数据流动 VS 隐私保护：向左走向右走？

编者按：本文来自微信公众号“深氢商业”（ID:xinsyrw），作者：深氢商业，36氪经授权发布。

01

女作家方方的武汉日记，在疫情期间很受关注，这两天她在日记中引出了一个很有价值的话题。

方方的一位同学，针对当下庞大的潜在感染人群基数无法确认造成防控障碍的问题，提了一个建议：

希望国家层面动用三大通讯运营商（中国电信，中国移动，中国联通），强行联络全国每一位手机用户，发布通知要求每人必须每天健康打卡。同时动用微信支付和支付宝，五管齐下，覆盖全国14亿人口。再加上无人机参与疫区巡查，精准锁定所有人相当一段时间内的行动轨迹，尽一切力量查清潜在感染者。

方方把这段建议原封不动的放在了网上，很快引来了争论，有一些人认为，“太侵犯个人隐私了，万万行不得。”

方方在第二天的日记里做了回应。她说自己也考虑到侵犯隐私的问题，但眼下，在武汉，900万人的生存比隐私更重要。

“我们现在的问题是活下去的问题，隐私跟活命比它算不了什么。躺在手术台的病人在医生面前多半也不会顾虑隐私的。现在的武汉人隐私排不上第一位，活下去排在第一。”

这句话说的很朴实，也很容易激发人们的理解，但对决策者来说，情感是一方面，科学是另一方面，公共利益是一方面，个人权益是另一方面，平衡的尺度需要拿捏。

著名民法学家王泽鉴说，在现代信息社会，信息自主是法律规范的重点。

如何在保证信息有效流动，提供科学决策，进行社会有效治理的同时，保证公民的信息自主和信息隐私，一直是社会关注的热点和研究的焦点。只不过，这个问题在疫情当前，以新的场景、新的形式表现了出来，但也提供了思考这个问题的新维度。

事实上，相比于17年前抗击非典，这一次大量的数据信息被用于疫情的预测和防控的全过程。

比如目前手机用户可以通过短信方式，查询本人前14天内到过的、停留4小时以上的到访地，可查询到具体地市。

在国家层面，组织行业专家开展大数据咨询，紧急建立舆情电信大数据分析模型，组织基础电信企业大数据统计全国特别是武汉和湖北等地区的人员流动情况，助力各地联防联控部门精准施策。

但这也意味着信息或主动或被动的共享变得更为普遍。

生存面前，莫谈隐私？还是在生存和隐私之间，把握平衡？

02

2月21日，美国普林斯顿大学校园内，罗汉堂和普林斯顿大学联合主办了一场隐私研讨会，就流动数据的价值以及同隐私的关系进行了深入交流。

诺贝尔经济学奖获得者Jean Tirole、Bengt Holmstrom（罗汉堂学术委员），以及普林斯顿经济学家Markus Brunnermeier (罗汉堂学术委员)、熊伟（罗汉堂学术委员）和耶鲁大学教授 Dirk Bergemann等全球多位经济和隐私领域的顶尖学者参加了这次会议。

这场研讨会不为抗击疫情而开，但在全球抗击疫情的背景下，研讨会上提出的许多观点和看法，却能够为我们在疫情的视角下思考数据流动与隐私保护问题提供启发。

比如罗汉堂秘书长陈龙教授做了题为《从数据流的视角理解数据》的研究报告，提出以流动的观念看待数据的分析框架，包括理解数据生产的价值与成本的三要素“数据三角”，以及经济运行中的“数据正反馈循环”。

陈龙教授的报告，从速度（Velocity）、种类（Variety）、体量（Volume）三个方面分析了大数据的特性，从“智慧 — 数据带来更好的决策”，“连接 — 数据重塑市场和公司”，“信任 — 数据改变了人类合作的方式”这三个角度拆解了数据的价值。

诺贝尔经济学奖获得者Jean Tirole教授从政策治理的角度肯定了数据价值，提出了一个理论框架，其中政策制定者可以通过数字工具（例如公民的信用分）来实现更好的治理；从个人的角度，这些工具可以给生活增加便利，增强社会成员之间的互信，进而使得社会更加和谐。当然前提是恰当设计，如果设计不当，也可能损害社会福利。

陈龙教授提到的“智慧、连接、信任”，Jean Tirole教授提到的“公民信用分”，其实在今年的抗击疫情中都有使用和体现。

浙江省全面推行的健康码，本身就是基于蚂蚁金服信用体系构建的一种信用分，通过这种信用分，“改变人类合作的方式”。

国家卫生健康委高级别专家组成员李兰娟院士在接受媒体采访时说，专家正利用大数据技术梳理感染者的生活轨迹，追踪人群接触史，锁定感染源及密切接触人群，为疫情防控提供宝贵信息。

还有一个案例是阿里巴巴旗下的达摩院联合阿里云，针对新冠肺炎临床诊断研发了一套全新AI诊断技术，这一技术正是基于大量的患者CT影像大数据而开发的。

这些案例的本质也是基于数据带来“更智慧”的决策。政策制定者实现了更好的治理，个人的生活增加了便利性，数据流动的价值在疫情期间得到了充分的证明。

03

推动数据流动的另一面，就是隐私保护。

这几年，关于隐私保护的问题，经常爆出热点。

比如Facebook创始人扎克伯格，因为用户信息问题，被美国国会叫去作证，现场图片传到了全世界。

在国内，用户电话号码非法买卖，导致各种推销电话烦不胜烦。

年前还有大数据公司涉及用户数据非法抓取问题，被警方调查，引起轩然大波。

去年有数据披露，在网络上形成的数据黑产规模已达千亿元。

在罗汉堂主办的这场研讨会上，有一个从经济学的视角看待数字化隐私的观点很有趣。

约翰霍普金斯大学长期关注隐私研究的Itay P. Fainmesser，提出隐私保护政策要区分对待不同的数据使用场景。总的来说，数据使用方可以分为 “广告驱动”的数据使用（例如谷歌、脸书），以及“交易驱动”的数据使用（例如亚马逊，优步）。核心的区别在于企业的商业模式是更依赖于储存的全部数据还是当下的平均行为数据。

他说，在均衡状态下，当数据生产成本不是极端高的时候，广告驱动的数据企业会采取比较宽松的数据使用策略，倾向于更多地采集和保存数据，而交易驱动的数据使用企业会选择更加灵活渐变的数据采集和使用政策。

他还指出，均衡下数据使用企业的策略中，数据收集和数据保护是互补的。也即，收集和储存的数据越多，不仅对数据保护的投入越多，对数据保护投入的比重（重视程度）也会越高。在这一点上，消费者和数据使用企业的利益是一致的。

隐私保护政策区分对待不同的数据使用场景，这个观点很有价值，这种精细化研究的思路对决策者是一种很好的启发。

过去这些年，已经形成了一些隐私保护的共识和原则，比如：

最低限度使用原则，要求任何组织和个人面对个人信息时，能不收集就不收集，能少收集就少收集；

高门槛准入原则，要求对个人信息的储存、数据安全和业务必要性进行严格审核；知情权原则，要求收集信息必须要利益相关者同意；

社会许可原则，比如涉及公共服务的项目要经过社会成员广泛参与和讨论；

目的和结果一致性原则，要求个人信息的收集、使用的目的和结果必须一致，不能随意改变。

有些原则已经写入法律。

我国《网络安全法》明确规定，网络运营者收集、使用个人信息，应当遵循合法、正当、必要的原则，公开收集、使用规则，明示收集、使用信息的目的、方式和范围，并经被收集者同意。

网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息，不得违反法律、行政法规的规定和双方的约定收集、使用个人信息，并应当依照法律、行政法规的规定和与用户的约定，处理其保存的个人信息。

04 

再多的法律，最终都要落实到人。

罗汉堂学术委员、普林斯顿大学熊伟教授分享了他与合作者的研究“数据隐私与诱惑”，提供了一个思考问题的角度。

文章主要关注一些容易上瘾的领域（比如手机游戏），部分消费者可能被推送这类服务，进而上瘾并不能自控。

现行的隐私保护逻辑通常是给予消费者选择参与（opt-in）的权利，而且并不限制这些数据使用的具体领域。

熊伟教授的研究团队提出建议，数据立法应该考虑到一些商品的特殊性，限制共享数据的使用范围。“隐私保护法规要限制消费者授权正常商品和诱惑商品销售者共享数据的捆绑。”

这其实是一个很有趣的视角，从微观的角度来审视数据共享和隐私保护的问题。

在信息化时代，不管是线上和线下，信息诱惑无处不在。在一些诱惑性的场景中，人们很容易就把自己的数据权利让渡了出去，而这些数据很可能会被更大范围内的滥用。

格外的关注诱惑性场景下引发的隐私保护问题，对我们理解隐私保护、正确的制定隐私保护政策，很有启发。

但现实中还有一个问题是，很多人在面对微薄的好处诱惑时，主动放弃隐私。

百度创始人李彦宏曾经因为一句“中国人愿意用隐私换便利”的话，而引来许多批评之声。

不过说实话，虽然很多人在批评，但面对“便利”的时候，很多人还是把持不住，愿意为了一点点微薄的回报，放弃自己的隐私。

其实，李彦宏在讲这句话的时候，后面还有半句话，那就是“我们也要遵循一些原则，要在用户知情、允许的前提下。”

不过，即便遵循这个原则，经济学上的理性人的假设却并不总是奏效。人并不是在所有的场景、所有的情况下，都是理性的看待所有的问题，做出最符合自己利益的决策。

所以隐私保护的问题，既是一个公共政策问题，也是一个行为经济学的问题，还是一个个体权利主张的问题。

德国法学家耶林1872年喊出了“为权利而斗争”，其实，隐私保护的发展历程和法律制定过程，也是一部为权利而斗争的过程。这里的利，是公民私权利的“利”，而不是国家公权力的“力”。

只有公民个体意识崛起，才能真正推进隐私保护制度的完善。