【摘要】隨著數(shù)據(jù)的累積，不同科技企業(yè)在數(shù)據(jù)資源的儲(chǔ)備量上的差異愈加明顯，數(shù)據(jù)壟斷逐漸形成，并催生了“堰塞湖”，導(dǎo)致各企業(yè)間的數(shù)據(jù)難以互通，用戶隱私泄露問題隨之凸顯。因此，通過有效的數(shù)據(jù)治理來緩解數(shù)據(jù)壟斷形勢、促進(jìn)數(shù)據(jù)安全與公平的共享流通刻不容緩。一方面應(yīng)完善當(dāng)前的數(shù)據(jù)治理模式，發(fā)揮現(xiàn)有治理手段的作用；另一方面要積極開拓透明化的數(shù)據(jù)治理框架，解決以數(shù)據(jù)壟斷為主的數(shù)據(jù)倫理問題，構(gòu)建健康有序的中國大數(shù)據(jù)生態(tài)。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)壟斷 數(shù)據(jù)治理 數(shù)據(jù)透明 【中圖分類號】F49 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A

大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量數(shù)據(jù)的累積催生了數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)，同時(shí)也為這些技術(shù)預(yù)測未來、作出決策提供了基礎(chǔ)，為社會(huì)創(chuàng)造了前所未有的價(jià)值。隨著數(shù)據(jù)的累積，數(shù)據(jù)作為驅(qū)動(dòng)人工智能等技術(shù)發(fā)展的重要資源，逐漸成為各科技公司爭奪的主要對象，不同科技企業(yè)在數(shù)據(jù)資源的儲(chǔ)備量上的差異也愈加明顯，數(shù)據(jù)壟斷逐漸形成，并催生了“堰塞湖”，各企業(yè)間的數(shù)據(jù)難以互通，并且由于數(shù)據(jù)本身與個(gè)人隱私的密切關(guān)系，用戶隱私泄露問題亦隨之凸顯。筆者帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)基于3000萬真實(shí)用戶數(shù)據(jù)和30萬APP數(shù)據(jù)，對當(dāng)前的數(shù)據(jù)收集情況進(jìn)行了量化分析發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前數(shù)據(jù)壟斷形勢異常嚴(yán)峻，對數(shù)據(jù)進(jìn)行有效治理迫在眉睫，而數(shù)據(jù)透明化應(yīng)是未來數(shù)據(jù)治理的主題和必經(jīng)之路。

當(dāng)前移動(dòng)應(yīng)用軟件市場的數(shù)據(jù)壟斷現(xiàn)狀

為量化當(dāng)前移動(dòng)應(yīng)用市場的數(shù)據(jù)壟斷情況，筆者基于3000萬真實(shí)用戶數(shù)據(jù)和30萬APP數(shù)據(jù)，使用權(quán)限分析法對2018與2019兩年大數(shù)據(jù)收集現(xiàn)狀進(jìn)行分析。分析的主要對象包括：數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，即產(chǎn)生數(shù)據(jù)的個(gè)人或機(jī)構(gòu)，在移動(dòng)應(yīng)用場景中通常指移動(dòng)用戶；數(shù)據(jù)收集者，即以主動(dòng)或被動(dòng)的方式收集數(shù)據(jù)的個(gè)人或機(jī)構(gòu)，在移動(dòng)應(yīng)用場景中通常指APP開發(fā)商；數(shù)據(jù)使用者，即以任何形式處理或使用數(shù)據(jù)的個(gè)人或機(jī)構(gòu)，在移動(dòng)應(yīng)用場景中它可以是數(shù)據(jù)收集者，也可以是通過數(shù)據(jù)流通、共享等方式獲取數(shù)據(jù)的第三方；數(shù)據(jù)監(jiān)管者，即在數(shù)據(jù)收集、流通、使用過程中對數(shù)據(jù)進(jìn)行合法監(jiān)管的個(gè)人或機(jī)構(gòu)，通常包括相關(guān)政府機(jī)構(gòu)和可信第三方等。分析結(jié)果顯示，當(dāng)前移動(dòng)應(yīng)用市場數(shù)據(jù)壟斷形勢十分嚴(yán)峻，10%的數(shù)據(jù)收集者可獲取99%的用戶權(quán)限數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)收集的不平衡現(xiàn)象遠(yuǎn)甚于社會(huì)財(cái)富分配中的二八定律。

首先，從總體數(shù)據(jù)壟斷現(xiàn)狀來看，為詳細(xì)闡明該數(shù)據(jù)收集現(xiàn)狀，筆者根據(jù)獲取權(quán)限數(shù)據(jù)的數(shù)量級對數(shù)據(jù)收集者進(jìn)行劃分，將獲取1億及以上權(quán)限數(shù)據(jù)的收集者定義為“億級權(quán)限數(shù)據(jù)收集者”，獲取1億以下1千萬以上權(quán)限數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)收集者定義為“千萬級權(quán)限數(shù)據(jù)收集者”，并以此類推。主要結(jié)論如下：根據(jù)2019年總體數(shù)據(jù)收集狀況，當(dāng)前數(shù)據(jù)壟斷形勢嚴(yán)峻，極少數(shù)數(shù)據(jù)收集者壟斷了絕大部分權(quán)限數(shù)據(jù)。2019年度數(shù)據(jù)壟斷的“主力軍”是占據(jù)所有數(shù)據(jù)收集者數(shù)量1%的“百萬級、千萬級、億級的權(quán)限數(shù)據(jù)收集者”，他們可獲取約92%的權(quán)限數(shù)據(jù)。對比2018年度與2019年度數(shù)據(jù)壟斷狀況，前10%的權(quán)限數(shù)據(jù)收集者獲取的權(quán)限數(shù)據(jù)量占比略有減少，但總體上數(shù)據(jù)壟斷態(tài)勢居高不下。具體而言，不同級別權(quán)限數(shù)據(jù)收集者的數(shù)量與獲取數(shù)據(jù)量的對比分布如圖1所示，“百萬級、千萬級、億級的權(quán)限數(shù)據(jù)收集者”本身的數(shù)量極小，但權(quán)限數(shù)據(jù)獲取量均在10%以上，而其余大量的數(shù)據(jù)收集者可獲取的數(shù)據(jù)量不足3%。該狀況從不同比例數(shù)據(jù)收集者獲取權(quán)限數(shù)據(jù)分布情況中體現(xiàn)得更為明顯，如圖2所示。表1給出2018年度與2019年度權(quán)限數(shù)據(jù)收集的對比情況，其變化量為負(fù)值說明這些權(quán)限數(shù)據(jù)收集者獲取數(shù)據(jù)量占比有所減少，但權(quán)限數(shù)據(jù)收集者數(shù)量超過5%后，其獲取數(shù)據(jù)量的變化微乎其微?？梢?，我國總體數(shù)據(jù)壟斷形勢依舊嚴(yán)峻。

其次，從分類數(shù)據(jù)壟斷現(xiàn)狀來看，筆者所在團(tuán)隊(duì)對Google Play及國內(nèi)第三方應(yīng)用網(wǎng)站中APP分類進(jìn)行調(diào)研，將當(dāng)前市場上的APP劃分為20類，分別是安全類、生活類、社交類、辦公類、理財(cái)類、購物類、教育類、兒童類、旅游出行類、攝影圖片類、視頻類、工具類、通信類、新聞?lì)?、醫(yī)療類、音樂類、游戲類、娛樂類、閱讀類和運(yùn)動(dòng)類?；谠摲诸?，得出如下結(jié)論：每類APP的數(shù)據(jù)壟斷形勢都十分嚴(yán)峻，前10%的數(shù)據(jù)收集者均收集了不少于97%的權(quán)限數(shù)據(jù)。各類APP中，工具類、社交類和游戲類為數(shù)據(jù)壟斷的重災(zāi)區(qū)，教育類和閱讀類的數(shù)據(jù)壟斷狀況較總體水平有所緩解。具體情況如圖3所示，工具類、社交類和游戲類的前0.1%數(shù)據(jù)收集者收集了約80%的權(quán)限數(shù)據(jù)，前1%的數(shù)據(jù)收集者收集了約95%的權(quán)限數(shù)據(jù)，而前5%的數(shù)據(jù)收集者就收集了約99%的權(quán)限數(shù)據(jù)。在形勢較為緩和的教育類和閱讀類，前1%的數(shù)據(jù)收集者收集了約75%的權(quán)限數(shù)據(jù)，低于該比例數(shù)據(jù)收集者對應(yīng)的總體占比。

最后，從主要數(shù)據(jù)收集者壟斷現(xiàn)狀來看，筆者對數(shù)據(jù)獲取量排名前5的數(shù)據(jù)收集者對比分析，以展示當(dāng)前主要數(shù)據(jù)收集者的壟斷現(xiàn)狀。為保護(hù)數(shù)據(jù)收集者的個(gè)體隱私，該分析隱藏這5個(gè)數(shù)據(jù)收集者的名稱，僅提供統(tǒng)計(jì)性結(jié)果。這5個(gè)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)者，最多的可獲取8%的權(quán)限數(shù)據(jù)，最少者可獲取3%的權(quán)限數(shù)據(jù)，累計(jì)可獲取近24%的數(shù)據(jù)。也就是說，僅這5個(gè)數(shù)據(jù)收集者，就可獲取約1/4的用戶數(shù)據(jù)。其中，3個(gè)數(shù)據(jù)收集者所開發(fā)APP涉及了18個(gè)以上的APP類別，其余2個(gè)數(shù)據(jù)收集者側(cè)重于單個(gè)領(lǐng)域，其開發(fā)APP僅涉及了不足5個(gè)類別。這5個(gè)數(shù)據(jù)收集者的共同點(diǎn)是：其開發(fā)APP對應(yīng)的用戶量群體均十分龐大。

以當(dāng)前數(shù)據(jù)收集者們的數(shù)據(jù)獲取量為依據(jù)，分析數(shù)據(jù)壟斷的成因

在嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)壟斷形勢下，探究數(shù)據(jù)壟斷成因十分關(guān)鍵。當(dāng)前數(shù)據(jù)壟斷的形成與數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn)、數(shù)據(jù)收集者們的商業(yè)運(yùn)營模式以及人工智能時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)密切相關(guān)。

第一，數(shù)據(jù)易聚集、難確權(quán)的特性，使得數(shù)據(jù)壟斷易形成。大數(shù)據(jù)時(shí)代，海量數(shù)據(jù)通過移動(dòng)設(shè)備、傳感器網(wǎng)絡(luò)等源源不斷地自動(dòng)產(chǎn)生，數(shù)據(jù)的生產(chǎn)成本較低，同時(shí)其本身的價(jià)值密度也較低，海量數(shù)據(jù)的價(jià)值需通過數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)提取。而這些技術(shù)本質(zhì)上是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型技術(shù)，需基于大量數(shù)據(jù)的輸入才能獲取高準(zhǔn)確性、高可用性的輸出結(jié)果，造成數(shù)據(jù)本身易聚集的特點(diǎn)。此外，數(shù)據(jù)本身的特殊性使其既不同于石油、礦藏類的自然產(chǎn)物，也不同于專利、作品等精神產(chǎn)物，難以確定其所有權(quán)。在當(dāng)前數(shù)據(jù)不能依據(jù)法律法規(guī)確權(quán)的現(xiàn)狀下，數(shù)據(jù)收集的合理合規(guī)性得不到有效保證，易形成數(shù)據(jù)壟斷。

第二，數(shù)據(jù)寡頭多產(chǎn)品、跨領(lǐng)域、高用戶量的商業(yè)運(yùn)營特點(diǎn)，是數(shù)據(jù)壟斷形成的重要因素。數(shù)據(jù)寡頭即當(dāng)前數(shù)據(jù)壟斷的主要對象，對應(yīng)的就是排名前0.1%的數(shù)據(jù)收集者。當(dāng)前數(shù)據(jù)寡頭們通過業(yè)務(wù)擴(kuò)張、資本運(yùn)作、并購等方式完成企業(yè)擴(kuò)張，導(dǎo)致其具有多產(chǎn)品、跨領(lǐng)域的商業(yè)特點(diǎn)，并據(jù)此吸引或維系海量用戶，從而具有海量數(shù)據(jù)收集的能力，形成數(shù)據(jù)壟斷。分析結(jié)果表明，在移動(dòng)應(yīng)用市場，數(shù)據(jù)收集者們開發(fā)APP的數(shù)量越多、使用量越高、涉足的領(lǐng)域越多，其獲取的權(quán)限數(shù)據(jù)量越大，越有可能成為數(shù)據(jù)寡頭，形成數(shù)據(jù)壟斷。顯然，前0.1%的權(quán)限數(shù)據(jù)收集者的這三個(gè)因素比其他權(quán)限數(shù)據(jù)收集者明顯高出數(shù)倍。

第三，人工智能時(shí)代的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)促進(jìn)數(shù)據(jù)壟斷形成。人工智能技術(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的特點(diǎn)使其本身就具有網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)。隨著人工智能技術(shù)產(chǎn)品使用的用戶量激增，該技術(shù)可獲取更多用戶的數(shù)據(jù)輸入，從而可創(chuàng)建可用性更高的數(shù)據(jù)模型，增加其自身價(jià)值的同時(shí)吸引并服務(wù)于更多用戶。當(dāng)前移動(dòng)應(yīng)用市場上的數(shù)據(jù)寡頭均為大型科技公司，他們均受益于人工智能等技術(shù)的支持。相應(yīng)地，基于其海量的用戶數(shù)據(jù)，他們可持續(xù)發(fā)展優(yōu)化其產(chǎn)品與服務(wù)，進(jìn)一步維持并吸引新用戶。而本身處于弱勢的數(shù)據(jù)收集者們則限于其產(chǎn)品或服務(wù)的升級能力，迫于數(shù)據(jù)寡頭發(fā)展的壓力逐漸流失用戶，滾雪球效應(yīng)產(chǎn)生，數(shù)據(jù)壟斷現(xiàn)象隨之加劇。

緩解數(shù)據(jù)壟斷形勢、促進(jìn)數(shù)據(jù)安全與公平的共享流通，三種數(shù)據(jù)治理模式更為有效

嚴(yán)峻的數(shù)據(jù)壟斷形勢給當(dāng)前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展帶來了巨大的挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)壟斷使得寡頭公司擁有大部分的用戶數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的發(fā)展模式下，壓縮了該領(lǐng)域內(nèi)其他公司的生存空間，不利于小型企業(yè)的發(fā)展。數(shù)據(jù)壟斷一定程度上破壞了市場自由競爭的規(guī)則，數(shù)據(jù)寡頭公司基于海量數(shù)據(jù)資本掌握市場主導(dǎo)權(quán)。對小型企業(yè)的打壓，使得消費(fèi)者失去同類服務(wù)的可替代選項(xiàng)。數(shù)據(jù)壟斷有可能阻斷小型企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，而大型企業(yè)利用其豐富的數(shù)據(jù)可開發(fā)多領(lǐng)域的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)，技術(shù)壁壘進(jìn)一步抑制了新技術(shù)的產(chǎn)生。數(shù)據(jù)壟斷使得寡頭企業(yè)一家獨(dú)大，掌握對用戶數(shù)據(jù)的控制權(quán)，易加劇數(shù)據(jù)濫用、隱私泄露、用戶歧視等其他數(shù)據(jù)倫理問題的產(chǎn)生。因此，一方面，應(yīng)規(guī)范數(shù)據(jù)的收集、流通和使用，促進(jìn)數(shù)據(jù)資源的合理配置；另一方面，應(yīng)積極探索用戶隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)共享方式，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享流通?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)治理模式包含以下三種：

一是局部模式。在數(shù)據(jù)流通前，從數(shù)據(jù)源頭基于隱私保護(hù)技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，一定程度上能夠限制企業(yè)收集大規(guī)模數(shù)據(jù)的行為。當(dāng)前應(yīng)用的隱私保護(hù)技術(shù)主要包括基于擾動(dòng)的匿名化、差分隱私技術(shù)和基于密碼學(xué)的安全多方計(jì)算等，這些技術(shù)提供的隱私保護(hù)程度越高，收集數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性越差，計(jì)算成本也就越高。數(shù)據(jù)收集者必須平衡隱私保護(hù)與數(shù)據(jù)有效價(jià)值之間的關(guān)系，從而緩解當(dāng)前低成本的數(shù)據(jù)收集壟斷局勢。在該治理模式下，數(shù)據(jù)寡頭仍持有大部分?jǐn)?shù)據(jù)的控制權(quán)，數(shù)據(jù)壟斷有所緩解但并未根除，并且需要權(quán)衡好數(shù)據(jù)治理與產(chǎn)業(yè)輸出之間的關(guān)系。

二是中介模式。在數(shù)據(jù)流通過程中增加第三方中介平臺(tái)，參與數(shù)據(jù)流通，促進(jìn)數(shù)據(jù)共享。當(dāng)前的中介平臺(tái)主要包括數(shù)據(jù)交易平臺(tái)、數(shù)據(jù)眾包平臺(tái)和數(shù)據(jù)共享平臺(tái)三種模型，分別適用于不同情景。自2015年國務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》以來，全國范圍內(nèi)涌現(xiàn)出多個(gè)數(shù)據(jù)交易平臺(tái)，包括以數(shù)據(jù)包交易為主的政府類數(shù)據(jù)交易所，如貴州大數(shù)據(jù)交易所、上海數(shù)據(jù)交易中心、長江大數(shù)據(jù)交易中心等，以及以API接口模式為主的民營平臺(tái)，如聚合數(shù)據(jù)、京東萬象、數(shù)據(jù)堂等。數(shù)據(jù)眾包平臺(tái)為企業(yè)或個(gè)人提供有償?shù)臄?shù)據(jù)供應(yīng)及下載途徑，目前有百度數(shù)據(jù)眾包、有道眾包、螞蟻眾包等平臺(tái)。數(shù)據(jù)共享平臺(tái)包括數(shù)據(jù)直接共享和數(shù)據(jù)間接共享兩種方式。直接數(shù)據(jù)共享平臺(tái)依據(jù)必要的設(shè)施規(guī)則，推動(dòng)公共部門之間不對稱信息的流通和企業(yè)之間數(shù)據(jù)的合理共享，較為典型的是英國人工智能實(shí)驗(yàn)室與開放數(shù)據(jù)研究所合作建立的“數(shù)據(jù)信托”實(shí)驗(yàn)點(diǎn)，其目的是促進(jìn)多集團(tuán)之間的數(shù)據(jù)共享。間接數(shù)據(jù)共享平臺(tái)拒絕對源數(shù)據(jù)的直接共享，支持對本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練得到的模型參數(shù)進(jìn)行共享，而后由多方參與者共同訓(xùn)練效果較強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。該方法符合當(dāng)前數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的技術(shù)發(fā)展情景與用戶隱私保護(hù)的需求，具代表性的是微眾聯(lián)邦學(xué)習(xí)項(xiàng)目與華為NAIE聯(lián)邦學(xué)習(xí)平臺(tái)。從總體發(fā)展現(xiàn)狀來看，第三方中介的項(xiàng)目眾多，但目前數(shù)據(jù)交易、共享的規(guī)模并不大，具有很大的發(fā)展空間。

三是全局模式。對數(shù)據(jù)產(chǎn)生、流通和使用的整個(gè)生命周期進(jìn)行監(jiān)管，弱化數(shù)據(jù)寡頭對數(shù)據(jù)的掌控權(quán)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)生成者（即用戶）和數(shù)據(jù)監(jiān)管者對數(shù)據(jù)的控制權(quán)。該模式主要分為中心化和去中心化兩種形式。中心化全局模式是指建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)監(jiān)管平臺(tái)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一管理，如庫克提議美國聯(lián)邦貿(mào)易委員會(huì)組建的“數(shù)據(jù)清算所”，通過監(jiān)管數(shù)據(jù)流通狀況來確保用戶對數(shù)據(jù)的控制權(quán)。去中心化全局模式指借助區(qū)塊鏈、智能合約等去中心化技術(shù)與平臺(tái)，對數(shù)據(jù)收集、流通、共享、使用、結(jié)算等過程存證，構(gòu)建可驗(yàn)證、可追蹤、可溯源的數(shù)據(jù)共享與監(jiān)管機(jī)制，目前已有眾多政府機(jī)構(gòu)與學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)在此方面展開研究。全局模式相較其他兩種治理模型成本更高，目前該數(shù)據(jù)治理體系正在構(gòu)建中，其應(yīng)用尚不成熟。

數(shù)據(jù)透明是解決數(shù)據(jù)壟斷問題的根本途徑，是未來數(shù)據(jù)治理的必經(jīng)之路

上述數(shù)據(jù)治理模式以政府和IT企業(yè)為主要參與者，針對數(shù)據(jù)壟斷、阻塞、不互通等問題提出局部或全局的治理方案，重點(diǎn)在于可監(jiān)控的數(shù)據(jù)資產(chǎn)平衡分配。然而，當(dāng)下的數(shù)據(jù)壟斷問題不僅僅是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的分配失衡問題，更是人工智能時(shí)代數(shù)據(jù)倫理的問題，數(shù)據(jù)壟斷的加劇會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)隱私、數(shù)據(jù)歧視等其他倫理問題的發(fā)生。筆者認(rèn)為，當(dāng)下大數(shù)據(jù)的“堰塞湖”已然形成，數(shù)據(jù)壟斷愈發(fā)嚴(yán)重，數(shù)據(jù)隱私與公平問題層出不窮，歸根結(jié)底是數(shù)據(jù)收集、流通、共享、使用和決策過程中的不透明性所致。因此，數(shù)據(jù)透明是解決上述問題的根本途徑，是未來數(shù)據(jù)治理的必經(jīng)之路。

數(shù)據(jù)透明，并不表示數(shù)據(jù)對所有人公開可見，它指的是數(shù)據(jù)在其生命周期中對其從屬主體透明化，即在數(shù)據(jù)收集、流通、共享、使用和決策過程中，保證數(shù)據(jù)對其擁有者、使用者和監(jiān)管者顯示部分或全部的透明性。在整個(gè)數(shù)據(jù)透明框架中，數(shù)據(jù)的隱私必須加以考慮并得到保證。對數(shù)據(jù)壟斷而言，數(shù)據(jù)透明的應(yīng)用可促進(jìn)數(shù)據(jù)收集、流通和使用記錄的生成，從而完成數(shù)據(jù)的審計(jì)、溯源與問責(zé)。該方式既可達(dá)到數(shù)據(jù)監(jiān)管的目的，又可為數(shù)據(jù)共享方向與方式提供評估依據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)訪問控制技術(shù)可全方面監(jiān)控并防止數(shù)據(jù)壟斷的生成。

宏觀上，基于數(shù)據(jù)透明的數(shù)據(jù)治理應(yīng)聚焦于以下三個(gè)方面內(nèi)容：第一方面，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量與價(jià)值。數(shù)據(jù)作為大數(shù)據(jù)時(shí)代科技企業(yè)的主要資源，在使用數(shù)據(jù)治理手段協(xié)調(diào)各個(gè)社會(huì)主體利益時(shí)，應(yīng)基于數(shù)據(jù)透明機(jī)制保證數(shù)據(jù)的真實(shí)性、正確性，統(tǒng)一多源數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)，評估有效數(shù)據(jù)價(jià)值，從而保證數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的可靠性。第二方面，評估和監(jiān)管個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的使用。用戶作為大數(shù)據(jù)生產(chǎn)者，極易在數(shù)據(jù)流通過程中丟失對自身數(shù)據(jù)的控制權(quán)?；跀?shù)據(jù)透明，可評估和監(jiān)管個(gè)人隱私數(shù)據(jù)的流向及用途，使用戶重拾數(shù)據(jù)控制權(quán)，有效避免數(shù)據(jù)過度收集與聚積，預(yù)防個(gè)人隱私數(shù)據(jù)泄露。第三方面，監(jiān)管并促進(jìn)數(shù)據(jù)流通與共享。這也是阻斷數(shù)據(jù)壟斷的重要舉措，但在實(shí)施時(shí)需兼顧數(shù)據(jù)隱私，考慮各參與主體間的信任模型，平衡各方利益。

具體而言，基于數(shù)據(jù)透明的數(shù)據(jù)治理可借助區(qū)塊鏈技術(shù)實(shí)現(xiàn)?；趨^(qū)塊鏈公開透明、去中心化和不可篡改的特性，可在數(shù)據(jù)生命周期中的各階段分別進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)治理。在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)階段，基于區(qū)塊鏈和智能合約存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，可達(dá)到支持審計(jì)的目的，防止該過程中數(shù)據(jù)偽造、數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題的出現(xiàn)。在數(shù)據(jù)收集與共享階段，可使用區(qū)塊鏈保存數(shù)據(jù)的收集與共享日志，對數(shù)據(jù)流通過程進(jìn)行追蹤溯源；同時(shí)結(jié)合策略承諾、違法檢測、隱私審計(jì)，可在隱私保護(hù)技術(shù)失效的情況下通過溯源問責(zé)保護(hù)隱私，并為實(shí)施數(shù)據(jù)監(jiān)管、防止數(shù)據(jù)壟斷提供技術(shù)支持。在數(shù)據(jù)使用與決策階段，可基于區(qū)塊鏈對數(shù)據(jù)計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證，通過經(jīng)濟(jì)懲罰等手段防止惡意參與方的加入，同時(shí)驗(yàn)證決策結(jié)果的可靠性，確保數(shù)據(jù)的高效合理產(chǎn)出。

2020年4月6日，中共中央、國務(wù)院印發(fā)的《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》提出，要加快培育數(shù)據(jù)要素市場的概念，并強(qiáng)調(diào)了數(shù)據(jù)的開放與共享。這使得解決數(shù)據(jù)壟斷問題、評估和監(jiān)管數(shù)據(jù)的合理分配與使用，變得更加緊迫和必要。同時(shí)，它也對數(shù)據(jù)共享流通方式和數(shù)據(jù)質(zhì)量等提出了更高的要求。將數(shù)據(jù)作為要素應(yīng)該放在數(shù)據(jù)治理的框架下加以考量，需要綜合考慮數(shù)據(jù)生命周期內(nèi)相關(guān)參與主體的權(quán)利與義務(wù)。在未來數(shù)據(jù)治理的過程中，我們一方面要完善當(dāng)前的數(shù)據(jù)治理模式，發(fā)揮現(xiàn)有治理手段的作用；另一方面要積極開拓透明化的數(shù)據(jù)治理框架，解決以數(shù)據(jù)壟斷為主的數(shù)據(jù)倫理問題，構(gòu)建健康有序的中國大數(shù)據(jù)生態(tài)，促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)合理規(guī)范發(fā)展。

（作者為中國人民大學(xué)信息學(xué)院教授、博導(dǎo)）

【參考文獻(xiàn)】

①《中共中央 國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》，中國政府網(wǎng)，2020年4月6日。

②《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要的通知》，中國政府網(wǎng)，2015年9月5日。

③《習(xí)近平：實(shí)施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，加快建設(shè)數(shù)字中國》，《人民日報(bào)》，2017年12月10日。

責(zé)編/韓拓 美編/陳媛媛

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