《電子技術(shù)應(yīng)用》
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数据治理的群体方案:基于数据群体影响的视角
网络安全与数据治理
王秋茹
中南财经政法大学法律硕士教育中心
摘要: 数据的价值源于数据的收集及处理后呈现出来的群体特征,但是既有的数据治理模式均强调将数据权利内化为数据主体的个人权利。个人主义的数据主体权利无法代表数据群体层面的影响,数据群体影响在数据的治理中应当得到充分的考量,缺乏这种考量,数据治理无法真正维护数据的社会效益,其实效无法得到充分发挥。如何妥当地将数据群体影响纳入数据治理模式之中,需要更多依靠集体形式的数据治理模式,数据信托等数据集体管理模式可以为建立数据群体治理方案提供可行的建议。应当从数据收集合法性边界、数据管理机制、数据使用机制及数据问责机制三个机制出发,重新制定数据群体治理方案,实现数据更完善的治理模式。
關(guān)鍵詞: 数据治理 群体影响 关系理论
中圖分類號(hào):D922文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:ADOI:10.19358/j.issn.2097-1788.2025.01.008引用格式:王秋茹. 數(shù)據(jù)治理的群體方案:基于數(shù)據(jù)群體影響的視角[J].網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理,2025,44(1):48-53.
A group approach of data governance: based on a data group impact perspective
Wang Qiuru
Master of Law Education Center,Zhongnan University of Economics and Law
Abstract: The value of data lies in the collective characteristics that emerge from its collection and processing. However, existing data governance models primarily emphasize internalizing data rights as individual rights of data subjects. Individualistic data subject rights cannot represent the impact at the collective level of data. The collective impact of data should be fully considered in data governance. Without considering this collective impact, data governance cannot truly safeguard the social benefits of data, and its effectiveness cannot be fully realized. To properly incorporate the collective impact of data into data governance models, there is a need to rely more on collective forms of data governance. Data collective management models such as data trusts can provide feasible suggestions for establishing data collective governance solutions. It is necessary to reformulate data collective governance solutions from three mechanisms: the legal boundaries of data collection, data management mechanisms, data use mechanisms, and data accountability mechanisms, to achieve a more comprehensive data governance model.
Key words : data governance; group influence; relationship theory

引言

自進(jìn)入互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代以來,數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷發(fā)展壯大,成為了國(guó)家經(jīng)濟(jì)中的重要組成部分?!度驍?shù)字經(jīng)濟(jì)白皮書(2023年)》顯示,2022年,美國(guó)、中國(guó)、德國(guó)、日本、韓國(guó)5個(gè)主要國(guó)家的數(shù)字經(jīng)濟(jì)總量為31萬億美元,數(shù)字經(jīng)濟(jì)占GDP比重為58%,較2016年提升約11個(gè)百分點(diǎn);數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模同比增長(zhǎng)百分比可觀,數(shù)字經(jīng)濟(jì)不斷帶動(dòng)國(guó)家發(fā)展。肖沙娜·朱伯夫提出信息資本主義,其指收集、處理數(shù)據(jù)以獲取、積累財(cái)富的新型生產(chǎn)模式,也即將數(shù)據(jù)從機(jī)器內(nèi)的可讀形式文本轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)資源[1]。隨著Google成功地將無用的廢棄數(shù)據(jù)進(jìn)行“提純”,提取出“行為盈余”,塑造了一種新的資本積累邏輯[2],越來越多的企業(yè)通過收集用戶的數(shù)據(jù)對(duì)用戶進(jìn)行預(yù)測(cè),使得用戶的行為不斷透明化,并從中積累財(cái)富。其邏輯大致有三,一是直接出售數(shù)據(jù),但莽撞地出售數(shù)據(jù)易觸犯法律,侵犯數(shù)據(jù)主體的權(quán)益或者侵犯某一群體的利益。二是利用所收集的數(shù)據(jù)反作用于企業(yè)生產(chǎn)。三是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后預(yù)測(cè)用戶行為,從而改變用戶行為。典型如抖音應(yīng)用軟件,其利用“推薦”頁面,展示出由抖音專用推薦引擎生成的視頻集合。數(shù)據(jù)價(jià)值更多來源于對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶的行為影響,其底層邏輯在于數(shù)據(jù)對(duì)群體的影響。索洛姆·維爾瓊提出的數(shù)據(jù)的社會(huì)關(guān)系理論表明,不同的數(shù)據(jù)主體之間具備極強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性,這種關(guān)聯(lián)性恰恰印證了數(shù)據(jù)的群體影響。對(duì)群體中個(gè)體的影響將間接影響整個(gè)群體,群體中個(gè)體的行為也將影響整個(gè)群體,數(shù)據(jù)個(gè)體將被淹沒于群體之中使得數(shù)據(jù)個(gè)體的利益遠(yuǎn)沒有數(shù)據(jù)群體的利益重要。我國(guó)于2022年12月19日印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》(以下簡(jiǎn)稱“數(shù)據(jù)二十條”),以三權(quán)分置為框架,聚焦數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)、流通交易、收益分配、安全治理四大重點(diǎn)方向,強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行進(jìn)行系統(tǒng)、全面的規(guī)制。但是無論是國(guó)內(nèi)強(qiáng)調(diào)以“數(shù)據(jù)流通交易”為核心的數(shù)據(jù)治理模式,還是美國(guó)立足于“個(gè)人信息保護(hù)”的數(shù)據(jù)治理模式,抑或是歐盟強(qiáng)調(diào)事前“知情-同意”的數(shù)據(jù)治理模式,均是將數(shù)據(jù)內(nèi)化為數(shù)據(jù)主體的權(quán)利,忽略了數(shù)據(jù)的群體影響。為此,需從數(shù)據(jù)治理的個(gè)人賦權(quán)模式出發(fā),探討“用戶賦權(quán)”模式的失靈及數(shù)據(jù)群體影響對(duì)數(shù)據(jù)治理的正當(dāng)性,從數(shù)據(jù)收集模式及數(shù)據(jù)管理機(jī)制入手,變革數(shù)據(jù)治理方案。


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作者信息:

王秋茹

(中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)法律碩士教育中心,湖北武漢430000)


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