“数据”主要来源于：个人生物信息的基因数据、包含物理信息的传感器数据，例如以摄像头、无人机为代表的普适计算（意指“无处不在的计算”，即以传感器、无人机等为代表的微小型计算设备遍布周围环境，无时无刻不在采集并处理数据）；包含个体行为信息的数据，例如交易数据、搜索历史、通信数据、位置痕迹等；以及包含公共信息的政府数据，例如公共服务、基础设施分布、税收数据等。

  围绕这些数据的治理，存在着下列四个维度的政策议题：个人隐私的保护、数据价值的生产激励与分配正义、数据安全、数据责任。

  个人隐私保护是数据治理的政策起点。经典意义上的“隐私权”概念源自“不被打扰的合理期望”，而这种“合理期望”随着技术进步也在相应发生变化。由此引发的问题便是，数字时代我们应该如何对“数据隐私权”做出相宜界定？另一方面，考虑到数字技术的普遍性，所有信息都被数字化且被永久记录于网络之中，由此改变了传统意义上的规制体系，如何发展并革新法律规制的技术、理念和制度，同样是摆在面前的难题。

  数据价值的生产激励与分配正义源于数字经济的商业模式变革。一方面，建立在知识产权基础上的生产激励在快速且低成本的数字流动过程中既缺乏有效的制衡手段，也阻碍了数据价值的充分挖掘；另一方面，源于互联网平台经济的崛起与创新，“长尾数据”被有效利用并在此基础上形成了“公地喜剧”，但价值分配却呈现出明显的两极化趋势。对于前者而言，激励机制需要创新；对于后者而言，平台规制需要加强。开源软件和同辈生产的治理模式值得更多的分析与借鉴。

  数据安全是数据治理的又一核心议题。“9 · 11”事件之前，美国国内法律规制体系对于行政及司法机构在数据审查方面的有效约束，使得跨境数据流动的全球治理能够在接受不同国家差异性的前提下正常运转；“9 · 11”事件之后，特别是斯诺登事件的爆发，使得其他国家开始关注美国大规模数据审查的威胁，以及数据安全的重要性。数据本地化、向数据征税、加强国家监管等数据保护主义政策被提出。这一背景下，如何恢复国际信任、重塑跨境数据流动全球治理体系成为当前挑战。

  数据责任是数据治理的未来议题，其主要指当最终形成基于数据的治理模式后，如何对算法/数据进行问责并提升其合法性。伴随着大数据、深度学习以及人工智能的技术突破，建立在大规模数据训练基础上的决策模式将反过来使数据开始塑造物理世界本身。由此自然引发对于其责任、合法性的质疑，以及对于其经济、社会、政治后果的思考。链接

  长尾数据：“长尾”是一个统计学概念，意指取值低的个体其总体数量却巨大，“长尾数据”则指不十分重要的零散数据，但这些数据加总在一起却价值显著。

  公地喜剧：指对于某公共物品而言，使用的人越多，其价值就越大。例如在广场上举行的庆典活动，参加的人越多，其对于每个人的价值就越大。究竟能否实现“公地喜剧”，取决于具体的制度安排，尤其是公共产权制度的设计。

  开源软件：意指源代码开放的软件，任何人都可以自由获取、使用、修改和发布，著名的开源软件包括Linux、Android等。开源软件是相对于闭源软件而言，后者例如微软公司的Windows操作系统，只有获得微软公司的授权才可以使用或修改该软件。

  同辈生产：意指每一个个体都成为生产主体且形成巨大生产力的组织模式。例如维基百科，每个人都在此编辑并发布词条，由此形成的知识量比大不列颠百科全书的容量还大若干倍。

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