过去十年间，随着数学、计算能力和数据存储技术的进步，数据科学迅速发展。澳大利亚“工业4.0”工作组正积极探索如何运用人工智能、机器学习和大数据分析等工具改善澳大利亚经济。
然而，尽管数据科学有望解决复杂问题并推动创新，但它也常因数据的不道德使用或意料之外的负面后果而受到批评——尤其是在商业领域，人们沦为年度公司报告中的数据点。
我们认为，数据科学的蓬勃发展不应局限于商业洞察和利润率。以合乎伦理的方式使用时，大数据有助于解决社会上一些最棘手的社会和环境问题。
“工业4.0”应以一套价值观为基础，确保这些技术的训练服务于社会公益（即“社会4.0”）。这意味着以合乎伦理的方式使用数据，让公民参与其中，并将社会价值观融入设计。
以下是五个将这些原则付诸实践的数据科学项目。
1. 找出人道主义援助热点
社会和环境问题往往难以解决。以农村地区因长期抗旱而面临的困境和苦难为例。澳大利亚地域辽阔，涉及的人口和社区数量庞大，因此很难将有需要的人与支持和资源对接起来。
我们的团队与澳大利亚红十字会携手，找出维多利亚州的人道主义援助热点。我们利用社交媒体数据，将日常人道主义活动映射到具体地点，发现志愿服务和慈善活动热点位于墨尔本中央商务区及其周边地区和东部郊区。这些洞察有助于当地援助组织在需求迫切时集中调配志愿服务力量。
2. 提高住宅消防安全
获取数据——合适的数据，以合适的形式呈现——一直是数据科学面临的挑战。我们知道，住宅火灾是重大威胁，而火灾和烟雾报警器能够挽救生命。针对没有安装火灾报警器的住宅采取行动，有助于降低这一风险。但目前没有单一可靠的信息来源可供利用。
在美国，Enigma Labs开发了开放数据工具，用于在单个社区层面建立风险模型并绘制风险地图。为有效实现这一目标，其模型将全国人口普查数据与地理编码工具（TIGER）相结合，并分析当地火灾事故数据，从而得出风险评分。
3. 绘制美国警察暴力事件地图
普通公民可以参与生成社会数据。众包开放地图项目有很多，但数据科学的价值往往在于把零散信息串联起来。
美国的“绘制警察暴力事件地图”项目对警察暴力进行监测、分析和可视化。该项目利用三个众包数据库，同时结合社交媒体、讣告、犯罪记录数据库、警方报告及其他信息来源来补足数据缺口。通过汇集所有这些信息，项目量化了问题的规模，并让问题清晰可见。
4. 优化废弃物管理
物联网由大量相互连接、用于收集数据的设备构成。当这些设备嵌入我们周围的日常物品中，并结合云端分析和计算能力时，这些物品便会变得智能化，有助于解决建成环境中的问题或低效之处。
如果你住在墨尔本，可能会注意到中央商务区周边的BigBelly垃圾桶。这些智能垃圾桶配有太阳能驱动的垃圾压缩装置，可在白天定期压缩桶内垃圾。这能避免垃圾溢出并减少不必要的碳排放，同时将垃圾收集量减少80%。
名为CLEAN的云端数据管理门户提供实时数据分析和报告。该工具可识别垃圾溢出的趋势，有助于确定垃圾桶摆放位置并规划收集服务。
5. 找出街头性骚扰高发区域
在埃及，四位女性和众多志愿支持者开发了HarassMap，旨在与社区互动、向社区提供信息，以减少性骚扰。他们建立的平台利用匿名化的众包数据绘制街头骚扰事件地图，从而提醒用户注意可能不安全的区域。
这个团体面临的挑战是，为一个本身常遭广泛忽视的问题提供生成数据的途径。绘制地图和提供信息是运用数据科学解决社会问题的重要方法。
建设更美好的社会
让数据科学服务于社会公益并非易事。具备相关专业知识的人必须关注数据分析的社会影响。与此同时，获取数据或关联不同来源的数据是一项重大挑战，尤其是人们对数据隐私的担忧日益加剧。
驱动数据科学的数学和算法看似客观，但人为因素往往会共同作用，将偏见嵌入其中，导致建模不准确。数字素养和数据素养不足，加上方法缺乏透明度，都会加剧人们对大数据和分析的不信任。
尽管如此，当数据科学用于社会公益时，它可以提供新的证据来源，协助政府和资助机构制定政策、编制预算和规划未来，最终促进社会更加紧密互联，也更富关怀。
