結業論文

工程倫理結課論文

一．作為一家軟體公司，在開發一款銷售軟體（如銷售汽車）或網站，我作為一名工程師在設計階段可能遇到的衝突。

1. 在軟體設計階段，通過增加使用者註冊時增加需要使用者填寫的資訊數量再通過大資料分析就可以從更多角度去推薦使用者合適的車型，但是使用者資訊的大量收集必定伴隨著使用者隱私資訊的洩露，如果再留一個後臺持續收集使用者的位置資訊、聯絡人資訊、照片等將會獲得一個更大的使用者模型資料，這樣設計的話對軟體設計公司來說肯定是更好的，但是使用者的隱私資訊就會基本上暴露給公司，若是公司在資訊的使用過程中不遵守規範，將使用者資訊再轉賣給不法分子的話就會導致使用者有被詐騙的風險，所以怎麼收集使用者資訊收集多少就成為了一個倫理問題。

解決方法：在設計軟體時就一定要符合法律規範，不過多的收集使用者的資訊，不能違法收集使用者的使用資料，在設計階段通過程式碼的許可權設定保證資料不洩露。通過增加客服的方式瞭解有意向的客戶需求實現公司的良好運作。

2. 因為軟體是汽車銷售軟體，就會有各種各樣的汽車型號配置方面的引數需要提供給使用者，有的車企負責人可能會先找到工程師要求在設計階段就將某一個引數的展示取消，這樣汽車的不足就會被掩蓋，再去強化某些車企願意讓使用者看到的引數的存在感，即辨識度，再通過宣傳這幾個優秀的指標就會讓該車企的汽車具有優勢，但是會損害部分使用者的利益。

解決方法：在軟體設計之初就不能為某些車企開後門，通過對汽車某些資訊的掩蓋來使使用者對該汽車產生好感，這樣可能會收到某些車企的回饋，但是不利於軟體的信譽和長期發展，要積極增加乾貨教程的視訊流量，讓使用者懂車，這樣才能真正的擁有忠實使用者，和長期健康發展。

3. 通過冗長的使用者協議將一些利於公司但不利於使用者的條款寫在協議中，大部分使用者可能不仔細看就直接同意了，這時公司在和某些車企達成協議，軟體將建議價格標高，讓使用者提高心理價位，到4s店買的時候，再由銷售慢慢的把價格降到比軟體價格便宜一點，但車企想要的價格，就會讓使用者受到損失，但是公司和車企都是雙贏的。

解決方法：軟體作為資訊的傳遞方就要做好一個資訊中介的作用不能偏向一方，不能在協議中欺騙使用者，否則會導致軟體的信譽喪失，不能長遠發展。

二、面對資訊大資料時代

1.我作為一名工程師我應該想到利用大資料的如下優勢做出有用的軟體：

更精準的決策：更好的決策是大資料分析工作的首要目標。大資料分析可以為業務決策者提供他們所需的資料驅動的洞察力，以幫助企業開展競爭和業務發展。

提高生產力：使用Hadoop和Spark等大資料工具來提高業務的工作效率。現代大資料工具使分析師能夠更快地分析更多資料，從而提高個人生產力。此外，從這些分析中獲得的見解通常使組織能夠在整個公司內更廣泛地提高生產力。

降低成本：大資料分析幫助企業降低成本。

改善客戶服務：改善客戶服務是大資料分析專案的第二個最常見的主要目標。社交媒體、客戶關係管理(CRM)系統、其他客戶為當今的企業提供了大量有關其客戶的資訊，他們很自然地會使用這些資料來更好地為這些客戶提供服務。

欺詐檢測：大資料分析的另一個常見用途用於欺詐檢測，特別是在金融服務行業。依賴於機器學習的大資料分析系統的一大優勢是它們在檢測模式和異常方面非常出色。這些能力可以讓銀行和信用卡公司能夠發現被盜信用卡或欺詐性購買，並且通常是在持卡人知道出現問題之前發現問題。

增加收入：當組織使用大資料來改善決策並改善客戶服務時，增加收入通常是一個自然的結果。

提高靈活性：大資料的好處之一是能夠提高業務/IT敏捷性。許多組織正在使用其大資料來更好地調整其IT和業務工作，並且他們正在使用他們的分析來支援更快、更頻繁地更改其業務戰略和策略。

更好的創新：創新是大資料的另一個共同利益，NewVantage公司的調查發現，11.6%的高管正在投資分析，主要是作為創新和顛覆市場的手段。他們認為，如果他們能夠收集競爭對手所沒有的見解，他們就可以通過新產品和服務領先於其他企業。

上市速度：在這些方面，很多企業表示將使用大資料來加快產品上市速度。只有8.8%的受訪者表示這是大資料的首要目標，但53.6%受訪者已經開始朝著這個目標努力，其中54.1%的受訪者表示取得了一些成功。大資料的這種優勢也可能帶來額外的好處，例如更快的增長和更高的收入。

2.我作為一名工程師在資訊收集的時候：

1.避免隱私資訊收集

2.在資訊儲存方面要保護資訊不能洩露

3.不使用大資料做違法，不道德的事。