在数据挖掘的浩瀚宇宙中，我们常常被教导要客观、冷静地分析数据，以揭示隐藏在数字背后的真相，当算法的冰冷逻辑与人类的情感相遇时，一个微妙而复杂的问题便浮现出来——怜悯在数据挖掘中的角色与界限。
在构建预测模型时，我们是否应该考虑将“怜悯”这一情感因素纳入考量？在预测个人信贷违约风险时，若一个单身母亲因突发的医疗费用而面临违约风险，我们是否应基于其困境给予一定的宽限或调整评分模型？这不仅仅是技术上的挑战，更是伦理与道德的考量。
数据挖掘的目的是为了服务社会、改善生活，但若过度忽视个体的情感与处境，可能导致“数字正义”的盲区，对低收入群体的过度标签化，可能无意间加剧了社会不公，如何在数据挖掘的“理性”与“怜悯”之间找到平衡点，成为了一个亟待解决的问题。
在数据挖掘的征途中，怜悯不应被视为干扰项，而应被视为指引我们走向更加人性化的技术应用的罗盘，通过合理的伦理框架和人性化的设计，我们可以让数据挖掘技术不仅成为冰冷的工具，更成为温暖人心的力量。
