
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
R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29