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文 | 經觀財經眼
人手一部智能手機，已經不足以定義這個數字時代。
2025年，全球會有超過130億台的智能家居設備被激活，在全球最大的汽車市場中國，2025年智能網聯汽車的佔比可能超過50%，甚至只有智能網聯還不夠，否則華為的自動駕駛最近為何會爆紅？
這些都是現象，現象背後是本質：數字時代正在被重新定義，5G、AI的運用會更有廣度，也更有深度。
繼續深挖一層，就是大數據的發展的3V特性——如今我們能處理海量的數據，5G的數據流也能接得住；這些數據可能是不同類型、不同維度的，這才有可能形成用户畫像；而且我們處理數據的速度也在不斷加快，這樣自動駕駛的反應才能跟得上……
在4月20日的“博鰲亞洲論壇”上，數字經濟研究機構羅漢堂發佈了一份重磅報告，這份報告更進一步，研究、概括了大數據的價值：由於數字平台處理數據的能力越來越強，數據分享可以增強連接，可以改善決策，可以建立更好的信任。
細想，確實是這樣，10年前你需要去商店購物，現在不僅可以網購，還有各種爆品的榜單和算法推薦，物流也越來越快，這就是用户超時空的連接和協作來改善決策，現在你要自己開車，未來是自動駕駛，人人都可以成為遵紀守法的老司機，良好的信用甚至可能免去你的保險費。
簡單理解，在數字時代，大數據創造的價值——就像是打遊戲開了合法外掛。
我們前面提到了房子和車子，這不僅是價值最高的個人消費品，同時也是最私人化的生活場景。而數據隱私，也是羅漢堂大數據報告《數字時代的數據和隱私》所關注的另一個重要話題。
01 關於隱私決策：一場迄今規模最大的大數據研究關於數據隱私，有一個著名的“隱私悖論”讓人困惑不已。
羅漢堂《報告》的主要撰寫者陳龍和諾獎得主邁克爾·斯賓塞都提到，從全球用户的行為看，都存在“隱私悖論”，就是用户一邊擔憂自己的隱私風險，同時又願意為了某種使用便利來讓渡自己的一些隱私信息。
全球性的“隱私悖論”
為了破解隱私悖論，羅漢堂打破傳統的理論研究思路，在擁有超10億用户、幾百萬小程序的支付寶平台上，進行一場迄今為止規模最大的大數據實證研究。
這場實證研究，聚焦的問題只有一個：當數字服務平台給用户充分的自由選擇權，用户會如何用行動表達對個人數據分享的真實態度？
結果出人意料，在面臨小程序提供的選擇時，不同類型的小程序，用户授權率高達64%—86%，平均授權率超過75%。而且，互聯網知識更豐富、更理性的男性用户、年輕用户、受過高等教育的用户，反而是更樂於分享個人數據的。
經濟學中有一個“理性人”的假説，在羅漢堂的實證研究中再次得到了驗證，即看似神秘的數字經濟，和其他領域並沒有本質的不同——用户會充分權衡，以決定如何分享私人信息，比如，信息的敏感度越高，願意分享的用户就越少，這説明，面臨隱私決策中的用户，依然是經濟學中的“理性人”。
實證研究中的用户在面對隱私決策時，顯然是“有備而來”的，這似乎和研究“隱私悖論”的理論家開了一個玩笑。
而事實上，如果學者們看到全球隱私保護費用的快速上漲，他們可能更容易認同用户的隱私決策（下圖）。
有個人隱私保護的需求，就有相應的投入和市場，近幾年，全球數據與隱私安全領域的保護費用逐年上升，就是市場發揮作用的一個例證。而羅漢堂的報告則從源頭提出瞭解決方法，即需要將隱私工程和隱私增強技術結合起來，將保護個人隱私的意識和技術，全面融入到產品的開發和設計中去。
按照邁克爾·斯賓塞的觀點，現在不斷演變的技術，可以幫助我們加強安全性，“我希望在這個過程當中，要達成一個平衡，就是説不是把信息簡單的封鎖起來，而是找到技術，支持我們保護好數據，利用好數據帶來價值。”
與以往社會對數據隱私的過度敏感相比，實證研究對“隱私悖論”的破解，讓斯賓塞的觀點看起來非常有説服力。
02 從“數據三角”看數據治理，魚和熊掌可以兼得我們需要更好的大數據服務，這已經是越來越的消費品最大的賣點，比如自動駕駛汽車，也是數字平台的核心競爭力。同時，用户當然也需要更好的隱私保護。
那麼，“魚和熊掌”究竟能否兼得？
數據隱私保護，説到底是一個數據治理的問題，這需要我們更好地理解大數據。
在羅漢堂的《報告》中，提出了一個數據演算的整體框架，其中的數據三角模型，對於我們形象地理解大數據的本質很有幫助。
在上圖的數據三角中，生產者和主體在數據生產、使用、利益分配和風險管理過程中都緊密相連，且數據價值與大數據的整個生命週期不可分割——如果大數據是一家公司，那麼，用户和平台都是重要的股東，這才是最健康的治理結構，可以説，這就是大數據的靈魂和本質。
數據三角還説明了另一個非常關鍵的問題——數字治理是對收益和風險的權衡。
就像歷史上的重大技術突破總是伴隨着前所未有的挑戰、但最終又總是能夠找到技術解決方案一樣，如果有恰當的機制設計和先進的技術，隱私風險和數據分享帶來的收益兩者權衡就能變得可控。
對成本和收益綜合分析權衡，本質上是尋求一個“中間地帶”的經濟學思維，在數據治理領域，這首先是一個國際共識。現代隱私保護髮軔於美國的《公平信息實踐》，其數據治理，如今不是在靜態框架內鎖住數據和所有權，而是為數據的安全流動和個人隱私保護兩個目標制定動態、持續改進的原則。過去十年，數據流對全球GDP增長貢獻了約10%，因此歐盟的隱私法GDPR將個人數據在歐盟內的自由流動列為重要目標，僅次於個人數據保護。
用權衡思維看數據治理是國際共識，用技術思維應對數據治理的挑戰，則符合最為有效的“第一性原理”——大數據時代的挑戰既然源於技術，最好的應對之策就是求解於技術。
要知道，隨着智能網聯、AI時代的到來，大數據很快就會迎來數據流的再次爆發，這是傳統的合規監管很難有效應對的。而事實上，這種困境，在當下已經初見端倪。
如上圖，僅僅是各類APP的“通知”和“同意”，作為數據平台和用户之間的法律契約，就已經讓雙方疲憊不堪、流於形式，而另一方面，大量的智能設備、海量的數據流還在讓決策的複雜性和數量持續上升。
所以，最佳的替代性方案，就是求解於市場——數據顯示，早在2019年，我國大數據安全市場規模已經近40億元，2016年-2019年複合增長率為30.8%，在隱私保護問題上，由於需求的存在，幾乎必然會發展出一個充滿活力的市場，如果監管能夠側重於制定一個公平的市場規則，在數據安全和隱私保護領域，更不難形成有公信力的業界標準。
而對於數字平台來説，數據安全和隱私保護將事關平台的核心競爭力，如果一家數字平台在數字治理上落後，被用户用腳投票，乃至被後來者取代，可能都只是時間問題。
03 數據市場的監管破題：數據治理三原則在任何經濟領域，市場監管都是一個難題，因為這必然意味着在效率和公平之間的取捨。
而對於大數據來説，既然所謂的“隱私悖論”已經破解，數字治理正在被證明是一個魚和熊掌可以兼得的問題，那麼，也就可以確立一些基本的原則。
作為一種超越“黑板經濟學”的實證研究，羅漢堂的《報告》認為，起碼有三條原則，是現在就可以確立的：首先，數據的所有權歸數據生產者共享共有，這一“數據共有”原則，顯然是基於大數據的本質；其次，是從數據問題的源頭出發確立的“技術原則”，大力發展現有的技術和機制設計，並不斷推動創新，有效應對隱私保護和數據安全問題；而最後一條，可以説是基於國際共識的“均衡發展原則”——在制定競爭和消費者保護政策時，一方面要考慮到妨礙競爭和損害消費者的現象，一方面也要認識到大數據對競爭的促進作用和帶來的消費者福利。
羅漢堂的實證研究，源自“用大數據研究大數據”的思維，這本身其實就是重要的啓示：對大數據時代的一些熱點問題，理論上不妨“大膽假設”，但關鍵在於“小心求證”。
近幾年，羅漢堂作為聚焦數字經濟、堅持全球視野的研究機構，持續追蹤並回應着行業內的熱點問題，這些帶有問題導向的研究和回應，在匯聚全球學者智慧、激發業界和大眾思考的同時，其着眼點——如何發揮數字經濟的普惠價值，當是數字經濟能夠行穩致遠最堅實的根基。
今天，當用户選購一輛電動汽車時，最大的焦慮可能是續航問題，但讓一個電動汽車品牌站上食物鏈最高端的立身之本，卻是大數據最前沿的成果——智能網聯+自動駕駛。
這樣的例子比比皆是，説明用户對數字時代的接受度遠超想象。而對比之下，數字治理的發展，可能還需要更多的實證精神。