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黃璜:數據治理要在發展和風險之間求平衡     張 棟    2018年08月27日09:28

 

        大數據及其應用正在對世界產生深刻的影響,既有經濟效率的提升、治理方式的變革,也給社會帶來潛在的風險。我們應如何面對大數據的機遇和風險?就此,我們採訪了北京大學政府管理學院黃璜老師,請他分析探討以饗讀者。

 

 

  記者:大數據是一種公共資源嗎?

  黃璜:大數據是不是公共資源,是從所有權的角度來講的,不是經濟學意義上的公共資源的概念。大數據是一個技術或者管理的概念,本身無所謂公共的還是私人的。比如計算機是公共資源嗎?顯然公共機房的計算機是公共資源,至少在一定范圍內是公共的,而私人擁有的計算機就不是公共資源。同樣對於大數據而言,一般來說,基於公共設施的運行產生的數據或者運用公共財政資金收集建立的數據,比如氣象監測、科學考察、人口普查、經濟社會運行統計數據、行政執法、公共服務等大數據資源是公共的。但是公共的未必都是必須公開的,因為這些數據可能還會涉及個人隱私,商業秘密,國家安全等問題,要具體問題具體分析。

  企業的問題相對復雜。私人企業基於自身生產或經營產生的數據,或通過市場交易獲得的數據,無論這些數據和消費者之間有沒有關系,都不是公共資源(不管屬於企業還是消費者)。當然,因為市場監管、社會責任或者商業目的,私人企業可能會公開部分自己的數據,但不能說它們是公共數據。但是問題可能還沒有那麼簡單。比如,國有企業或國有控股、參股企業怎樣界定?企業從公共部門合法獲得的數據,但是這些數據未必是公開的,怎樣界定其公共性質?

  現在比較受關注的是經由互聯網服務形成的消費者行為數據和個人信息數據,這些數據產生於消費者及其行為,但同時保存在提供這些互聯網服務的平台上。這些數據尤其是行為數據到底歸誰所有,消費者還是平台?更細致的問題是,誰可以使用,誰可以交易,誰可以從中獲利?目前,平台在對個人隱私進行處理后會使用甚至交易這些數據。關於個人信息保護,目前主要是從知識產權或者人格權方面來討論的,但這對平台數據來說還不足,還有待創新性、突破性的研究和討論。

  現在關於數據是一種重要資源已經得到普遍認可,可以說“大數據是互聯網時代的石油”。從長遠看,產權是市場交易的基礎,數據產業要得到健康、持續的發展,數據權屬的界定是一個必須解決的問題。當前全社會對數據資源的認識已經初步建立起來,市場機制也在培育發展,一些地方比如貴陽和武漢等建立了專門的大數據交易所。同時問題也已經產生,比如國內也已經出現了不少涉及數據資源的侵權糾紛、不正當競爭等案件。所以我認為,應加快數據相關的法律研究和立法進程。不過就目前形勢而言,在短時間內進展可能不會太大。

 

  記者:您對我國數據開放的現狀如何看?

  黃璜:通常說的數據開放主要是指政府的數據開放。過去我們講政府信息公開,都是要對社會公開、開放。那麼數據開放和信息公開是什麼關系?國際上的一些觀點認為,信息公開是在信息層面,而數據開放面向的或者說建立在更加原生性的數據上,同時信息公開更強調知情權,數據開放更側重於與社會分享公共數據資源,從而促進經濟發展。我個人認為,兩者之間其實並沒有嚴格的界限。首先,國外政府推行數據開放,都是在信息公開的法律框架下,以打造透明政府為目的展開的。其次,兩者訴求指向不同只是歷史發展階段的問題,不是說數據開放就不涉及知情權,信息公開就沒有經濟目的。再次,數據是信息的載體,無論信息公開還是數據開放,政府對外發布的都是“數據”資源,而信息是數據資源中蘊含的內容或意義。兩者雖邏輯關系清楚,但實踐中常常難以區分。信息公開和數據開放在價值目標上是統一的,兩者更多地是反映出了互聯網時代前后不同技術條件下不同層次的要求。

  還有一點需要補充,就是開放和保護之間存在著一種權衡。大數據的開放,存在一個悖論。大數據和小數據的區別,不僅在於數據規模,更在於處理方式。大數據更多需要運用算法,去發現單純靠人工手段所不能發現的數據價值或者規律。問題在於,如果通過人工手段無法發現其中的價值,那麼在開放中我們又如何保証通過人工手段(比如脫敏)就能規避其中蘊含的風險呢?小數據的開放,尤其是涉及市場監管、社會管理、公共服務數據,可能不會有太大問題,但大數據的開放要謹慎。現在其實開放的大多數也都是小數據,一個excel表能裝下的都是小數據,不要把數據開放和大數據混淆起來。

  關於我國的數據開放現狀,應該從兩個層面來討論。一個是開放了沒有,開放的程度怎麼樣。現在國際、國內都有不少對政府數據開放水平的評估報告。雖然這些評估往往體現組織者的價值標准,但還是能夠給出一個基本面的分析。現在不少地方政府已經建立了自己的數據開放平台,作為打造營商環境、促進經濟發展的重要舉措。盡管各有困難,發展還是比較快的。此外,關於政府數據開放所提供的數據量、數據准確度和質量,以及有沒有更好的可利用的工具,比如提供數字化的、可機讀的數據,這些屬於技術性的問題,也很重要。總的來說,在社會各界推動下還是在不斷發展。

  第二個是關於數據開放的制度建設。相較上一個方面,我認為還處於比較初步的階段。發達國家,如美國已經有比較完整、完善的政府信息資源相關的法律法規體系,比如說在信息公開領域有《信息自由法》(1967年)、《聯邦咨詢委員會法》(1972年)和《陽光下的政府法》(1976年),個人隱私領域最著名的1974的首部《隱私法》,電子政務領域有《電子政務法》,政府信息資源管理領域的《文書削減法》、《聯邦信息資源管理通告》等,此外信息安全方面也有一系列法律法規。在這些基礎上頒布了《開放政府指令》、《透明和開放政府備忘錄》等行政規章條例。我國目前除了《保密法》、《網絡安全法》,還有《政府信息公開條例》等行政法規,而有關個人隱私、信息資源的規定則分布在其他法律法規裡面,還沒有系統性的政府信息資源方面的法規。地方政府也在探索數據開放的具體辦法,但是國家層面建立系統性的政府信息資源管理政策是至關重要的。

  關於立法進程,我無法推測相關立法議題,比如隱私法、信息公開法,是否能夠或者以何種方式進入立法程序。但是也不必悲觀,矛盾和問題的產生會推動相關立法進程。現在,理論界對於政府信息公開、數據開放的研究、探討在不斷增加,市場對開放的要求也日益強烈。政府也認識到無論信息公開、數據開放都是建設透明型政府、服務型政府的必由之路。因此我們還是要拭目以待。

 

  記者:“滴滴殺熟”事件在不久之前成為了一個輿論熱點,這一事件是否展示了一種企業基於大數據技術實施價格歧視的可能性?

  黃璜:“滴滴殺熟”事件,我看到過相關報道,但是否確實是殺熟,我沒有做過實驗。像滴滴這樣的大型互聯網平台企業,確實有通過分析消費大數據來針對不同消費者差別定價的能力。但是就我的判斷,用戶有多種市場選擇,通過殺熟來破壞艱難建立的市場得不償失,也不太可能。

  差別定價一直存在。沒有大數據技術,也同樣會存在差別定價。現在披上了“大數據”的外衣,就更加引人注目。這個問題的重要性不是“殺熟”,而是反映出一種現象,平台企業可以通過大數據技術獲得過去所不能及的信息優勢,直白講就是這些企業太了解消費者了。以前企業可能要做市場調查來了解消費者,也可能根據交易數據來分析。但是這些方式一則是所能獲得信息范圍和信息量比較小,對消費者的了解有限﹔二則消費者一般是作為一個或若干個整體被了解的。現在大數據讓市場信息變得更加精細。企業要識別消費者的消費習慣、價格敏感度等,不僅隱蔽、高效,而且關鍵是可以整合到很多和交易本身可能無關的第三方數據來給消費者畫像,對更細分類型的甚至單個的消費者進行判斷。我想,即使“殺熟”真的存在,換個角度,無非是對於“非熟客”有優惠而已。互聯網經濟有自己的特點,不能說和過去熟客有優惠的策略不同,就是錯了。當然,如果涉及到用優勢地位操控市場價格,這是另外一回事。但是從定制交通來說,市場上有很多選擇,有其他的網約車,也有網約車之外的其他交通方式,並不存在壟斷。

  所以我認為,一方面,市場很大,出一些問題、糾紛也是正常的,不必過度敏感﹔另一方面,如果的確影響到經濟社會秩序,影響社會公平正義,也要通過機制創新來解決。

  首先當然是政府監管。但是監管成本很高,而且問題性質沒有搞清楚,監管未必就有合法性。其次,市場的事情可能還是需要市場自己來解決,要鼓勵更多的市場創新。比如,大眾點評的出現,就是網絡時代一項具有經典意義的發明。成千上萬的餐館、酒店,政府也在管,經常有各種整治和執法行動,但規制效果有限,而大眾點評模式,可以說是一種人民群眾共同參與社會治理的模式,在一定程度上消減了商家和消費者之間的信息不對稱,雖然並非萬無一失,但還是對商家形成了制約。再次,滴滴這樣的平台企業,也要通過機制創新,進一步提高用戶滿意度,同時增進自身效益。比如說對於“熟客”,能否也採取電信企業的模式,採取包年、包月的機制,使整個市場都能受惠。

 

  記者:如何防范大數據技術帶來的社會風險?

  黃璜:技術在增進社會福利的同時也會帶來社會風險。事情總是有兩面性,既不能隻求發展,不顧風險,也不能因為有風險就固步不前。關鍵是通過什麼樣的機制來限制這些風險發生的可能性。

  首先,對於企業來說,要建立共同的行業標准和技術原則。國際上關於隱私問題提出了一系列原則。比方說,主體同意和選擇原則,也就是說,數據的收集必須基於被收集主體的知情、選擇權和同意﹔數據收集、存儲和利用也必須遵循信息最小化原則或稱必要性原則,個人信息收集及后續利用應以實現特定目的、達成服務目標的最小必要為限,數據信息的儲存也不應超過特定目的所必需期限並在目的達成后及時刪除。

  其次,對於政府來說,數據治理的規則很重要。我講的數據治理,不僅是機構內部的數據的治理。政府不僅要治理自己的數據,也要治理市場的和社會的數據。一方面,政府要監管好市場,要保証數據資源在合法的框架下被利用、開發,堅決禁止非法的數據交易,要維護弱者的權利,要採取措施縮小數字鴻溝。另一方面,政府對於自身的數據開發、利用,除了建立基本規則,依法治理外,關鍵要有行動機制和監督機構。誰都不能保証不出問題,但是要有發現問題,解決問題的魄力、依據、手段和資源。

  再次,社會各界也要建立數據安全的意識。現在講開放講的比較多,讓我們的政府變得更加透明,這是好事,但是同時也必須關注數據安全。有人講數據像礦產,這個比喻在安全問題上還不夠。比如之前稀土大量賤賣,事情很嚴重但還沒有到威脅整體國家安全的層面。數據不同。數據是信息的載體,一旦流失,也就是大量基礎信息的流失。比如血液數據、基因數據、地理數據、水文數據、市場交易數據、氣象數據等,這些數據裡面的信息量和安全意義極大。

  總之,數據治理的核心是在發展和風險之間求平衡。既不要把大數據炒上天,認為它無所不能﹔也不要把技術妖魔化,認為是洪水猛獸。數據雖然從來都有,但是數據治理還是新事物,不僅要技術、方法創新,更要有規則、機制創新。我想最重要的是,要調動政府、企業和社會的積極性,共同參與、共同治理。■

  (責編 劉玉霞)

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