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大数据与个人隐私,相知莫如仅相识

美国西部时间周二到周三,Facebook创始人兼CEO马克·扎克伯格在在美国众议院能源和商务委员会面前,面对 44 位议员的质询,接受连续两天长达 10 小时的轮番盘问。

质询事件的导火索是Facebook与剑桥分析(Cambridge Analytica)的隐私泄露风波,但矛头非常明确,直指Facebook利用其行业垄断地位滥用用户数据,导致用户隐私信息泄露问题。

话题并不新鲜,关于谷歌、亚马逊、Facebook、BAT等互联网巨头未经授权,私自将用户数据用于商业用途的问题一早被人诟病,但无论在法律还是行业规范层面,都未能很好地解决这个问题,那为什么今天会再次吸引全球的目光,不仅因为Facebook自带话题性,更可能的原因是,一种颠覆性的技术已经出现,它非常有可能解决这一痛点问题,那就是区块链

区块链由于其分布式存储、加密算法、不可篡改、公开透明等特点,理论上能有效对数据使用的授权、使用记录进行控制,使数据生产者能自己主宰数据,包括对数据的使用授权、数据价值收益权的掌握,因而被寄予厚望。

然而目前的情况是,理想很丰满,现实很骨感。一方面,大家对用区块链来解决“数据隐私”核心问题的认识还不够深,对于数据隐私问题本质上是解决什么问题还回答不上,另一方面,由于理论和技术上的瓶颈,短期内恐怕无法看到具体应用的落地。

但这并不是我们放弃思考的借口,或许在这场区块链飓风中,我们更需要保持清醒的头脑,才能认清事情的本质,下面和大家分享对此问题的一些思考,当我们在高呼保护数据安全,防止信息滥用时,我们呼吁的到底是什么。

大数据技术兴起之始,关于数据隐私的争论就从未平息。

Facebook 泄露5000万用户数据的事情余波未消,李彦宏一句“中国人愿意用隐私换便利”再掀波澜,近日,支付宝因三项违规被罚18万其中一条也是“个人金融信息使用不当”。

为何数据泄露事件屡发不止?大数据技术与个人隐私之间的矛盾真的就不可调和吗?大数据时代我们真的都是透明人吗?

其实不然。

人对风险有天生的厌恶,只要涉及到自身利益,往往就会将自己拥有的给放大,同时会怀疑相关利益方各种“不怀好意”,在数据隐私问题上,这可能导致两个问题,也是可能陷入的误区:一个是我们的数据绝对不能公开,公开就意味着被侵权的可能,另一个是互联网巨头就是我们价值的攫取者,所以我们之间的关系是对立的。

先来说第一种,用户在数据公开和隐私保护之间的平衡问题。大家都知道,我们每浏览一个网页,每点击一个页面,应用商都在获取我们的行为数据,在数字经济中,我们的数据不可避免地被应用提供商获取,所以问题的重点变成了它们如何使用我们的数据,是完全公开,还是授权给另外的第三方。

Facebook的“剑桥分析”风波就是因为未经用户允许将用户数据授权给了第三方,这种未得到用户允许就擅自支配数据使用权限的行为就被称为数据的滥用。对于用户来说,自然是不乐意的,有谁愿意将自己的私人信息赤裸裸地展露在大众面前,所以他们会抵制互联网巨头,因为它们的个人信息被谁使用,如何使用,他们是完全不知道的。

那如果现在互联网巨头给你一个权利:你可以选择公开你的数据,也可以选择不公开,那你会怎么做呢?我想应该没有人会选择完全公开或完全不公开这种极端的答案,最明智的答案是什么,是我选择向一部分人公开我的数据,但并非所有数据,数据的开放也不是免费的,需要收取部分利益作为我对你开放数据的补偿。

所以开放数据只是浅层表现,最根本的问题是:用户要牢牢掌握对自己数据使用规则的制定权,这才是最重要的。用户可以决定,他的数据谁能用,谁不能用,用到什么程度,用的话要付出什么代价,代价大小怎么定,所有的这一切,都是用户自己说了算。

而我们经常会陷入“数据就不应该被公开”的误区,而忽略了数据公开规则制定权才是最重要的。

第二种误区是将互联网巨头当成我们的对立方。因为它们攫取了我们数据商业价值的果实,它们获得巨额利润和逐渐形成垄断的同时,我们却一无所得。但是别忘记了,如果没有大数据和智能算法,我们今时今日也无法获得很多高效便捷的服务。

李彦宏在中国发展高层论坛上表示中国用户更加开放,对隐私问题没那么敏感,在很多情况下愿意用隐私交换便捷性和效率。这一点李彦宏其实是说了大白话,只是被媒体断章取义放大了,商业效率和用户数据使用之间本身就存在矛盾,只是看如何平衡,这又回到了第一点,靠规则的制定来解决。

 01 隐私换便利没有错,前提是知情与允许

李彦宏一句“中国人愿意用隐私换便利”在媒体的推波助澜下被万众谴责,然而大家只知其一,不知其二。李彦宏这句话的下一句是:“当然我们也要遵循一些原则,如果这个数据能让用户受益,他们又愿意给我们用,我们才会去使用它。而这个原则带入到用户的角度,那就是要在用户知情、允许的前提下,变向地用隐私换取服务。”

当局部变得完整,细细品味,其实此言不无道理。

因为我们每个人,都曾用“隐私换便利”。比如,为了吃到外卖,必须把自己的联系方式与家庭住址让渡出去;为了打车,必须把你所在的实时位置让渡出去;为了看病,必须把自己的病历信息让渡出去;为了看自己喜欢的资讯,必须把自己的浏览记录让渡出去……

这些行为之所以不违法,是因为用户知情,并且允许。而Facebook利用“性格测试”的幌子,让27万用户在不知情的前提下提交了自己身份信息和社交信息,并通过这27万用户获取了他们超过5000万的社交好友资料,最后转交给剑桥分析。在这个过程中,所有用户都不知情,更谈不上允许,并且还存在诱导欺诈行为。如果Facebook从最开始就明确告知用户收集信息的目的,并经用户同意后再行处理,那么扎克伯格就不用亲赴国会面对众人质询了。

知情与允许是企业获取用户数据的前提,但让用户知情并心甘情愿允许却并非易事。所谓上有政策,下有对策,各大企业为了获取这宝贵的“允许”可谓花样百出,各显神通。虽然此次支付宝个人金融信息使用不当的具体细节未披露,但去年年底支付宝账单默认勾选“同意芝麻服务协议”的“愚蠢行为”想必大家还记忆犹新,更别提普天之下有多少APP实行“强制允许”——不允许无法使用。

难道要想获得便利、高效的互联网服务,我们真的必须穿上“皇帝的新装”,做个没有隐私的“透明人”吗?

其实不然,江湖混战,还需遵“道”。此“道”为法。目前,我国关于数据隐私的立法,已经初步启动。

02 多层立法模式确保剑柄握在用户自己手里

大数据立法的前提在于厘清隐私保护的边界以及个人数据的归属权。

从网络实践来看,网络隐私包括用户的身份信息和网络行为数据。网络身份信息涵盖用户实名身份信息、注册信息和虚拟地址信息等足以精准到个人信息的数据,在法律性质上属于传统隐私权涵盖范围。至于网络行为产生的数据信息,因直接或间接都无法精确到自然人,所以其法律性质更像是知识产权。

2017年6月1日起正式实施的《网络安全法》第76条明确规定了法律保护的个人信息范围,即“单独或者与其他信息结合识别自然人个人身份的各种信息”。除此之外的数据信息即行为数据,属于大数据性质,不在隐私权保护体系范围之内。

根据这一法律逻辑,我国初步建立起了对隐私保护的三层立法模式,

第一层,自然人的姓名、身份证件号码、电话号码等敏感的身份信息是法律保护最高等级,任何人触犯都将受到刑事法律最严格的处罚。这一点要求大数据企业未经用户允许不得采集、使用和处分具有可识别性的身份信息。

第二层,对于除个人身份信息之外的不可识别的数据信息,按照商业规则和惯例,以“合法性、正当性和必要性”的基本原则进行处理。这一点确保大数据企业即便在征求用户同意之后,也不得违反法律规定过度化使用不可识别的数据信息。支付宝此次被罚其中一条就是“个人金融信息收集不符合最少、必需原则”。

第三层是明确个人数据控制权。《网络安全法》明确规定数据控制权是人格权的重要基础性权利。Fackbook数据泄露事件正好强化了公众的数据保护意识,大数据企业应该从技术和制度两方面,保证用户充分享有对自己数据的知情权、退出权和控制权,确保剑柄握在用户手中。在此方面,欧盟曾推出“被遗忘权”,允许用户从搜索引擎结果页面中删除自己的名字或者相关历史事件。

03 大数据企业让数据懂你但不认识你

除了国家立法层面,大数据企业也应该遵守一定的规范,积极主动地保护用户隐私。

首先,大数据公司只能收集为我们提供特定服务所必需的特定数据。打车或外卖软件只能要求用户提供实时位置和电话号码,而不能收集用户的身份证号码等其他不相关信息,修图软件可以收集用户的图片信息而不能要求用户提供文章信息。

对于经用户允许收集来的信息,大数据企业也必须保证不能错用、滥用。除此之外,大数据企业也有责任保护用户隐私数据不为第三方窃取或滥用。比如我们的就诊信息被医药公司窃取,那么医院必须承担相应的责任。此次Facebook引起公愤,正是因为其数据被剑桥分析窃用,没有尽到保护的职责。

除了统一的使用规范,大数据公司还可通过数据脱敏的技术手段来保护个人隐私。数据脱敏是指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,实现敏感隐私数据的保护。即将用户的个人信息在企业内部以匿名化方式存储,比如淘宝可以在储存你的浏览记录时匿去个人身份信息,这样它就能在不侵犯你隐私的情况下给你推荐喜欢的商品,懂你,但不认识你。

“懂你,但不认识你。”这便是大数据发展与个人隐私之间的一个平衡点,是数据生命周期中的最好状态。

掌握着大量数据的企业,首先应该做的便是利用技术把握好这个平衡点,而非一心利用数据追求商业价值。只有突破了数据隐私保护的瓶颈,大数据企业才能迎来真正的春天。

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