赛迪:数据赋能社会:以人为本的数据关系方法(2022)(28页).pdf

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1、2022 年年 5 月月 9 日第日第16期总第期总第 535 期期数据赋能社会:以人为本的数据关系方法数据赋能社会:以人为本的数据关系方法【译者按】【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

2、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【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一、健康的信任关系是建立以人为本数

3、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(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

4、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:行行为为的的一一致致性性达达到到预预期期例如,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。在在高高风风险险的的环环境境中中例如,大量投资于没有历史业绩的活动并获得高额回

5、报,其产生的信任高于少量投资和低风险的稳赚投资。各各方方拥拥有有共共同同利利益益或或目目标标例如,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。允允许许各各方方“保保持持面面子子”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。(二二)在在数数据据关关系系中中建建立立信信任任的的主主要要方方法法1、完完善善法法律律机机制制,促促进进数数据据关关系系中中的的可可信信互互动动数据可以被同时、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

6、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

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