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将责任从民众转移到数据使用者很有意义，也存在充分的理由，因为数据使用者比任何人都明白他们想要如何利用数据。他们的评估（或者由他们所雇用的专家制定的评估）避免了商业机密的泄露。也许更为重要的是，数据使用者是数据二级应用的最大受益者，所以理所当然应该让他们对自己的行为负责。
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此外，与目前大多数隐私保护法所要求的不一样，数据使用者达到了最初目的之后，法律上不再规定必须删除个人信息。相反，数据使用者被允许较长时间地保存数据，虽然不能永远。这是一个意义重大的变革，因为，就像我们所知道的，只有开发数据的潜在价值，对数据价值进行最大程度的挖掘，近代“莫里”们才能发展繁荣，并促进自身和社会的同步进步。总之，社会必须平衡二次运用的优势与过度披露所带来的风险。
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为实现这一平衡，监管机制可以决定不同种类的个人数据必须删除的时间。再利用的时间框架则取决于数据内在风险和社会价值观的不同。一些国家也许会更谨慎，而某些种类的数据也许会更敏感。
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这一方式通过限制个人信息存储和处理的时间而保护了个人隐私，也可以消除“永久记忆”的恐慌——永不磨灭的数字记录让人无法告别过去。我们的个人数据就像达摩克利斯之剑一样悬在头上，多年之后也会因为一件私事或者一次遗憾的购买记录而被翻出来再次刺痛我们。时间限制也激励数据使用者在有权限的时间内尽力挖掘出数据的价值。这就是我们认为更适用于大数据时代的平衡：公司可以利用数据的时间更长，但相应地必须为其行为承担责任以及负有特定时间之后删除个人数据的义务。
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大数据洞察
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除了管理上的转变，即从个人许可到数据使用者承担相应责任的转变，我们也需要发明并推行新技术方式来促进隐私保护。一个创新途径就是“差别隐私”：故意将数据模糊处理，促使对大数据库的查询不能显示精确的结果，而只有相近的结果。这就使得挖出特定个人与特定数据点的联系变得难以实现并且耗费巨大。
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信息模糊处理听起来似乎破坏了其解读价值，但是也并不一定，至少这是一个折中的好办法。例如，技术政策专家特别提到Facebook将用户信息向潜在广告客户公布就是依靠差别隐私：只能得出大概数量，所以它们不会暴露个人身份。查询亚特兰大州对Ashtanaga瑜伽感兴趣的亚洲女性，会得出诸如“400左右”这样的结果而非一个定值。因此，利用这个信息排查到个人是不可能的。
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个人隐私保护从个人许可到数据使用者承担责任的转变是一个本质上的重大变革。我们必须将类似范围内的变革应用到大数据预测中去，以维护人类的自由和责任。
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管理变革2：个人动因VS预测分析
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在法庭上，个人对自己的行为负有责任。一番公正的审讯之后，审判员会做出公平公正的判决。然而，在大数据时代，关于公正的概念需要重新定义以维护个人动因的想法：人们选择自我行为的自由意志。简单地说，就是个人可以并应该为他们的行为而非倾向负责。
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在大数据时代之前，这是明显而基本的自由权利。事实上，明确到不需要进行说明。毕竟，我们的法律体系就是这样运作的：通过评判人们过去的行为使之为其行为承担责任。然而，有了大数据，我们就能预测人的行为，有时还能十分准确。这诱使我们依据预测的行为而非实际行为对人们进行评定。
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大数据洞察
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身处大数据时代，我们必须拓宽对公正的理解，必须把对个人动因的保护纳入进来，就像目前我们为程序公正所做的努力一样。如若不然，公正的信念就可能被完全破坏。
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通过保证个人动因，我们可以确保政府对我们行为的评判是基于真实行为而非单纯依靠大数据分析。从而，政府只能依法对我们过去的真实行为进行追究，而不可以追究大数据预测到的我们的未来行为；或者，在政府评判我们过去的行为时，也应该防止单纯依赖大数据的分析。例如，在对两家涉嫌操纵价格的公司进行调查时，我们完全可以借助大数据分析先作出大概判定，然后监管机构再以传统手段立案和进行调查。不过，当然不能只因为大数据分析预测它们可能犯罪，就判定其有罪。
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相似的原理应当运用到政府领域之外，比如公司在进行关乎我们个人利益的重大决策时——雇用与解雇，同意按揭或者拒发信用卡。如果他们单纯依据大数据预测作出这些决策，特定的防护措施就必须到位。
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●第一，公开原则。因为这将直接影响到个人，所以必须公开用来进行预测分析的数据和算法系统。
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●第二，公正原则。具备由第三方专家公证的可靠、有效的算法系统。
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●第三，可反驳原则。明确提出个人可以对其预测进行反驳的具体方式（这类似于科学研究中披露任何可能影响研究结果的因素的传统）。
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●最重要的是，要确保个人动因能防范“数据独裁”的危害——我们赋予数据本不具备的意义和价值。
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保护个人责任也同样重要。也许这一点很具有吸引力——社会无论何时做出关乎他人的决策时，都不再需要决策者们承担责任。相反，它会将重心转移到风险管理上，即评测可能性以及对其进行风险评估。有了所有看似客观的数据，对我们的决策过程去情绪化和去特殊化，以运算法则取代审判员和评价者的主观评价，不再以追究责任的形式表明我们的决策的严肃性，而是将其表述成更“客观”的风险和风险规避，听起来都是不错的主意。
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比如说，大数据强烈诱使我们隔离那些被预言将会犯罪的人们，以减少风险的名义对其进行不断审查，即使他们确实在为尚不需承担责任的事情接受惩罚。设想一下，“预测警务”的运算法则鉴定某个青少年在未来五年内很可能犯重罪。结果，当局决定派遣一名社会工作者每月拜访他一次以对其进行监视，并尽力帮助他解决问题。如果该少年及其亲属、朋友、老师或雇主将这种拜访视为一种耻辱（这种情况极有可能发生），那么这就起到了惩罚的作用，的确是对未发生的行为的惩罚。然而，如果这种拜访完全不被视为惩罚，而只是为了减少问题出现的可能，即作为一种将风险降至最低的方式（在这里指的是将破坏公共安全的犯罪风险减到最小），情况照样好不到哪儿去。社会越是用干预、降低风险的方式取代为自己的行为负责，就越会导致个人责任意识的贬值。主张预测的国家是保姆式的国家，而且远不止如此。否认个人为其行为承担责任实际上就是在摧毁人们自由选择行为的权利。
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如果国家做出的许多决策都是基于预测以及减少风险的愿望，就不存在所谓个人的选择了，也不用提自主行为的权利。无罪，无清白。如此一来，世界不止不会进步，反而在倒退。
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大数据洞察
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大数据管理的基本支撑是保证我们依然是通过考虑他人的个人责任对其进行评判，而不是借助“客观”数据处理去决定他们是否违法。只有这样，我们才是把其当作人来对待——当作有行为选择自由和通过自主行为被评判的人。这就是从大数据推论到今天的无罪推定原则。
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