工程倫理結業論文

工程倫理結課論文

一．作為一家軟件公司，在開發一款銷售軟件（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. 在軟件設計階段，通過增加用户註冊時增加需要用户填寫的信息數量再通過大數據分析就可以從更多角度去推薦用户合適的車型，但是用户信息的大量收集必定伴隨着用户隱私信息的泄露，如果再留一個後台持續收集用户的位置信息、聯繫人信息、照片等將會獲得一個更大的用户模型數據，這樣設計的話對軟件設計公司來説肯定是更好的，但是用户的隱私信息就會基本上暴露給公司，若是公司在信息的使用過程中不遵守規範，將用户信息再轉賣給不法分子的話就會導致用户有被詐騙的風險，所以怎麼收集用户信息收集多少就成為了一個倫理問題。

解決方法：在設計軟件時就一定要符合法律規範，不過多的收集用户的信息，不能違法收集用户的使用數據，在設計階段通過代碼的權限設置保證數據不泄露。通過增加客服的方式瞭解有意向的客户需求實現公司的良好運作。

2. 因為軟件是汽車銷售軟件，就會有各種各樣的汽車型號配置方面的參數需要提供給用户，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參數的展示取消，這樣汽車的不足就會被掩蓋，再去強化某些車企願意讓用户看到的參數的存在感，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，但是會損害部分用户的利益。

解決方法：在軟件設計之初就不能為某些車企開後門，通過對汽車某些信息的掩蓋來使用户對該汽車產生好感，這樣可能會收到某些車企的回饋，但是不利於軟件的信譽和長期發展，要積極增加乾貨教程的視頻流量，讓用户懂車，這樣才能真正的擁有忠實用户，和長期健康發展。

3. 通過宂長的用户協議將一些利於公司但不利於用户的條款寫在協議中，大部分用户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，軟件將建議價格標高，讓用户提高心理價位，到4s店買的時候，再由銷售慢慢的把價格降到比軟件價格便宜一點，但車企想要的價格，就會讓用户受到損失，但是公司和車企都是雙贏的。

解決方法：軟件作為信息的傳遞方就要做好一個信息中介的作用不能偏向一方，不能在協議中欺騙用户，否則會導致軟件的信譽喪失，不能長遠發展。

二、面對信息大數據時代

1.我作為一名工程師我應該想到利用大數據的如下優勢做出有用的軟件：

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

提高生產力：使用Hadoop和Spark等大數據工具來提高業務的工作效率。現代大數據工具使分析師能夠更快地分析更多數據，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：大數據分析幫助企業降低成本。

改善客户服務：改善客户服務是大數據分析項目的第二個最常見的主要目標。社交媒體、客户關係管理(CRM)系統、其他客户為當今的企業提供了大量有關其客户的信息，他們很自然地會使用這些數據來更好地為這些客户提供服務。

欺詐檢測：大數據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數據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：當組織使用大數據來改善決策並改善客户服務時，增加收入通常是一個自然的結果。

提高靈活性：大數據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數據來更好地調整其IT和業務工作，並且他們正在使用他們的分析來支持更快、更頻繁地更改其業務戰略和策略。

更好的創新：創新是大數據的另一個共同利益，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數據來加快產品上市速度。只有8.8%的受訪者表示這是大數據的首要目標，但53.6%受訪者已經開始朝着這個目標努力，其中54.1%的受訪者表示取得了一些成功。大數據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信息收集的時候：

1.避免隱私信息收集

2.在信息存儲方面要保護信息不能泄露

3.不使用大數據做違法，不道德的事。