數據驅動時代，數據資源利用已不再是技術問題，更是倫理問題與權利問題。本文以加拿大多倫多Quayside項目遭遇的“數據鄰避運動”為例，分析其經驗教訓，并從建立數據治理體系、明確數據共享規則、強化數據倫理規范、完善協商溝通機制、探索數據產權制度、強化數據過程管理等方面，對上海數據治理提出了對策建議。 

一、加拿大多倫多“數據鄰避運動”的成因思考

加拿大多倫多市Quayside項目是由谷歌子公司Sidewalk Labs聯合Waterfront Toronto公司在2017年計劃開發的智慧街區項目，該項目基于谷歌前沿科技和數據，意圖打造以人為本的智慧社區。然而，僅時隔三年，該項目由于數據隱私保護問題備受多倫多市民質疑與抗議而宣布終止。Quayside項目失敗的原因可歸納為三個方面。

1、缺乏健全的數據治理主體和規則體系

伴隨著數據成為重要的生產要素，界定數據權益的主體和規則就成為關鍵問題。Quayside項目的失敗在于，當利用公民數據建立、改善和優化城市治理秩序與促進經濟發展時，數據的采集、存放、分析、應用的主體和規則沒有在項目啟動時予以保證，引發市民對由科技公司主導未來數據世界可能導致的“霸權”予以抗議。大型科技公司作為市場的主體，同時也是數據的持有者，若無法對數據權益問題給出一個合理的解決方案，就必然會引發市民對個人數據隱私權利的憂慮。可以說，數據資源利用問題早已不是技術問題，更是倫理問題與權利問題。因此，需要通過健全數據治理體系，厘清數據權屬和利益劃分問題，明確數據治理的主體和規則，才能避免可能蔓延的數據鄰避運動。

2、缺乏數據治理的監督和協調機制

伴隨著數字素養的提高，社會公眾不再僅僅是數字服務的消費對象，而是越來越多地產生和使用數據，參與城市治理并擔任社會監督者的角色。Quayside項目中，由獨立的第三方收集并存儲測試站點中收集的所有數據，任何要求獲得數據的政府或私人實體都必須提交公開的“責任數據影響評估”，任何收集數據的設備都必須由信托機構披露，這種“數據信托”的數據治理方式沒有真正將市民納入到第三方的監督主體之中。實際上，在數據治理中，市民關注的重點其實并非“第三方”是否存在、是否公正透明，卻關注我是否是“第三方”中的一員，或者說我的意見是否可以影響或左右“第三方”。因此，政府作為數據治理的管理者和利益協調者，應該充分對企業和民眾利益進行協調，鼓勵民眾參與治理。

3、缺乏數據治理的開放共享與有效互動

數據驅動時代，無論是作為利用規范性技術設計的城市服務平臺，還是對城市的大數據采集和分析服務，抑或是基于智能技術的城市移動服務場景，都是一種由技術賦權城市治理、社會服務與市場監管的手段與模式。Quayside項目的失敗教訓表明，僅僅依靠技術手段的烏托邦式數據治理方式，或許可以滿足公眾的想象，但可操作性尚待驗證，而回歸以人的生活、情感、意志為核心的數據治理框架，或許才是最本質的問題。比如，本次新冠肺炎疫情期間誕生的“健康碼”就是一個形成城市、人、技術三者良好互動的正面案例。因此，數據的開放共享與有效互動將成為數據治理的一個重要方向，基于數字技術的價值將主要體現在如何最大限度地服務于人的發展與生活需求，并形成數字空間與現實空間的有效互動。 

二、對中國數據治理的啟示與建議

1、構建數據治理體系，提升數據治理能力

破解數據鄰避困境的關鍵在于建立現代化的數據治理體系，要平衡政府、企業和個人三方利益，凝聚更多共識，共同促進數據治理的提升。其中，政府作為數據治理主體，處于核心主導地位，應首先進行頂層設計，完善數據治理管理機制，形成權責明確的組織架構和治理管理體制；強化數據資源管理體系，提升數據管理能力，包括數據架構、數據標準、數據質量、數據安全、數據隱私、元數據管理、數據全生命周期管理等多方面內容；強化數據監管，加強數據安全和信息安全，推動數據開放共享利用。

2、厘清數據權利責任，明確數據共享規則

由于數據具有多重屬性，個人數據保護與商業秘密、數據庫權、企業數據權益等可以共存，并非非此即彼。企業和個人作為數據的持有者和貢獻者，企業對個人數據的獲取及使用不能以犧牲個人隱私為代價，個人信息保護不能罔顧商業利益和公共利益而走向絕對化。企業數據與政府數據在數據產生、公共屬性等方面存在實質差異，不能無差別地討論數據開放，特別是不能無條件強制要求企業共享數據。

3、動員多方治理力量，強化數據倫理規范

所有的數據問題和技術問題最終都會回歸為人的問題。數據驅動時代的數據開發利用應當具有正確的價值引導，因而在強化數據倫理規范時，應發揮政府、行業、公眾三方力量。鼓勵社會公眾對數據倫理的監督和道德評價，注重數據道德倫理宣傳；以行業自律來建立倫理約束機制，加強企業責任倫理意識培養，樹立風險與利益相平衡的價值觀；政府應當對數據的獲取和應用過程進行嚴格的倫理評估，并構建數據倫理規范準則，強調權利與義務對等、自由與監管適度、誠信與公正統一、創新與責任一致。

4、完善協商溝通機制，保障多元利益訴求

借鑒歐美發達國家在共識會議、愿景工作坊、協商民意測驗、公民陪審團、專題小組等集體協商機制進行開放式的決策溝通形式，從方案設計、選擇、實施、監督的全過程貫穿多元主體參與，引導不同利益群體形成共識；建立決策信息公開機制，以信息公開取信于民，以透明的信息贏得公眾的信任和支持；建立社會影響評估機制，通過社會影響評估來提前了解潛在的社會影響及阻力，以便提前做出應對和化解，避免遭遇嚴重的鄰避效應。此外，還應建立及時高效的沖突應急響應機制，應對突發數據鄰避沖突。

5、探索數據產權制度，加強數據保護

探索數據產權制度，就是要明確數據收集、管理、分析、利用的主體和規則，強化數據保護。數據產權不僅要考慮個人數據與非個人數據、政府數據與商業數據、公開數據與秘密數據等不同分類，而且要結合加密技術、區塊鏈等技術控制措施的發展狀況來具體構建。單一數據一般不能發揮出價值，需要數據持有者在對數據進行清洗、加工的基礎上開發新產品創造價值。數據產權制度既是對個人數據隱私的保護，也是加強對企業收集、整理商業數據的保護，同時也為數字經濟發展建立了競爭有序的數據流通環境。

6、強化數據過程管理，提升數據質量

對數據產生、采集、存儲、流通、應用和銷毀的全生命周期進行質量管控，是保障數據價值實現的現實需要。數據治理過程應涵蓋前端管理、過程管理、全程管理三個方面。在前端管理中強化數據質量管理和數據標準構成，對數據從產生到消亡的全生命周期的每個階段里可能引發的各類數據質量問題，進行風險識別和管理控制；在過程管理中強化對數據存儲、數據傳輸、數據分析、數據共享和開發等方面的管理，尤其在新基建建設中，數據存儲是完善信息基礎設施的基礎，數據傳輸的質量直接關系到數據治理的質量，數據分析和數據共享開發利用關系到數據價值的實現；全程管理需要在數據治理的整個過程對數據連續性以及數據隱私進行管理和保護，應建立一整套數據保護措施，對數據進行脫敏或分級等處理，實現對政府、企業以及個人隱私數據的保護。 

（作者許鑫系華東師范大學經濟與管理學部信息管理系教授、博士生導師。許鑫教授持續關注新技術、新產業、新業態、新模式等新型經濟形態，關心新興技術治理，本專欄以“產業與治理”為主題，探討科技創新在經濟社會發展中的前瞻性問題。）