
大数据如何有序地“变废为宝”
近年来,数字经济已成为带动经济社会发展的重要动力。无论是利用数据赚钱也好,还是希望做“高大上”的公共服务、社会治理改善也罢,大家都面临一个法律上的问题:如何保护数据?数据的权益归谁所有?本文提出5个观点,供各方思考和讨论。
第一,大数据需要处理。
在大数据时代,任何数据均具有潜在的价值。过去,人们重复利用的数据资源主要是人类观察、思考、创作完成的成果,如文章、文件、论文、著作等。如今,人类可以利用各种机器运行轨迹、人类活动记录、自然界变化观测等信息。过去需要大量观察访谈、调查统计、测量等完成的东西,现在可以借助计算机系统、各种数据采集器快速完成,并通过大数据分析工具实现全样本、自动化处理和分析。过去,没有人在意自己的行为轨迹,也无法记录大量的事件和过程,它们可以说作为“垃圾”被自觉或不自觉地扔掉了。现在,数据技术使人类具有“变废为宝”的能力,大数据技术可以在浩瀚的数据海洋中淘到“宝贝”。
因此,数据正在成为人类可拥有和控制的资源。大数据正在提供新的研究范式,帮助世人重新认识宇宙、物质、生命和社会,并在此基础上带来科技技术、管理决策、社会发展的巨大变革。就此而言,数据利用秩序有望成为未来社会的一大基础秩序。
第二,传统的财产权体系并不适合。
如果说所有权(排他支配权)是构筑物质资源利用秩序的法律工具,那它是否可以移植到数据世界并用来建构数据的利用秩序呢?答案是否定的。所有权是对特定物的排他利用权利体系,而数据的非物质性导致其很难实现排他使用。因此,数据天然地不适合于所有权体系。
第三,在保持数据产品开放性和权益保护上维系平衡。
数据从原生数据到有价值的数据产品需要投入,这不仅仅是劳动投入,而且还包括资本投入。只有当这些投入得到足够的回报时,才有人愿意从事数据的收集、处理和加工,将数据转化为产品或服务。这里面,解决数据产品制作者的激励问题,是数据赋权要解决的核心问题。
一般认为,即便是数据产品,也要保持社会公众对该产品的可接触或可学习的公共属性。由此,数据产品的制作者权利应当包括自己使用和许可他人使用的权利,或者利用数据提供服务的权利,同时有权制止他人出于商业目的而使用相关数据产品的权利。
这种基于对于数据分析加工劳动而取得的数据使用,属于一种新类型财产权,可以称之为数据使用权。区别于传统物权的是,它不是对数据的支配权;区别于传统知识产权的是,它并不要求独创性或创新性。这样,就可以给数据产品制作者实现其收集和加工数据的激励,促进数据产品的生产和流通,满足社会对数据产品的需要。
第四,数据来源方的利益要有保护。
在大数据环境下,一切数据皆有源。当数据来源于个人或者是对个人的描述时,就进入了个人数据(个人信息)范畴。隐私保护是个人数据保护的重要组成部分。在这方面,国际社会关于个人数据使用的总体原则是合法、正当和必要原则,以不侵犯个人尊严或自由等基本权益,尤其是隐私利益为基本限制。同时,个人信息的收集和使用必须尊重个人权利,必须确保个人可干预(更正、删除等)。
除了来源于个人外,企业数据还需要获得其他企业和社会组织的数据。除非这些数据是处于可供他人自由获取的公开状态,否则取得这些数据就需要获得数据实际控制人的同意,而不能够随意抓取、窃取或采取其他非法手段获得。
大数据应用最关键的是取得尽可能大而全的数据,但这一过程必须合法合规,其中最为重要的是尊重和保护个人信息权益。由此,数据利用秩序归根结底是要建立数据来源方(原材料提供者)到收集加工制作方(制作者)再到数据使用方(消费者)有关于数据权利和义务配置秩序。在保护各方权益的前提下,尽量保持数据开放性和流通性,使数据得到社会化的利用,实现数据的真正价值。
第五,数据分享和利用要有激励。
在数据可控制的情形下,要让人们把掌握的数据拿出来分享和利用就需有激励,必须创制数据社会化利用的良性机制和秩序。由于数据本身需要保持一定公共性,赋予任何主体对数据和数据产品的绝对支配权都背离发展理念,因而数据赋权需要坚持信息自由流动。
总之,数据总是处于不断脱离原来主体而流动的过程中。正是因为这样的流动,数据才能产生更多的价值。但与此同时,脱离主体也意味着原主体丧失对数据的控制。因此,既保持数据的自由流动性,又维护每个主体在数据上的利益,是一个有待深入思考的法律难题。一个基本的原则可以明确:创制和维护数据利用秩序是大数据应用的前提,是大数据战略得以实施的根本问题。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15