1. 用户隐私权保护
数据整合虽然带来商业价值，但也引发公众对个人隐私的担忧。电话号码被视为高度敏感信息，与社交行为的结合，可能被用于用户画像甚至广告投放，从而被认为是“过度监控”。
对策建议：
明确告知用户其数据将如何使用，提供“选择退出”的选项。
建立用户可控制的数据管理界面（Data Preference Center），增强信任。
推行“最小数据使用原则”，即只收集实现业务目的所需的最少数据量。
2. 算法偏见与歧视风险
基于整合数据的算法决策，若训练数 几内亚比绍 viber 号码数据 据本身存在偏差，可能在推荐、服务或信贷等环节中产生歧视问题。
应对措施：
对模型算法进行偏差审查和公平性测试。
多样化训练数据来源，增强模型的广泛适用性。
提供人工审核机制对自动化决策进行监督。
3. 数字鸿沟加剧
一些用户可能因技术使用能力不足、信息渠道有限等原因，未能被整合数据系统识别，可能因此错失服务或优惠。
建议：
在整合系统中保留人工介入和线下渠道，确保全民覆盖。
推广数字素养教育，缩小社交技术使用差距。