大数据时代下 用户数据不可一概而论
现如今,大数据已经成为这个时代的统治者,大数据时代,也是物联网的时代,随着云存储和云计算的发展,以智能手机、智能家电、可穿戴设备为代表的智能终端的普及,通过各种智能终端上传和收集的用户数据将越来越多,对用户数据的分析和挖掘及利用,将是大数据的商业价值所在,蕴藏和巨大价值的用户数据的性质及使用规则是我们值得思考的问题。
用户数据的“区分所有权”构想
提到用户数据,我们首先想到的是用户的“隐私权”。民法大家王利明教授在其主编的《人格权法新论》一书中提到:隐私权是自然人享有的对其个人的与公共利益无关的个人信息、私人活动和私有领域进行支配的一种人格权。可见隐私权是一项“个体”权益,强调权利的身份和人格的属性。
用户数据的商业价值核心并不是“个人”的人格权益,其必要条件是具备足够多的用户个体样本,其更强调“集合”的权利,单个用户数据的商业价值是有限的。而用户数据的核心价值在于通过对云端存储的海量的用户个人状况、行为、需求的样本分析和挖掘,一方面为上游硬件商提供产品的开发依据,另一方面对用户的消费、生活提供“量身打造”的服务,从而形成物联网的全产业链循环,实现更高效的管理社会资源并创造更多的价值。
可见,虽然用户数据来源于“个体”数据,但最终使社会获益的是用户的“集合”数据。因此,在界定用户数据的性质方面,笔者建议根据单个数据是否具有身份属性,将用户数据分为身份数据和样本数据,并对这两类数据加以区别保护。
用户的身份数据是指可以通过单一的个体数据,即能锁定特定用户的数据。如姓名、身份证号、各种账号信息、联系方式等。比如我们通过一个电话,就能联系到一个特定的用户。因此,此类信息具有较强的身份属性,须定义为“隐私权”的范围,其权利主体应为用户个人所有,其使用和经营,须经过用户的许可,否则将被判定为侵权。现行法律法规如《全国人民代表大会常务委员会关于加强网络信息保护的决定》、工信部出台的《电信和互联网用户个人信息保护规定》以及消费者权益保护法、《网络交易管理办法》中规定的个人信息,当属于用户的身份数据范畴。
样本数据是指通过个体数据汇聚成的用户个人状况、行为、需求的数据库以及通过分析和挖掘以上数据获得的相关数据。此类数据的所有权应为用户和数据收集方共有,但经营使用权建议应掌握在能够发挥其价值的数据收集者手中。将所有权和经营权区分开来,既能从法律上保证用户的个体权益,又符合经济学的原理。
样本数据的经营规则
用户身份数据的使用规则可以依据现有的法律法规执行。我们仅需要通过立法明确以上法律所适用的数据的范围,并在执行层面的政策上制定可操作的保护用户身份数据和隐私权的规章制度。
对于样本数据的使用和经营规则,现有法律并没有明确依据。根据上文的阐述,笔者已将其所有权拟定为用户和数据收集者共有,经营使用权则建议应掌握在能够发挥其价值的数据收集者手中。这样设计的目的在于,一是保留用户的“被遗忘权”;二是发挥物尽其用的作用。
首先,保留用户的“被遗忘权”是用户数据使用的基础。
大数据时代到来,人们最担心的是自己将被暴露得一览无余,没有隐私可言。因此,个体信息是否公开,公开的程度,需要个体能够掌控,即用户自主决定其向外界公开的个人信息的广度和深度,也可随时自行或要求收集数据方,删除其掌握的任何关于用户个体的数据。用户要求收集者删除其样本信息时,须提供可以辨识其个体信息的依据(一般须为身份信息),以证明其要求删除的信息是属于自己的样本信息。
其次,数据收集者在收集样本数据时,须向用户群体公示其收集途径和方式,以及用户删除自己样本信息的途径和方法。只有这样,用户才能知晓其被收集者收集的数据是什么,以及自己的样本信息被经营者使用的状况是否安全,从而判断其是否愿意继续使用数据收集者的产品,并将自己的样本信息交给数据收集者经营。一旦用户选择使用某一数据收集者的产品,数据收集者将与用户共有其收集的用户样本数据。
第三,数据收集者在遵守法律对用户隐私保护前提下,无需用户授权,可自由地使用和经营其收集到的用户的样本数据,直至用户自行或要求其删除样本数据。
当前,各数据收集者之间进行不同程度的共享和授权数据的需求已是大数据的发展趋势。云与云的互联互通才能使数据样本变得足够庞大,使数据分析和挖掘的结果更有价值,使用户不同智能终端之间的连接变得可能,从而真正的实现大数据的物联网。
样本数据的共享和授权中涉及到大量个体信息,如果用户此类活动需要经过个体用户的授权,将会极大地阻碍商业效率,其数据和信息的收集是随时随地的,要求单个用户对单个的样本授权,也会影响用户的体验。因此最现实的方式是数据的收集者在经营和使用其收集的数据时,无需个体用户的单独授权。
最后,数据收集者通过样本数据所获取的收益,个体用户须有分配权。
个体用户对数据经营的收益分配权容易理解。数据的源头是个体,个体是样本数据的所有者,因此其理所应当得到经营数据的利益。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14