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数字经济下如何加快数据共享?

第一财经 2020-06-29 19:17:02 听新闻

作者:陈兵    责编:任绍敏

需要从数据运行的客观现实及规律出发,对在不同数据行为中出现的原始数据、衍生数据、派生数据设计不同的数据共享方案,构建涵摄权利、竞争、创新、安全的价值在内的数据共享模式,以符合数据运行的发展规律,推动数字经济健康可持续发展。

随着数字经济的深度发展,使数据价值实现不仅仅限于私人领域,其功能越来越凸显于国家总体安全、社会公共利益、行业整体创新等公共领域。评价当前对数据共享下的数据保护风险的担忧,以人格权项下的隐私保护制度为基础和合法性来源以实现个人数据保护,或是从数据权属确立的角度探讨“数据专有权”、“数据财产权”的证立,以对数据“赋权”实现数据保护等,已构成了现阶段对数据保护与数据共享基本关系分析的主要范式。由此,导致在对数据保护与共享关系的分析中不知不觉地走向单一化和绝对化的状态,使相关研究出现不能通约的窘况,客观上加大了实践中数据流动与共享的制度成本。

为此,推动数据研究从民法私权逻辑扩容至社会法多元价值平衡理路成为现实所需。提出构建以“与数据相关行为”为标准的数据动态分类法,实现对数据类型化评估的优化,破解现有数据类型化下以静态排他性权利的固守迟滞和抑制数据共享所面临的困局。

构建以“与数据相关行为”为动态基准的数据分类

数据不应该以它的存储而定义,应该由它的流转来定义。

数字经济发展所涉及的诸多环节具有高度的内在统一性,其本质是围绕“与数据相关行为”而形成的一个全周期的生态系统,具有逻辑上的关联性、递进性及往复性。以阿里大数据实践为例,其大数据系统的体系架构主要分为数据采集、数据计算、数据服务及数据应用四大层次。简言之,“与数据相关行为”分别对应以下四种行为:数据采集行为、数据计算行为、数据服务行为以及数据应用行为。

故此,聚焦数字全周期下数据的流转过程,构建以“与数据相关行为”为动态基准的数据分类方法,将有助于细致考察数据流转中价值的衍化,切实有效构建数据共享与保护的可行进路,以此来回应和消解私法视阈下主要基于数据主体为标准的数据分类机制所带来的数据权益的静态化和绝对化,从而引发的在数据流转和共享中制度成本的增高困境,切实有效实现在数据流动与共享中的各方权益的动态平衡,即既实现数据的有效保护,又促进数据价值的挖掘增进。

此种分类方式的优势在于,一是将数据流转中的“主体”“行为”及“过程”有效地统合在一起,以动态视角考察“与数据相关行为”下的各类数据主体与数据多功能属性之融合带来的数据价值的增进与创新。二是厘清数字全周期运行下数据价值的衍生规律与实现场景,发现多元数据主体在不同数据行为层对数据价值增量的作用与需求不同,在不同层面上的数据行为与数据增值间的关系亦不尽相同,这直接导致在不同数据层上数据共享与保护间呈现动态变化,其明显区别于在私权逻辑下以数据主体权属认定与流转为基础的数据开发与创新机制。

这一机制立足于私法上的权属交易逻辑,其制度交易成本比较高,强调对既有权益的确权与保护,然而,面对数据本身的客观性、瞬时性、复用性及可共用性、多归属性等特征,精确确权甚或是过度确权并不符合现实和未来发展需求。基于此,需要从数据运行的客观现实及规律出发,对在不同数据行为中出现的原始数据、衍生数据、派生数据设计不同的数据共享方案,构建涵摄权利、竞争、创新、安全的价值在内的数据共享模式,以符合数据运行的发展规律,推动数字经济健康可持续发展。

推动基于“动态兼容性权益”下的数据共享

竞争法视阈下的数据共享构造,并不否定私法体系下对数据权利或权益的已有认知和实践,而在于弥合私法视阈下以静态排他性权利为核心的私权模式构造带来的数据共享“高成本、低效率”,甚至带来潜在反竞争风险的固有缺陷,推动从静态排他性权利向动态兼容性权益构造的进阶,强调数据流通全周期下,不同类型数据在承载不同主体的权益主张时,同一类数据也能够承载不同主体的权益主张。在此构造下,辅之以科学合理可行的“同意”机制去促进各主体不同权益间的平衡,降低潜在的反竞争风险,以此推动数据共享的实际效能。具体而言,该构造由以下两部分组成。

首先,确立“差别且平等”的数据共享基本原则。

在中共十八届五中全会上,提出把共享作为五大发展理念之一,强调坚持共享发展,使全体人民在共建共享发展中有更多获得感。我国改革开放的总设计师邓小平同志曾强调, “我们讲共同富裕,但也允许有差别”,道出了共享的基本原则——共享从来不是搞平均主义。“平均”不等于“平等”,更不等于“共享”。概言之,“同等情况同等对待,不同情况差别对待”。

数据共享作为“共享”理念在数字经济高质量发展中的集中体现,既是中共十九大报告中“共建共治共享”发展理念和实施战略在数字经济领域的要求,也是数字经济向纵深发展的必由进路和必然选择,施行“差别且平等”的原则符合“平等”与“共享”的实践逻辑,且与效率具有正相关关系。故,围绕数据的瞬时性、复用性及多归属性的特点,进行科学合理的数据分类并施以“差别且平等”的共享原则是推进数字经济下数据共享与数据保护同步同频所不可或缺的。

其次,立基于“动态兼容性权益”构造满足不同主体之权益主张,利于实现公平和效率兼顾的数据共享方案。

以“与数据相关行为”为动态基准的分类方法立足于数据流转的全周期,将数据区分为原始数据、衍生数据、创生数据。

对于原始数据,由于数据采集行为下用户数据以及用户网络交互行为产生的Cookies数据具有分散性和无序性的特点,此时数据蕴涵的商业价值处于待开发状态,数据本身很难形成交易壁垒,所谓的数据共享需求实际上不存在。因此,任何企业都可能通过自己的方式和努力程度获取数据,相反此时的数据保护需加强,用户的个人数据(信息)权益、隐私权益保障是该阶段关注的重点。

对于衍生数据,数据计算行为整合加工的数据具有规模性和有序性,可从中提炼有效信息并进行数据的再加工与再挖掘,具有交换价值,财产价值凸显,此时数据共享成为需要。对经营者来说,由于其对采集的数据投入成本进行整合和计算,故而衍生数据在进行共享时必然要考虑到经营者的财产权益,才能激发经营者对数据进行整合、计算的积极性,因此对衍生数据的共享需要获得经营者的同意。

同时,由于衍生数据很大程度上以原始数据为原料而生成,故用户在衍生数据的共享中,对未经匿名化的个人数据同样享有控制其个人数据流转的权益,即用户对其个人数据的转让和使用享有自决权,对该部分数据进行共享同样需要再次征得用户的同意,“一次授权等于永久授权”的授权模式并不符合动态兼容性权益下对用户的保护,在实践中立法机关和司法机构所确立的“用户授权+平台授权+用户授权”的三重授权原则便是对传统授权模式的矫正。

对于创生数据,其来源既有数据服务行为中第三方开发者对衍生数据展开的二次利用,亦有数据应用行为中,经营者进行再度处理加工,输出形成数据库、数据平台以及数据决策等各类数据资产等形态。该类数据所体现的加工处理程度更高,衍生数据的价值得以进一步挖掘,数据流转后价值根据场景化不同进一步发挥,并激励用户做出新一轮数据反馈,实现数据价值再生循环。

在此场景下数据共享不断强化,成为数据价值叠加增量的关键,实现数据创新从量到质的飞跃。对创生数据言,其共享并不需要经由对衍生数据享有权益的主体的许可,此时,数据共享是为了服务于数据价值的释放和创新,推动数字经济的高质量发展,同时更好地激励数据的保护和优化。

设计数据共享的动态平衡同意机制

伴随数字经济向数据经济、算法经济的进阶发展,设计公开透明、规则清晰、兼顾公平和效率的“同意”机制已成为数据共享的现实之需。为此需关注以下几点。

第一,明确何种类型的数据共享时,需要征求相关权益主体的同意。具体而言,衍生数据的共享需要征求用户及衍生数据生产者的同意,派生数据的共享不需征得衍生数据权益主体的同意。

第二,经营者在其服务协议中应明确其数据共享的门槛,即“同意”机制的公开与透明,不得设置逾越数据保护目的的条件,以数据保护为由阻碍数据共享,监管者应警惕拥有市场支配地位的经营者在数据共享上滥用市场支配地位的行为。

第三,对于具有明显公共属性或者构成“必要设施”的数据,可通过统一的共享平台的建立实现无偿共享或者正当的和合理的有条件共享。

第四,探索设计规范的“同意”机制基本模型,鼓励和支持政府、经营者、用户、行业协会等多元主体的参与,充分听取各方意见,协同各类数据主体的角色地位,重点关注数据运行的现实场景下的“场景性公正”标准,设计和开发“主体+行为+场景”的动态平衡同意机制,实现数据共享领域的共建共享共治机制。

(陈兵系南开大学法学院教授、博导,竞争法律与政策研究中心执行主任。本文是天津市教委社会科学重大项目“天津市人工智能产业发展的经济法治保障”和教育部人文社会科学重点基地重大项目“全球数据竞争中人权基准的考量与促进研究”的阶段性成果。)

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