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2.7.1 跨层级政务数据整合与共享在线视频

下一节:2.8.1 数据整合中的权属问题

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2.7.1 跨层级政务数据整合与共享课程教案、知识点、字幕

这个数据权我们该怎么样去界定

当然很多人在共享交换中

尤其在数据交易中

都用产权的概念

实际上产权的概念

随着技术不断地发展

尤其对数据的界定上来讲的话

越来越发生变化

而且来讲的话

这个数据权

现在目前来讲的话有两种

可以说两种观点

从产权的角度

一种观点来讲的话

说数据的权属

它是人权 而不是物权

和我用户 和我消费者

你比方咱们公安部门的数据

咱们工商的数据

税务部门的数据

实际上严格说

都不是这些部门数据

是这些部门在履行职责中

产生的数据

这些数据和咱们每个企业有关

和每个人有关

这些数据是我们人的

还是这些机构的

就像在互联网平台上你购物

留下了订单信息

这是阿里巴巴的信息数据

还是我们消费者的数据

实际上现在是说不清的

但是一种观点来讲的话

倾向于是什么 人权

属于物权

什么概念

我在阿里巴巴上买东西的

所有的信息都是我个人的

而不是平台的

所以这个数据的主题

对于这个数据有财产权

什么概念

就是我在网上购买的信息

或者我工商注册登记的信息

这个信息的主权是我

所有权是我

那些机构就不能够随便去用

所以来讲的话

这一种是什么

是一种典型的一种观点

第二种典型的观点是什么

从数据控制者的角度

从阿里巴巴这种平台企业

或者从咱们政府部门

这个数据是我在履行职责中

收集的数据

是我这个平台给大家提供

电子商务所履行的数据

这个数据在我上面

我对数据拥有绝对的所有权

事实上的绝对所有权

而且正因为这样

这个数据可以

更大范围地开发使用

就像阿里巴巴

能够造就一个支付宝

这么大的一个金融的体系

跟这东西有关

那是这种观点

如果持观点一的人

他倾向于什么

倾向于保护

因为他强调的是人权

强调的隐私保护

观点二呢

倾向于数据开发使用

所以来讲在大数据时代

我们讨论数据的整合问题

就面临着一个平衡问题

一是过于注重这种隐私保护

还是过于注重数据的开发创新

偏这边

可能大数据的意义会打折扣

偏数据创新开发上

可能又会带来数据的风险

所以面临着一个两难的

这么一个境地

实际上我们说这两种观点

无非是数据更强调它的人权

还是更强调它的物权

是对人权来讲还是对物权来讲

对人权来讲的话

还有很多的

比如说阿里巴巴上的信息

我的消费者的信息

能不能被用来进行商业的使用

你使用了

消费者有没有许可

在什么条件下你是可以使用等等

实际上来讲的话

我作为消费者

我有没有权利要求阿里巴巴

删除我在淘宝网上的

所有的订单信息

我有没有这种权利

实际上

如果基于人权来讲的话

那个信息

是属于我们消费者的信息

我们是有权提出删除的

在欧洲

大家可能都听到了

有一个被遗忘权

实际上就是基于这一点来讲

如果对物权来讲的话

物权更多是一种产权性质

更强调数据的开发使用

开发使用能够获得收益

那好了

我们如何在两者之间取得平衡

在咱们政府的数据交换共享中

同样也存在着问题

这个部门

比如说公安部门收集的

我们个人的信息

如果这个信息要共享给其他部门

是不是我们所有的信息

都可以共享给其他部门

如果这些数据要开放给社会

是不是能开放给社会

是不是要听听我们的意见

所以来讲的话

我们说这种数据的人权也好

数据的物权也好

这种观点争议是此起彼伏

谁也说服不了谁

单用人权可能解决不了

大数据时代的问题

单单依靠物权

可能也会出现问题

那未来对数据该怎么确权

所以就成为一个迫切的问题

共同决定了

在某一个数据平台上的一条数据

它的一个数据权的权力分配

所以我们说这种数据权

它和我们的一个物品不一样

比如说这个U盘现在是我的U盘

我对它有一个绝对的所有权

但是对于某一个数据

这个数据来讲说是我的权利

可能所有权完全归我

但是又不在我手里边

是在政府的平台上

或者在阿里巴巴的平台上

它怎么去用我也不知道

它该怎么去用

可能我也难去行使某项的权利

所以现在这个问题来讲的话

就变得很复杂

这个很复杂

因为来讲的话

它会涉及到多个利益 主题方

而且这个数据来讲的话

它不是一种静态的所有权

刚才咱也提到了

所以我们说如何界定

这个数据的实际的管理

开发利用的权力更为重要

我数据能不能在有效的

安全 风险控制下

对数据能够促进它的有效的

开发和利用

可能是我们大数据时代

更应该强调的或者它的应有之义

这是基于数据的主题来讨论

如果是基于保护利用来讨论

往往有这三种场景

基于数据的保护视角

比如说对阿里巴巴上的数据

政府要不要行使管理权

实际上现在来讲的话

阿里巴巴上的数据

包括咱们很多的手机端的数据

都是什么方式来那个的

你比如说我们有时候用一个东西

马上告诉你这个系统

要读你的通讯录的信息

要打开你的摄像头的信息

要读你的位置信息

你允不允许

咱们往往

你允许那好了

只能说(08:19音)你把你的信息

完全交给这个平台了

后续的东西你可能很难控制

还有一些更霸道的软件

根本不告诉你

但实际上把你的一切东西

都给拿走

所以大家有时候在各种场合下

让你扫码

扫码之后有优惠

什么给你打折

实际上来讲你扫完码

你的手机等于说

就完全开放给他了

有道德的公司还会问你一句

我要访问你的摄像头

你同不同意

但实际上你同不同意

其实咱们都很无奈

所以来讲的话

我们说对这些数据怎么样来

一方面我们政府要不要规制

对这些软件平台

对这些平台企业

该怎么样使用用户信息

这方面不管是Facebook也好

微软也好

最近争议非常非常多

另外基于开发使用

这个数据谁可以采集

采集完了之后谁来使用

使用之后产生的收益怎么分配

马上会涉及到这些问题

现在我感觉任何国家还没有一个

在这些领域比较系统完善的

能够有利于把握大数据的规律

有利于促进大数据的应用

又能减少数据风险的

一些管理体系或者法律体系出来

大家都在探索中

也包括基于数据流动的视角

数据流动的视角什么意思

实际是满足公民的信息权利的

比如说我们搞政务公开

政府要不要搞政务公开

如果我们说阿里巴巴

是利用网上购物的信息

给大家提供

经营它的金融服务的话

如果法律一旦界定

这个是我们用户的信息

所有权归我们

阿里巴巴的收益有没有

是不是应该给我们一份

阿里巴巴它的经营的蚂蚁金服

经营的情况应不应该公开

应不应该披露

就像上市公司一样

所以这都是新问题

所以咱们在座的

如果将来谁你们做论文

做MPA也好

做硕士论文也好 博士论文也好

这些选题都是有前瞻性的

哪怕你提出一个概念

哪怕你提供一个思路

都是非常有价值

都是探索性的

说不定

因此来讲的话

你会有一个理论体系出来

甚至将来说不定会获诺奖

比如说我们讨论两个案例

一个来讲数据可以被遗忘吗

这个在欧洲沸沸扬扬

欧洲因为它颁布了

信息的通用条例

它是承认数据可以被遗忘

在咱们国家数据能被遗忘吗

就是说互联网的信息你一看

你不想看到的信息

这个信息和你有关

你有没有权利提出

这个信息可以被删掉

实际上在咱们国家

也出现一个例子

咱们国家在去年的5月份

在2016年就出现一个案例

这个案例其实在咱们国家

是有标志性的

就说一个姓任的先生

他曾经在一个企业工作

在一个教育机构工作

实际上他工作的时间不长

很快就离开了

但是后来他有一天发现

在网上很多信息和他有关系

而且他所在的那个机构

同时出现了很多的负面的信息

其实来讲的话

他在这个单位曾经任过职

这个单位

后来出现很多的负面信息

其实两个之间也没有多大关系

但是只要在网上

搜这个任先生的名字

这些信息都会同时出现

任先生在这个单位

曾经担任什么职务

担任什么职务

这个单位

出现了什么样什么样不好的东西

这个任先生来讲 他就认为

这个对他带来了非常大的影响

所以他就到法院起诉

让平台删除这个信息

实际上来讲的话

就跟欧洲有这个被遗忘权一样

这个信息对我不利

这些信息又不是我的直接责任

导致这些信息

我有权要求来删除

当然他最后到法院去起诉

最后是败诉

所以很多记者媒体就关注说

在咱们国家不像欧洲一样

欧洲承认被遗忘权

在咱们国家没有被遗忘权

但实际上法官最后出来

进行一个说明

说这个案件的败诉

并不意味着咱们国家

不承认信息的被遗忘权

也可能将来来讲

你看百度上你一查很多信息

你不太想让别人知道

你可以提出来让百度给你删除

如果百度不给你删除的话

你可以到法院去起诉它

将来也可能会到这一步

只不过被遗忘权在咱们国家

并没有任何的法律条文予以界定

另外还有一个小案例

数据可以被继承吗

很多案例把数据按物权进行管理

甚至来讲把它视为产权

有的人把数据视为知识产权

比如说我收集的数据

我在网上我使用

结果被别人窃取了

因为那个数据收集是我的

至少我有产权

比别人那个

我可以到法院去起诉他

所以把这个数据视为知识产权

很多人讲的话说

数据都是知识产权也不太符合

所以有时候来讲的话说

数据就类似于

网络游戏里边的虚拟资产

虚拟资产尽管是虚拟资产

但其实还是一种物权

但你发现数据作为虚拟资产

也不完全能对应上

到底来讲的话

这个数据该什么样的一种权力

所以来讲的话

知识产权要虚拟资产 物权

都不能涵盖它的

一个根本的权属的界定

包括被继承权

如果是物权的话

知识产权的话

虚拟资产的话在法律里边

都是可以被继承的

比如说我在玩游戏

我有很多的游戏币可以给别人

数据可以被继承吗

这里面欧洲有一个案例

什么一个案例

说在德国有一对夫妇

这个夫妇的孩子和女儿去世了

他就获得了他女儿的

数据的继承权

所谓继承权

就是这个社交媒体的账号

他拿了这个账号

想登录到女儿的账户里边去

看看这个孩子

她去世到底是什么原因

他这种行为

就得到了平台的一个拒绝

你看我继承了她的账号密码

我想登录进去

看看她的聊天的记录的时候

又被拒绝

这夫妇两个该不该有这种继承权

实际上来讲的话就变得很难办

为什么

因为是隐私

拿到她的密码

拿到她的账户

我登陆进去可能会发现

他女儿以前的很多的隐私

这个隐私是不是应该优先于保护

所以这些都是新问题

所以不管是这种可遗忘权

还有来讲的话这种继承权

甚至包括可删除权

什么可携权

那些权在物权 人权

原来我们都没有的权

大数据到来之后

你发现这些东西都要重新去界定

如果这些东西界定不清楚的话

可能对我们数据的开发使用

包括我们今天讨论的

数据的整合和共享

都会带来一个极大的阻碍

大数据治理与政策课程列表:

第一讲 大数据:新的治理命题

-1.1 课程导论

--1.1.1 课程导论

-1.2 依靠大数据改善治理

--1.2.1 依靠大数据改善治理

-1.3 对大数据本身的治理

--1.3.1 对大数据本身的治理.

-1.4 治理面临的技术环境变化

--1.4.1 治理面临的技术环境变化

-1.5 大数据治理的功能和价值

--1.5.1 大数据治理的功能和价值

-1.6 大数据重塑治理范式和路径

--1.6.1 大数据重塑治理范式和路径

-第一讲讨论

-第一讲作业

第二讲 政务数据的整合与共享

-2.1 本讲引言

--2.1.1 本讲引言

-2.2 大数据的根本问题(一):数据在哪里?

--2.2.1 大数据的根本问题(一):数据在哪里?

-2.3 大数据的根本问题(二):如何整合起来?

--2.3.1 大数据的根本问题(二):如何整合起来?

-2.4 大数据的根本问题(三):整合起来如何用?

--2.4.1 大数据的根本问题(三):整合起来如何用?

-2.5 政务数据及整合共享现状

--2.5.1 政务数据及整合共享现状

-2.6 跨部门政务数据整合与共享

--2.6.1 跨部门政务数据整合与共享

-2.7 跨层级政务数据整合与共享

--2.7.1 跨层级政务数据整合与共享

-2.8 数据整合中的权属问题

--2.8.1 数据整合中的权属问题

-第二讲讨论

-第二讲作业

第三讲 大数据国家战略与政策体系

-3.1 大数据上升为国家战略的意义

--3.1.1大数据上升为国家战略的意义

-3.2 国际比较(一):基本情况

--3.2.1 国际比较(一):基本情况

-3.3 国际比较(二):目标和重点领域

--3.3.1 国际比较(二):目标和重点领域

-3.4 国际比较(三):人才培养

--3.4.1 国际比较(三):人才培养

-3.5 国际比较(四):项目试点

--3.5.1 国际比较(四):项目试点

-3.6 中国大数据(一):国家战略层面

--3.6.1 中国大数据(一):国家战略层面

-3.7 中国大数据(二):政策规划层面

--3.7.1 中国大数据(二):政策规划层面

-3.8 中国大数据(三):区域发展层面

--3.8.1 中国大数据(三):区域发展层面

-3.9 本讲总结

--3.9.1 本讲总结

-第三讲讨论

-第三讲作业

第四讲 政府数据开放的意义、挑战与路径

-4.1 数据开放提升政府监管

--4.1.1 数据开放提升政府监管

-4.2 数据开放增进公民参与

--4.2.1 数据开放增进公民参与

-4.3 数据开放改善公共服务

--4.3.1 数据开放改善公共服务

-4.4 数据开放激发市场活力

--4.4.1 数据开放激发市场活力

-4.5 开放数据呼唤新的治理模式

--4.5.1 开放数据呼唤新的治理模式

-4.6 什么是真正的数据开放

--4.6.1 什么是真正的数据开放

-4.7 地方数据开放现状与改进建议  

--4.7.1 地方数据开放与改进建议

-第四讲讨论

-第四讲作业

第五讲 数据隐私保护政策

-5.1 大数据与信息边界的研究

--5.1.1 大数据与信息边界的研究

-5.2 大数据隐私问题

--5.2.1 大数据隐私问题

-5.3 大数据带来的安全挑战

--5.3.1 大数据带来的安全挑战

-5.4 数据权与数据资产化

--5.4.1 数据权与数据资产化

-5.5 数据隐私政策与立法

--5.5.1 数据隐私政策与立法

-第五讲讨论

-第五讲作业

第六讲 政策信息学:大数据支撑政府决策

-6.1 政策信息学产生的背景

--6.1.1 政策信息学产生的背景

-6.2 系统科学与仿真

--6.2.1 系统科学与仿真

-6.3 社会网络分析

--6.3.1 社会网络分析

-6.4 文本挖掘与主题建模

--6.4.1 文本挖掘与主题建模

-6.5 总结与展望

--6.5.1 总结与展望

-第六讲讨论

-第六讲作业

第七讲 地方大数据治理实践:以贵州省为例

-7.1 贵州为什么要发展大数据

--7.1.1 贵州为什么要发展大数据

-7.2 贵州凭什么能发展大数据

--7.2.1 贵州凭什么能发展大数据

-7.3 贵州如何发展大数据

--7.3.1 贵州如何发展大数据

-7.4 贵州大数据:顶层设计

--7.4.1 贵州大数据:顶层设计

-7.5 贵州大数据:三大业态

--7.5.1 贵州大数据:三大业态

-7.6 贵州大数据:四个中心

--7.6.1 贵州大数据:四个中心

-7.7 贵州大数据:系统平台

--7.7.1 贵州大数据:系统平台

-7.8 贵州大数据:“聚、通、用”

--7.8.1 贵州大数据:“聚、通、用”

-7.9 贵州大数据:改善民生

--7.9.1 贵州大数据:改善民生

-7.10 贵州大数据:产业发展

--7.10.1 贵州大数据:产业发展

-7.11 贵州大数据:制度创新

--7.11.1 贵州大数据:制度创新

-7.12 本讲总结

--7.12.1 本讲总结

-第七讲讨论

-第七讲作业

期末考核

-【自选】疫情下的大数据应用

2.7.1 跨层级政务数据整合与共享笔记与讨论

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