近日空姐搭乘網約車遇害事件受到了媒體、各級監管和執法機關、和廣大公眾的緊密關注。提倡嚴究平臺之過、重申這是黑車之禍、直指這是資本刺激下平臺野蠻生長導致的附帶傷害等等，多方解讀也把規范網約車市場的討論再一次推向輿論前沿。一周之內，案件告破，平臺公司開展內部整頓、配合公安部審核司機背景，交通部也開始擬定失信聯合懲戒黑名單。撥開繁花亂眼，此次事件中浮現的更深層次的問題，不應當隨著案件的告破和監管的驟嚴而消弭。

并非偶然事件，而是結構性失靈

更深層次的問題跟數據有關，準確點說，跟數據的收集、使用以及它在當下平臺經濟中扮演的角色有關。中國城市出行市場在手機平臺廣泛使用的催化下，實現了平臺化、數據化的演變。傳統巡游或應召出租車和網約車的區別，表面上看似乎是打車平臺取代了以往的出租車公司，成為了新的中介，運用技術讓乘客的出行需求能更有效地被滿足，讓司機減少空車等待和行駛的能耗，也為私家車主提供增加收入的途徑。盡管打車難的問題在網約車大行其道的今天依然存在，安全隱患也沒有因為黑車轉網約車而得到根本改善，甚至在資本不斷進入市場時，有愈演愈烈的趨勢，但我們不得不承認，數據驅動的打車平臺，確實為廣大的城市居民的出行帶來了深刻的改變。

這個改變是平臺化：手機叫車已經是大多數人的日常行為。支撐實現平臺化的根本是數據。如果沒有海量的數據支持，出行供需的匹配無法實現。滴滴出行在國內的網約車市場獨占鰲頭最主要的原因是前期公司的發展，包括合并“快的”和收購“優步中國”，為這個平臺積累了海量的數據。

也正是因為和數據的收集和使用有關，所以此次事件不是單一、偶然性事件，而是數據驅動平臺經濟中結構性的失靈。已有新聞披露，女乘客受到騷擾和侵害的事件早就屢見不鮮，只不過沒有受到媒體和大眾眼球的聚焦。網約車平臺的安全隱患-空姐被害的事件鏈條敲響了當前數據經濟模式的警鐘。

那么，到底應該如何給平臺經濟中的數據定性？

在眾多新聞報道中，乘客用戶信息的泄露和社交評價體系的浮現，引起了一片嘩然?！邦佒当怼?、“美女下車時絲襪走光容易讓人想入非非”這些有性暗示意味的標簽拷問的是平臺是否“引狼入室”，在乘客被騷擾甚至是被侵害的事件中扮演了“共謀”的角色。也許有人會說，除了有強烈引導性的評價，網約車平臺更多的還有乘客司機互評準點率和服務態度等，這類互評有助于建立數字經濟下，陌生人交易的信用機制。

不可否認，在平臺化的發展過程中，數據收集作為一種維護和改善平臺運行的手段，有積極作用。然而，個人信息安全和隱私權的研究者早就指出，數字時代中，個人、平臺和數據之間的關系，已經遠超出傳統定義的隱私這個范疇，更多指向的是個人信息收集后的（再）使用。

數據“目的性”的邊界

大數據技術被賦予了無限想象，數據被喻為當代社會經濟的原油，它的地位就如同煤和石油之于工業社會，不僅本身具有價值，也為經濟和社會其他方面的發展提供助力。

那么，數據到底是什么？跟石油不同，數據不是天然存在的，它們是創造之物（Gitelman, 2013），以目的為導向。數據的英文datum的詞源在拉丁文里的意思是被賦予和被給予（Gregg, 2015）。雖然計算機科學中常常使用數據挖掘這一象征煤炭開采的術語，但是，數據挖據也是建立在系統提前設計好會收集和記錄哪些數據的前提之上，對大型數據集建模、分析的技術手段。

數據的收集和它背后的目的無法割裂。人類社會最早的大規模、系統性的數據收集始于人口普查。絕大多數國家的人口普查最初的目是征稅和征兵（或徭役），所以家里有幾口人、是男是女、什么籍、有無田地、多少地，這些方面的信息幾乎所有國內外早期人口普查中都有收集。進入20世紀后半葉，各國政府開始意識到人口和經濟數據的重要性，不僅人口普查中收集的數據種類開始變多，像收入、職業、年齡都納入其中。經濟學家也開始構想各類數據指標，以更好地監管和調控經濟發展。因此，消費數據、生產數據、交易數據逐步開始進入社會主流。時至今日，GDP、CPI、道瓊斯指數等，已經被廣泛接受，成為認識和衡量社會發展的標桿性指數。

數據的目的性，這一屬性，沒有因為進入數字時代而消失。只不過，與前數字時代相比，現在的互聯網技術讓數據的復制和再使用變得十分容易。然而手段的便捷無法抹殺數據以目的為導向的特性。相反，大數據技術的便捷在一次次地挑戰數據目的性的邊界。諸如乘客遇害、用戶數據泄露等事件的發生，凸顯得正是這種肆無忌憚的越界造成的不良反應。

社交的目的導向，削弱了數據系統對安全的追求

回到平臺經濟，無論是社交平臺還是服務平臺（如打車或外賣軟件），已由數字經濟蛻變成數據經濟主體。那么，更值得深思的問題就應該是，平臺收集和使用它現在收集的那些數據有什么目的？數據收集后， 為什么平臺會選擇這樣使用數據？

1.以為社交名收集順風車車主和乘客的社會職業、行為、和出行數據；

2.以安全為名收集司機的個人信息、駕駛軌跡和行為數據；

3.以優質服務、增強信任為名，讓司機乘客相互評價。

這次走入大眾視野的數據化社交手段叫印象標簽（profiling）。“人美腿長”、“準時”、“有禮貌”、“相貌平平”，這些標簽不僅是對外表或行為或態度的一種描述，在平臺的體系里，這類描述更代表著一個數據集，而且是可以被轉換到其他語境下的數據集。這也是為什么司機甲能看到司機乙、丙、丁對同一乘客的評價，反之亦然。無論是乘客還是司機，在平臺中都是活在平臺定義下的數據集合體。一位乘客所有的社會關系、特征和生活的全部在平臺的印象標簽體系里，被簡化為寥寥數語。夜間用戶人臉驗證失靈，不是系統漏洞（bug），折射的恰恰是印象標簽數據系統的特征，在這里，社交的目的導向削弱了系統對安全的追求。進一步設想一下，除去幫助用戶實現交友目的，如果平臺將來要變現收集到的大數據，不難想象，會投放精準廣告，那么是不是意味著相貌平平的用戶可能會面臨被改善顏值廣告的騷擾，盡管他們可能對自己的容貌相當滿意？

再者，在數據經濟中，“準時”、“有禮貌” 等這一類看上去中性無害的標簽，與具有強烈性暗示的評價的區別是五十步和百步的區別。本質上，都是數據資產的衍生物。日前美國社交網站Facebook用戶泄密的丑聞反映出，數據資產的衍生物也可能帶來不可預測的毀滅性危機。Facebook收集用戶數據用以提高旗下產品開發，同時賣給第三方，早就不是秘密。2014年曾披露Facebook團隊做了一組實驗：在用戶頁面上選擇性地顯示朋友社交分享中帶正面、或負面情緒的內容，已驗證情緒是否能感染他人。2018年數據丑聞涉及英國一家數據應用公司Cambridge Analytica，這家公司不正當獲取8700萬Facebook用戶的數據，開發用戶“心理動向”的產品，兜售給為選舉酣戰的政客（包括特朗普），幫助他們投放精準的“政治廣告。”社交軟件的用戶使用平臺的初衷是交友和維護社會關系，而情感實驗和“心理動向”這類衍生產品的開發卻有操縱用戶的嫌疑。

網約車乘客遇害、社交平臺用戶被操縱這類事件頻發的根源在于抹殺了數據收集的目的性。這里的意思不是要推翻所有的大數據技術，而是希望更多人更清醒地認識數據和數據技術，以防將它們的使用日?；?。

敲響數據經濟的警鐘

認識數據收集的目的性，能幫助我們設定科技應用的邊界，也幫助現在的科技公司更深刻地認識到自身的職責和權力?？萍际穼W家梅爾文·克蘭茲伯格曾提出六大技術定律，其中第一條說，“科技非好非壞，也不中立?！边@條定律的深意在于揭示了科學技術本身沒有屬性，它的屬性體現在社會運用中。沒有天然、必然帶來社會進步的科技，也沒有一定引發社會悲劇的科技?？颂m茲伯格對這條定律的闡釋對今天我們面臨的數據經濟的挑戰也很有啟發：“科技與社會生態的相互作用給環境、社會、和人帶來的影響，往往遠超于眼前的技術設備和直接的應用本身。同樣的技術在不同的環境或情況中使用，會導致截然不同的后果。”科技非好非壞。那么，盲目崇拜大數據科技是社會經濟發展的靈丹妙藥，意圖單一通過數據技術手段改善就業、改善交通，和一桿子打死平臺技術的邏輯，處處設置障礙，同樣不可取，它們代表了科技本質論的一幣兩面。因為數據的產生、收集和應用都有目的，那么什么樣的數據被收集、什么樣的數據被忽略、怎么被使用、誰在使用這些問題也變得重要起來。這也是歐盟在即將生效（5月25日）的《一般數據保護條例》賦予用戶五大數據權力的動因。數據主體的權力包括1）知情權、2）訪問權、3）反對權、4）個人數據可攜權和5）被遺忘權。

悲劇引發的深思不應止步于結案、平臺內部整改、或針對司機和網約車平臺的新條令出臺。成為網約車平臺合法化的第一個國家，我國已經在平臺經濟的監管上走在了世界前列。正視數字經濟到數據經濟的演變中，平臺的數據屬性，才能幫助公司認識自身的責任遠大于平臺促成的一次次服務交易，也遠大于平臺撼動的傳統產業或催生的新產業，也是監管部門可以制定具有前瞻性、符合中國國情政策的第一步。

引用文獻

Gitelman., M. (2013). ed. “Raw Data” Is an Oxymoron. The MIT Press, Cambridge, MA, USA.

Gregg., M. (2015). “The Gift that Is Not Given,” in T. Boellstorff & B. Maurer. Ed. Data: Now Bigger and Better. The University of Chicago Press, Chicago, IL, USA.

Melvin, K. (July 1986). "Technology and History: "Kranzberg's Laws"". Technology and Culture. 27 (3): 544–560.