数据赋能社会：以人为本的数据关系方法

2022 年 5 月 9 日第 16 期总第 535 期数据赋能社会：以人为本的数据关系方法【译者按】2021 年 9 月，世界经济论坛发布《数据赋能社会：以人为本的数据关系方法》白皮书。报告认为，健康的数据信任关系是构建以人为本的数据生态系统的前提基础，并提出通过完善法律机制、限制过度信息采集、加强数据治理以实现数据信任的政策建议。报告分析了在数据关系中进行政策干预以实现数据赋能的关键节点，探索了政府基于数据信任设计主动式服务的创新实践，并分享了赫尔辛基市构建数据赋能社会的相关经验。赛迪智库信息化与软件产业研究所对报告进行了编译，期望对我国有关部门有所帮助。【关键词】数据赋能 数据关系方法 以人为本在数据使用管理相关的政策方案中，人们通常认为创新数据使用与保护数据隐私是“非此即彼”的选择。而在当今的“数据化”社会中，“二者皆准”的以人为本的数据使用管理方式对于构建数据赋能社会至关重要。对此，本文探讨了信任关系对于构建以人为本的数据生态系统的意义，提出了数据驱动的政策干预措施的关键触发点，探索了基于信任关系和政策干预的主动式服务的创新实践，并分享了赫尔辛基在建立以人为本的数据关系方法“蓝图”方面的实践经验。一、健康的信任关系是建立以人为本数据生态的前提信任对于数据的产生和采集至关重要，数据主体和数据收集者对彼此的期望及期望是否得到实现，决定了主体参与数据互动的程度，进而决定了可用的数据量。（一）在数据关系中建立信任的重要性信任的基础是过去和现在的表现、主张以及行为的整体一致性。期望在建立信任中起着关键作用。为了建立信任，各方必须找出共同点，建立了解，相信信任对等，并需要各方拥有共同利益或目标。同时，信任与“面子工程”紧密有关，当人们能够“保持面子”时，信任得以确认，而若形成“面子威胁”的数据公开，则会对脆弱性和信任造成最严重的影响。承担风险是信任的重要表现，能够接触到敏感数据的行为者是信任工程中的高风险伙伴。如果允许他人保持控制感，他们获得的信任程度就会提高。反之，如果主体控制权被破坏或“面子威胁”出现，信任将会瞬间消失。鉴于信任的重要性，以人为本的数据关系方法强调了人们和社区对其自身相关数据进行授权代理的重要性。这种授权对于数据关系的发展和为个人、组织、社区等各方服务至关重要。表 1：建立信任的基石在以下情况中，信任程度达到最强：行为的一致性达到预期例如，如果用户了解广告赞助的商业模式所提供的免费在线服务的性质，那么即使发现与其使用相关的数据被售卖，也可能不会认为自身权益受到侵犯。在高风险的环境中例如，大量投资于没有历史业绩的活动并获得高额回报，其产生的信任高于少量投资和低风险的稳赚投资。各方拥有共同利益或目标例如，组织定期提醒其成员他们的共同目标及该目标与利益相关者利益的一致性。允许各方“保持面子”例如，在线广告根据搜索历史无意揭示了客户的敏感信息，这会严重降低客户的信任度。（二）在数据关系中建立信任的主要方法1、完善法律机制，促进数据关系中的可信互动数据可以被同时、重复和多样地使用，在这个过程中，人们越来越意识到他们的数据对组织的价值，以及相关的隐私和失去控制的风险。然而，出于方便，人们往往选择用“信任”来换取即时访问，比如在没有阅读相关的“通知和同意”声明的情况下就选择接受和同意。这种短期的战略信任往往是错位的，因为信任的人（数据主体）假设数据处理实体（数据收集者）在发生错误行为时会被追究责任。实际上，这在很大程度上取决于当地的立法、执法机制和数据主体提出索赔的能力。同时，数据生态系统及其组成关系的复杂性使得数据生命周期全环节的人工监测难以实现，而且全环节监测会给数据主体的决策和数据收集者的合规带来过高的“管理”成本。因此，数据关系需要建立持久的“道德”信任，促进数据关系中的可信互动。对此，适当的法律机制可以减少单独评估每一种数据关系的需要，通过设定（和满足）期望，为可信的互动打下基础。如欧洲已经实施了《通用数据保护条例》（GDPR），亚太经济合作组织（APEC）推行在数据商业利益方面更加注重市场的隐私框架。建立在区域优先事项和以信任为中心的文化期望的框架，能够通过恰当的措施在创新促进需求、个人风险考虑及个人、公共和私人利益之间的三角关系中实现平衡，从而使更多的数据实现可用。图 1：平衡多方利益相关者的利益以建立信任2、鼓励数据最小化，限制过度信息采集限制整体数据收集有助于更好地建立信任。通过调整目前依赖数据收集的商业模式，可以促进实现数据信任的共同目标。因此，除了制定针对基本要求和期望的法律规定外，还可以通过明智的数据最小化来进一步加强信任。实现这种明智的数据最小化的方法之一是通过将可识别的敏感数据视为“高毒性资产”，以及将在创建存储此类数据的用户账户时建立的数据关系视为“强迫婚姻”，从而摆脱默认的“数据权利”。人们应该以最谨慎的态度对待数据采集，并坚持倾向于促进数据聚合的匿名化。专栏 1 发挥民间团体作用，维护数据信任值得信任的民间团体组织可以为政府、企业及其他群体建立联系，促使社区成员参与到地方和区域政府的数据基础设施建设。民间团体可以在公布数据和服务的联系、验证共享数据、加强数据共享三个关键领域发挥重要作用。首先，民间团体组织可以帮助当地社区成员理解、获取和审查已发布的数据。其次，当政府和某些社区团体之间的信任度不高时，民间团体可以参与相关数据审查。再次，民间团体可以通过组织和分享社区数据，提供更完整的社区信息，更好地满足社区成员的需求。综上所述，这些关键领域能够在社区成员间建立信任，加强共同目的感，并确保其感受到自身在数据中的代表性和参与度。3、构建数据治理框架，提升数字成熟度整体的数字成熟度会影响以人为本的数据关系方法的实施。世界银行《2021 年世界发展报告：数据让政策更完善》中指出，“低收入国家往往处于不利地位，缺乏获取数据并将其转化为价值的基础设施和技能；缺乏在数据系统中建立信任的体制和监管框架；以及缺乏公平参与全球数据市场及其治理的规模和机构。”在这种情况下，更有必要采用以人为本的方法，以确保数据具有包容性和代表性，能够反映当地的实际情况，并包含足够的细节以便发现任何极端情况。因此，需要建立对数据系统完整性的信任，同时确保数据的利益得到平等分享。为此，为实现以人为本的目标，强大的数据治理框架必须首先包括数据基础设施政策；政府机构负责任使用数据的规则和条例；促进和规范新数据经济的经济政策；以及监督和执行数据政策应用的数据治理机构。图 2：价值、信任和公平的数据治理框架来源：世界银行，《2021 年世界发展报告：数据让生活更美好》，2021 年专栏 2 提升包容性，保障各类群体的数据权利从全球范围来说，互联网普及率差异很大，数字鸿沟进一步导致了数字排斥，这一点在由于缺乏足够数据足迹而被数据驱动型政策所忽略的弱势群体身上尤为显著。对弱势人群而言，拥有法律上认可的身份已经十分罕见，数字身份则更是天方夜谭。关于那些并未在官方机构登记个人信息的人，私营机构中可能也没有掌握这些人的数据，或者只有极少数据。例如，大城市贫民窟中的城市居民就属于这种情况。随着公共政策选择越来越多地利用人工智能和依赖数据的自动化工具，这类弱势人群有可能被进一步边缘化。政府经常使用数据提高城市运作效